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๋ฐ์ค๋ฆฌ ๋ผ์ฆ๋ ธ์ฐ, MEDvidi์ CEO ๋ฐ ์ฐฝ๋ฆฝ์ – ์ธํฐ๋ทฐ ์๋ฆฌ์ฆ
바실리 라즈노우는 MEDvidi의 CEO이자 창립자입니다. MEDvidi는 인공지능 기반의 정신 건강 플랫폼입니다. 바실리 라즈노우는 15년 이상의 의료 및 비즈니스 경험을 가진 시리얼 창업자로, 5개의 기술 스타트업을 설립했습니다. MEDvidi에서 바실리 라즈노우는 행정 부담을 줄이고 제공자가 더 빠르고 일관된 치료를 제공할 수 있는 인공지능 기반의 임상 도구 개발을 주도하고 있습니다. 그의 리더십 아래, 회사는 3,000만 달러의 연간 재생성 수입에 도달했습니다.
의료 인프라를 구축하는 데 10년 이상을 보낸 후 MEDvidi를 설립했습니다. MEDvidi를 설립하게 된 구체적인 문제나 순간은 무엇이었나요? 그리고 이전의 경험은 어떻게 AI 기반의 임상 시스템을 구축하는 데 영향을 주었나요?
MEDvidi 이전부터 시작되었습니다. 2008년 첫 번째クリ닉에 합류했을 때 모든 것이 아직 종이로 운영되고 있었습니다. 우리 사무실은 의료 기록으로 가득 차 있었고, 물리적이고 정신적인混乱을 야기했습니다. 환자 기록을 찾고 가져오는데 약 5일이 걸렸습니다.
스캐너와 셔레더를 구입하여 모든 것을 디지털화했습니다. 단 하나의 변경이 클리닉의 운영 방식을 완전히 바꿨습니다. 비용과 시간을 절약했으며, 환자 기록을 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 간단한 행동이 때때로 운영 인프라가 좋은 치료의基础라는 것을 보여주었습니다.
그 후 우리는 온라인 인터페이스를 구축하고 클라우드 저장소를 추가했습니다. 그리고 작은 인테이크와 전자 건강 기록 시스템을 구축했습니다. 기능을逐年 추가했습니다.
MEDvidi는 2019년 샌프란시스코와 마이애미의 전통적인 오프라인クリ닉에서 출발하여 2020년에 맞춤형 텔레헬스 플랫폼으로 전환하여 미국 전역에서 정신 건강 치료를 접근할 수 있게 되었습니다. 회사를 구축하는 동안 우리는 제공자가 압도당하고 있음을 깨달았습니다. 제공자는 평균적으로 16시간을 행정 작업에 할애합니다.
이 병목 현상을 해결하기 위해 우리는 인공지능 기반의 임상 도구를 개발했습니다. 오늘날 MEDvidi는 미국 전역에서 일반적인 상태인 ADHD, 불안, 우울증에 대한 치료를 제공하며, 동시에 임상가에게 인공지능을 통해 의료 기록과 약물 관리를 자동화합니다. 행정 작업과 문서화에서 마찰을 줄임으로써 우리는 환자 접근과 제공자 용량을 모두 확대합니다.
의료가 수동 워크플로우에서 대규모 텔레헬스 플랫폼으로 진화하는 것을 목격했습니다. 현재 여전히 남아 있는 가장 큰 운영 비효율성은 무엇이며, 그것을 해결하는 데 인공지능이 왜 필요한가요?
의료에서 가장 큰 문제는 여전히 제공자의 용량입니다. 제공자는 행정 작업에 너무 많은 시간을 할애하여 새로운 환자를 받을 수 없습니다. MEDvidi에서 우리는 이것을 직접적으로 목격합니다. 대부분의 제공자는 3개월 이내에 80%의 예약을 완료합니다.
방문 중에 대부분의 시간은 루틴 행정 작업에 소요됩니다. 예를 들어, 환자 신원 확인, 차트 작성, PDMP 보고서 확인, 약물 추구 행동 평가, 의료 기록 검토 등입니다. 이러한 작업은 중요하지만, 복잡한 진단에는 제공자의 판단이 필요하지 않습니다.
인공지능이 이것을 바꿨습니다. 우리는 대부분의 행정 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, AI 차트 생성기는 실시간으로 방문 기록을 전사하며, 60초마다 문서를 업데이트하고, 차트 작성 시간을 10배로 줄입니다. AI 차트 리뷰어는 100%의 임상遭遇를 표준 운영 절차에 따라 검토하며, 차트 검토 시간을 80% 줄이고, ID 확인, 약물 추구 행동 감지, 가이드ライン 준수를 처리합니다. AI 리셉션은 SMS와 음성으로 재예약을 처리하고, 환자로부터 약물 관련 문제를 수집하고, 업데이트를 제공하며, 정보를 워크플로에 통합합니다.
