์ธํฐ๋ทฐ
Tim Vasil, Hospital IQ์ ๊ณต๋ ์ฐฝ๋ฆฝ์ ๋ฐ ์ต๊ณ ๊ธฐ์ ์ฑ ์์ – ์ธํฐ๋ทฐ ์๋ฆฌ์ฆ
Tim Vasil은 Hospital IQ의 공동 창립자 및 최고 기술 책임자입니다. Hospital IQ는 데이터를 사용하여 빠르고 지속 가능한 운영 개선에 대한 턴키 머신 러닝 기반 AI 솔루션을 제공하는 운영 관리 플랫폼입니다.
컴퓨터 과학에 처음 관심을 갖게 된 것은 무엇인가?
아기 책. 저는 대학에서 어떤 경력을追求할지 불확실한 상태에서 BabyZone.com의 파트타임 웹 개발자 직책을 탐색했습니다. 그 경험은 믿을 수 없을 정도로 좋았습니다! 저의 첫 프로젝트 중 하나는 물리적 매체인 아기 책을 디지털 시대로 가져오고, 소리, 전환 효과, 상호작용 게스트 북을 포함하는 것이었습니다. 저는 코드를 작성하고, 웹 사이트에 업로드하기 위한 버튼을 클릭했으며,突然 수천 명의 부모가 먼 친구와 친척과 연결되는 방법을 찾을 수 있었습니다.
그 아기 책 앱은 저에게 컴퓨터 과학이 예술가, 엔지니어, 그리고 마법사와 같은 기술을 사용하여 많은 사람들의 삶을 개선할 수 있는 분야라는 것을 보여주었습니다. 저는 코드를 한 번 작성하고, 모든 곳에서 지속적인 영향을 미칠 수 있다는 것을 보았습니다. 와우!
Hospital IQ의 기원 이야기를告诉해 주시겠습니까?
공동 창립자 Rich Krueger와 저는 기술로 간과된 분야를 탐색하기 위해 팀을組成했습니다. 병원은 매년 의료 장비, 전자 의료 기록 등에 수십억 달러를 지출하기 때문에, 기술로 간과된 분야가 아닐 것이라고 생각할 수 있습니다. 그러나 저희는 병원의 운영 측면을 보았습니다. 이 측면은 수술을 언제 예약해야 하는지, 환자를 어디로 옮겨야 하는지, 어떤 테스트를 우선해야 하는지, 내일을 어떻게 계획해야 하는지 등에 관한 것입니다. 이러한 문제는 특히 어려운 문제이며, 전통적인 의료 소프트웨어는 이를 해결하지 못합니다.
저희는 병원 리더와 최전선 직원과 만나서 영웅적인 모습을 매일 보았습니다. 저희는 수시로 전화하고, 질문에 응대하며, 가장 필요로 하는 위치로 직원을 배치하는 간호 스케줄러를 보았습니다. 저희는 수술실 관리자가 스티키 노트와 화이트보드를 사용하여 수술실 시간을 외과 의사들 사이에서 나누는 것을 보았습니다. 저희는 운영 우수성 리더가 병동을 재할당하기 위해 시뮬레이션을 시도하는 거대한 스프레드시트를 보았습니다. 간단히 말해서, 저희는 소프트웨어 도구가 부족해서 수동 노력이 많이 필요한 문제를 보았고, 도와주고 싶었습니다.
많은 스타트업과 마찬가지로, 저희의 제품 개발 여정은 직선적이지 않았습니다. 저희의 초기 “도움”은 어려운 문제를 해결하는 전략적 도구였습니다. 그러나 이러한 도구는 많은 데이터와 수학이 필요했습니다. 그 메커니즘은 인상적이었지만, 저희가回答한 질문은 크지만, 드물게ถาม되는 질문이었습니다.