플랫폼은 루틴 정신과 워크플로우를 자동화하는 데 중점을 두고 있으며, 동시에 의사를 루프에 유지합니다. 임상 판단과 자동화 사이의 올바른 경계를 어떻게 정의하나요?
의료 제공자는 여전히 치료의 중심에 있습니다. 이것이 올바른 방법입니다. MEDvidi의 인공지능은 임상가를 지원하고 강화하기 위해 설계되었습니다. 임상 판단, 처방, 치료 계획은 모두 면허를 가진 의료 제공자에 의해 검토되고 승인됩니다.
의료는 더 많은 증거가 필요합니다. 기술이 효율성을 개선하는 데 도움이 될 수 있지만, 안전성을 손상시키지 않습니다. 우리의 목표는 제공자가 판단을 낭비하지 않도록 하는 것입니다. 안정적인 환자가 루틴 후속 방문에 왔을 때, 경우가 단순하고, AI가 준비, 문서화, 검토를 처리할 수 있으며, 제공자는 결정을 확인합니다. 인간은 항상 루프에 있습니다. 하지만 우리는 제공자의 시간이 실제로 중요한 곳에서 소요되도록 합니다.
AI 처방 보조기는 실제 임상 데이터에 의해 훈련되며, 모든 결정을 위해 의사 승인을 필요로 합니다. 높은 위험성의 환경에서 인공지능을 배치할 때 안전성, 책임성, 감사 가능성에 대해 어떻게 생각하나요?
의료와 같은 규제가 심한 영역에서 작업할 때, 이것을 잘못할 수 없습니다. 다른 의료 AI 도구와 달리 MEDvidi의 AI는 130,000개 이상의 실제 정신과 방문에 의해 훈련되며, 도메인 특정 정확성을 제공합니다. 이것은 고유한 인프라스트럭처로, 의료 워크플로우, 규제, 통제 물질 요구 사항을 위해 특별히 설계되었습니다.
우리의 AI 시스템은 임상 검증 레이어로 작동하며, 증거 기반 가이드라인과 수천 개의 실제 역사적 방문에 대한 고유한 데이터셋에 기반합니다. 그것은 모든 처방이 표준에 따라 일치하는지 확인하고, 규제 기관에 투명한 감시를 제공합니다. 중요하게는, AI는 독립적인 결정을 내리지 않습니다. 이것이 우리가 의도적으로 구축한 아키텍처입니다.
많은 텔레헬스 플랫폼은 과도한 처방과 일치하지 않는 인센티브에 대한 비판을 받았습니다. 인공지능 시스템은 어떻게 이러한 위험을 증폭시키지 않고, 오히려 규정 준수와 신뢰를 개선할 수 있나요?
의료에는 항상 두 가지 구성 요소가 있습니다. 비즈니스 측과 임상 측입니다. 많은 텔레헬스 회사들은 성장과, 때때로 임상 严格性을妥協하면서, 그 선을 흐리게 했습니다. MEDvidi에서는 우리는 항상 임상 기능을 엄격히 분리했습니다. 임상 결정을 비즈니스 인센티브가영향을 주지 않습니다. 우리의 AI 시스템은 실제로 이 분리를 강화합니다.
우리가这样하는 한 가지 방법은 AI 기반 차트 검토입니다. 모든 환자遭遇는 표준화된 임상 표준 운영 절차에 따라 검토됩니다. 이러한 표준 운영 절차는 비즈니스 팀에 의해 생성되지 않습니다. 면허를 가진 의료 전문가들의委員會에 의해 개발되고, 지속적으로 검토되며, 모든 관련 법규와 규정에 따라 조정됩니다. 이러한 프로토콜은 한 가지 목표만을 가지고 있습니다. 각 환자에게 가능한 최고의 치료를 제공하는 것입니다. 중요하게는, 이러한 프로토콜은 완전히 감시 가능하며, 규제 기관에 의해 언제든지 검토될 수 있습니다.
인공지능은 일관성과 책임성의 레이어가 됩니다. 그것은 치료 결정을 임상 표준에 따라 기반을 두고, 주관적인 압력, 시간 제약, 또는 환자 요구에 의해 영향을 받지 않도록 도와줍니다. 이것은 또한 때때로 “아니오”라고 말하는 것을 의미합니다. 환자가 특정 약물을 기대하지만, 임상적으로 적절하지 않은 경우, 우리의 제공자는 그것을 처방하지 않습니다. 그리고 AI는 이러한 표준을 일관되게 시행합니다.
루틴 정신과 방문이 약 80%를 차지한다고 강조했습니다. 이러한 상호작용을 자동화하는 것이 어떻게 치료 접근과 정신 건강 제공의 경제학을 근본적으로 바꾸나요?
오늘날 정신 건강 치료에 대한 접근은 수요에 의해 제한되지 않습니다. 제공자의 시간 할당에 의해 제한됩니다. 약 80%의 정신과 방문은 루틴 후속 방문입니다. 종종 규제 요구에 의해 주도되며, 임상적으로 복잡하지 않습니다. 이러한 경우, 제공자는 안정적인 환자가 동일한 치료를 계속하고 있는지 확인하는 데 대부분의 시간을 보냅니다.
이것은 구조적인 병목 현상을 생성합니다. 임상가는 대부분의 시간을 기존 환자를 유지하는 데 소요하며, 새로운 환자는 6~9주를 기다려야 합니다. 이것은 자동화가 가장 큰 영향을 미치는 곳입니다. 안정적인 환자에게는 워크플로우가高度로 구조화되어 있습니다. 증상 확인, 부작용 모니터링, 순응 확인, 규정 준수 검토 등입니다. 이러한 것은 프로토콜 기반의 상호작용으로, 인공지능이 일관되게 처리할 수 있습니다.
예상된 매개변수 외부에 있는 경우, 즉 부작용, 증상 변경, 또는 어떤 적색 깃발이 있는 경우, 사례는 즉시 제공자에게 상승됩니다. 인공지능이 이러한 루틴 상호작용을 처리함으로써, 우리는 근본적으로 용량을 재조정합니다. 임상가는 새로운 환자와 더 복잡한 사례로 시간을 재할당할 수 있습니다.
최근의 기사에서, 의료에서 인공지능을 배치하는 데 있어 행정 자동화와 제공자 대체 사이의 잘못된 초점에 대해 논의했습니다. 이러한 불일치의 가장 큰 오해는 무엇인가요?
사람들은 여전히 인공지능이 의료에서 제공자를 대체하는 것만을 의미한다고 생각합니다. 즉, ChatGPT가 실제 의사 대신 환자와 대화하고, 제어 없이 약물을 처방합니다. 인공지능 인프라는 의료에서 매우 복잡하며, 항상 인간의 감시가 필요합니다. 회사들이 행정 작업을 우회하고 임상 결정을 바로 자동화하려고 할 때, 신뢰, 규제, 안전성 문제에 직면합니다.
의료에서 행정 자동화가 인공지능의最高 수익 진입점인 경우, 조직이 즉각적인 영향을 보기 위해 우선적으로 어떤 워크플로우를 집중해야 하나요?
가장 큰 실수는 깨진 워크플로우에 인공지능을 계층화하는 것입니다. 목표는 점진적인 개선이아니라, 완전히 새로운 워크플로우를 인공지능으로 구축하는 것입니다. 임상 및 운영 프로세스를 끝까지 매핑하고, 시간이 실제로 어디에 소요되는지 식별하는 것으로 시작합니다. 대부분의 조직에서 가장 큰 병목 현상은 스케줄링, 환자 흐름, 문서화입니다. 이러한 것은 높은 볼륨의 반복 작업으로, 인공지능이 즉각적인 ROI를 제공할 수 있습니다. 자동화된 스케줄링은 노쇼를 줄이고 제공자의 유휴 시간을 줄입니다. AI 기반의 문서화, 즉 실시간 전사와 차트 생성, 임상가의 가장 큰 부담을 제거합니다.
의료는 고유하게 복잡하며, 계층화된 규제, 분산된 데이터, 오류에 대한 높은 결과가 있습니다. 이러한 환경에서 생산 준비가 된 인공지능 아키텍처는 실제로 무엇인가요?
인공지능은 도메인 특정의 실제 임상 데이터에 의해 훈련되어야 하며, 실제 워크플로우를 중심으로 구축되어야 합니다. 모든 출력은 감시 가능해야 합니다. 즉, 모든 차트, 플래그된 처방, 표준 운영 절차 검토가 검토 가능하고 추적 가능해야 합니다.
앞으로 3년 동안 인공지능이 텔레헬스와 처방을 어떻게 바꾸게 될까요? 특히, 규제 기관이 초기 배치에 대한 반응을 시작할 때?
규제 환경은 변화하고 있습니다. 인공지능은 이미 의료에 있습니다. 일부 주들은 기술 회사들이 인공지능이 무엇을 할 수 있는지 보여줄 수 있는 샌드박스를 만들고 있습니다. 이는 제어된 물질을 포함하여 처방을 포함합니다. 향후 몇 년 동안, 우리는 안정적인 환자에 대한 완전히 자동화된 후속 치료를 볼 것입니다. 인공지능이 관리하는 방문과, 의사가 감독하는 역할을 확인하는 모델이 있습니다. 이것은 현재 접근할 수 없는 사람들에게 더 빠르고 더 저렴한 치료를 제공합니다. 이것이 우리가 설정하려고 하는 표준입니다.
인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 MEDvidi를 방문하십시오.