오늘날 Hospital IQ의真正한 기원은 Rich나 저의 영감에 의한 것이 아닙니다. 저희의 전체 팀이 고객과 직접 작업하며, 저희의 가장 중요한 역할은 병원이 큰, 드문 질문에 대답하는 것을 도와주는 것이 아니라, 작은, 빈번한 질문에 대답하는 것을 도와주는 것이라는 것을 깨달았습니다. 이러한 질문은 환자와 간호 팀의 경험을 결정합니다.
소프트웨어가 어떻게 의료 시스템이 최고의 운영 성능을 달성하고 유지하는 데 도움을 줄 수 있는지 चर려주세요.
저희의 소프트웨어는 의료 종사자가 오늘날 매일 작업하는 워크플로에서 그들을 만나는 모든 것에 관한 것입니다. 의료 종사자가 매일 하는 익숙한 단계를 두 가지 方式으로 수용합니다. 첫째, 저희는 그들을 디지털화하여 더 효율적으로 서로 소통할 수 있도록 합니다. 둘째, 저희는 예측과 추천을 추가합니다. 이렇게 하면 의료 종사자가 더 효율적이고, 더 효과적으로 일할 수 있습니다. 가장 좋은 것은, 환자 치료에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
예를 들어, 직원 스케줄링을 살펴보겠습니다. 각 시프트에 각 유닛에 몇 명의 간호사가 필요할지 결정하는 것은 어려운 문제입니다. 일부 직원이 병가로休暇를 취할 수 있습니다. 예상치 못한 수요의 급증이 발생할 수 있습니다. 유닛 사이를 이동할 수 있는 간호사가 공정하게 할당되어야 합니다. 모든 사람의 기술, 자격, 그리고 선호도도 고려해야 합니다. 모든 것을 함께하면, 일반적인 직원 사무실의 전화가 끊임없이 울リ는 것을 알 수 있습니다. 그러나 Hospital IQ와의 첫날에, 전화는 조용해집니다. 대부분의 작업은 동일하지만, Hospital IQ 플랫폼에 모든 정보가 집중되어 있으므로, 모든 고려 사항이 스프레드시트, 화이트보드, 그리고 포스트잇 노트에서 스마트한 커뮤니케이션 도구, 자동 분석, 그리고 직원 균형에 대한 제안으로 이동했습니다. 간호 스케줄러는 이전보다 더 효율적이고, 즐겁게, 자신의 일을 수행할 수 있습니다. 이러한 성능을 유지하는 것도 쉽습니다. 왜냐하면 도구는 기존 워크플로를 지원하도록 구축되 않았기 때문입니다. 저희는 워크플로를 변경하기 위해 방문하는 컨설팅 회사와는 달리, 워크플로가 다시 원래대로 돌아가지 않도록 합니다.
사용하는 다양한 기계 학습 기술은 무엇입니까?
저희의 데이터 과학 팀은 고객의 사용 사례에 대한 훌륭한 결과를 얻기 위해 필요한 모든 방법을 사용합니다. 저희는 수술실 사용에 대한 통계 분석, 수술 볼륨에 대한 ARIMA 모델, 인구에 대한 Prophet, 입원 상태에 대한 랜덤 포레스트, 재입원 점수에 대한 신경망 등을 사용했습니다. 저희의 데이터 과학 팀은 최신 연구, 데이터 소스, 그리고 도구에 대한 지식을 유지하기 위해 정기적인 “저널 클럽” 회의를 개최하며, 또한 자체적으로 혁신을 진행합니다.如此广阔한 분야에는 많은 매력적인 사용 사례와 흥미로운 데이터 세트가 있습니다.
저희에게 특별한 도전은 각 병원 고객의 고유성을 처리하는 것입니다. 그들은 다른 인구 통계를 서비스합니다. 그들은 다른 전문 분야를 가지고 있습니다. 각 병원의 임상 및 운영 데이터는 다른 소프트웨어로 구성되어 있으며, 각기 다른 단점이 있습니다. 저희가 모든 고객을 위한 포괄적인 모델을 구축하거나, 또는 단일 의료 시스템 내의 모든 캠퍼스를 위한 모델을 구축한다면, 잘 맞지 않을 것입니다. 그러나 수동으로 맞춤형 솔루션을 구축하는 것은 확장 가능하지도, 견고하지도 않습니다. 대신에, 저희는 각 고객의 데이터의 특징을 이해하고, 일반화 가능한 모델을 개발하며, 개별 캠퍼스에 대한 모델 구축, 지속적인 훈련, 정확도 측정 및 모니터링을 위한 도구를 구축했습니다.
76,000명 이상의 사용자와 수백 개의 병원을 보유한 무료 공개 도구인 COVID-19 지역 예측 대시보드는 정확히 무엇입니까?
저희가 2020년 3월에 COVID-19 지역 예측 대시보드를 처음 구축했을 때, 미국이 사용 가능한 병동이 부족할 수 있다고 우려했습니다. 저희는 고객뿐만 아니라 모든 병원에 대한 초기 경고 시스템을 제공하고 싶었습니다. 이를 위해 저희는 카운티별 직원 병동 수용량, 연령별 COVID-19의 전염 및 사망률 등과 같은 데이터 세트를 찾았습니다. 저희는 даже 카운티별로 바이러스의 궤적을 예측하기 위한 SEIR 모델을 구축했습니다. 저희는 ICU 및 일반 병동 수용량이 위반되는 시점, 회복할 사람의 수, 그리고 사망할 사람의 수 등과 같은 컨텍스트를 제공하려고 했습니다. 저희의 목표는 다양한 신뢰할 수 있는 데이터 소스에서 완전한 카운티별 관점을 조립하는 것이었습니다.
병원은 저희의 대시보드를 사용하여 중요한 결정, 예를 들어, 전염병의 물결에 대비하여 선택적 수술을 줄이기 위해 언제 서지 유닛을 열어야 하는지 결정하는 데 도구로 사용했습니다. 흥미롭게도, 집에서 개인들도 도구에서 어떤 용도와 안도를 찾았습니다. 왜냐하면 그것은 매우 무서운 전염병에 대한 약간의 명확성을 추가했기 때문입니다.
공개 도구를 제공함으로써, 저희는 데이터를 신뢰성 있게 수집하고 분석하며, 가장 좋은 데이터 소스를 선택할 의무를 가지고 있습니다. 때때로それは 더 좋은 모델을 사용하는 것을 의미합니다. 저희의 SEIR 모델의 경우, 저희는 백악관과 다른 출처에서 인정받은 표준인 IHME의 주별 모델을 가져왔습니다. 저희는 이러한 예측을 카운티 및 카운티 내의 특정 병원과 같은 컨텍스트에서 제공할 수 있는 방법을 찾았습니다. 이를 통해 병원은 COVID-19의 계속적인 영향에 대한 시간당 지침을 받을 수 있습니다.
Hospital IQ의 데이터 과학자와 엔지니어는 종종 해커톤에 참여합니다. 해커톤에서 나온 흥미로운 아이디어나 프로젝트는 무엇입니까?
매월, 저희는 데이터 과학 및 엔지니어링 팀의 구성원에게 전문적인 개발을 촉진하고, 혁신의 아이디어를 불러일으키기 위해 하루를 취할 것을 권장합니다. 이는 산업 컨퍼런스에 참석하거나, 새로운 기술을 배우기 위한 온라인 과정에参加하거나, 전문적인 발전에 기여하는 다른 활동을 하는 것을 포함합니다.
이 일환으로, 여러 엔지니어와 데이터 과학자는 Hospital IQ의 해커톤에 참여하기 위해 전문 개발일을 사용합니다. 해커톤에는 참가자가 혁신적이고, 한 날에 어려운 아이디어를 작업 소프트웨어로 밀어붙이는 것을 요구합니다. 2020년 10월에 개최된 최근 해커톤을 앞두고, 참가자는 세 팀을 구성하고, 전체 회사에서 아이디어를 크라우드소싱했습니다. 주제는 제한되지 않았습니다. 회사 플랫폼이나 의료 분야와 관련이 없는 아이디어도 완벽하게 허용되었습니다. 그러나 세 팀 모두 현재 실제로 구현되는 아이디어를 선택했습니다.
첫 번째 팀, Team Cara는 병원 재입원에 초점을 맞추고, 환자가 병원에서 퇴원하기 전에 재입원이 위험한 환자를 예측할 수 있는 솔루션을 구축하려고 했습니다. 병원 재입원은 의료 시스템에 매년 수십억 달러의 비용을 초래하므로, 이러한 예측 및 프로액티브 솔루션은 퇴원 간호사와 케어 매니저에게 추가적인 통찰력을 제공하여 위험을 줄이고, 비용을 절감하며, 각 환자가 병원에 가지 않으려면 무엇이 필요한지 알 수 있도록 도와줄 것입니다. Team Cara는 Hospital IQ의 운영 관리 플랫폼에서 데이터를 사용하고, 데이터 과학 팀이 이전에 개발한 환자별 머신 러닝 프레임워크를 사용하여 예측 모델을 구축했습니다. 각 환자에게는 재입원의 가능성을 나타내는 점수가 할당됩니다. 모델의 초기 결과는 높은 정확도를 보여주었습니다.
두 번째 팀, Team Burt Reynolds는 지역 감시 솔루션을 구축하려고 했습니다. 팀은 Hospital IQ의 기존 플랫폼 피벗 테이블 인프라에 지도 통합을 제공하고자 했습니다. 팀은 leaflet.js 라이브러리를 사용하여 관심의 지표를 위도 및 경도 좌표에 따라 플로팅하는 방법을 제공했습니다. 증명 개념으로, 팀은 병원 전송 센터 데이터를 사용하여 입원 원천 및 입원량을 강조했습니다. 결과는 전송 사례를 새로운 빛으로 보여주었으며, 대부분의 환자가 유래한 지리와, 성장 기회를 명확히 했습니다.
세 번째 팀, Team Raptor Strikeforce는 Hospital IQ의 운영 관리 플랫폼이 제공하는 투자 대비 수익률(ROI)을 보여주는 솔루션을 개발하려고 했습니다. 팀은 재무 모델에 다양한 입력을 사용자 지정할 수 있는 인터페이스를 구축하고, 입력을 사용하여 병원의 재무 건강의 변화를 추적했습니다. 이러한 시각화는 Hospital IQ 플랫폼을 통해 운영 효율성과 투자로 인해 병원의 재무 건강이 어떻게 크게 개선되는지에 대한 설득력 있는 이야기를 전달합니다.
해커톤에서 개발된 세 가지 솔루션은 저희의 고객에게 더 큰 가치를 제공할 수 있음을 보여주었습니다. 결과적으로, Hospital IQ는 기존 플랫폼 내에서 세 가지 솔루션을 모두 통합했으며, 현재 병원에서 사용 중입니다.
Hospital IQ에 대해 더 공유하고 싶은 것이 있습니까?
Hospital IQ의 큰, 대담한 목표는 매일 매일 모든 의료 종사자의 효율성과 행복을 개선하는 것입니다. 저희는 지금까지 의료 분야에 미친 영향에 대해 자랑스럽게 생각합니다. 그러나 저희의 여정은 이제 시작에 불과합니다. 모든 동정심과 사명감을 가진 데이터 과학자 또는 엔지니어에게, 저희는 의료 효율성을 개선하는 세계에서 가장 어려운 도전에 도전하도록 초대합니다!
멋진 인터뷰에 감사합니다. 더 많은 정보를 배우고 싶은 독자는 Hospital IQ를 방문해야 합니다.
