Mohan Giridharadas, Oprichter & CEO bij LeanTaaS – Interviewreeks

Mohan Giridharadas is Oprichter & CEO bij LeanTaaS, een marktleider in het bieden van AI-gepowered en SaaS-gebaseerde capaciteitsbeheer-, personeels- en patiëntstroomsoftware voor gezondheidssystemen. De software van het bedrijf wordt gebruikt door meer dan 175 gezondheidssystemen in het hele land. LeanTaaS is onlangs de eerste digitale gezondheidsbedrijf geworden dat een waarde van meer dan 1 miljard dollar heeft overschreden met de overname van Hospital IQ op 10 januari 2023, wat ook volgt op de overname van een meerderheidsbelang in het bedrijf op 6 juni 2022.

U wist van jongs af aan dat u ingenieur wilde worden, wat heeft deze interesse gewekt?

Toen ik opgroeide, was mijn vader ingenieur, net als mijn drie oudere broers. Ik was altijd op een hoger onderwijs-pad en uiteindelijk ingeschreven aan het IIT (Indian Institute of Technology) in Bombay. Ik studeerde elektrotechniek in mijn undergraduate voordat ik naar de Verenigde Staten kwam en aan de Georgia Tech University voor mijn master in computerwetenschappen en vervolgens aan de Stanford University voor mijn MBA.

U heeft 18 jaar gewerkt bij McKinsey & Company, wat waren enkele van de projecten waar u aan heeft gewerkt en wat waren enkele van de lessen die u uit deze ervaring heeft geleerd?

Bij McKinsey, leidde ik Lean Manufacturing en Lean Service Operations in Noord-Amerika, evenals Lean Operations en Lean Service Operations in APAC. Ik verliet het bedrijf aan het einde van 2009 met twee belangrijke ideeën voor het starten van LeanTaaS. Ten eerste, ik merkte dat operationele verbeteringsprojecten overal plaatsvonden op de achtergrond van Excel-spreadsheets. Bovendien vereisen alle soorten procesverbeteringsinspanningen een projectteam – of ze nu intern of extern zijn. Deze soorten teams hebben projecttaken die constant evolueren met wat het meest in het oog springt. Mijn visie op het starten van LeanTaaS was om in staat te zijn om lean-transformatiecapaciteiten te leveren die Excel-niveau-wiskunde vervangen door geavanceerde wiskunde en de noodzaak van een op de grond staand projectteam met een Software as a Service (“SaaS”)-platform.

Kunt u het verhaal vertellen van hoe een informeel gesprek op een Silicon Valley-cocktailparty leidde tot de oprichting van LeanTaaS?

In Silicon Valley, organiseert elk cocktail- of dinerfeestje onvermijdelijk mensen die bedrijven hebben gestart, bedrijven hebben verkocht of ze hebben genoteerd. Ik was op een van deze feestjes en iemand vroeg me wat ik deed. Ik vertelde hem dat ik bij McKinsey werkte, maar ik had al besloten om te vertrekken om een softwarebedrijf te starten. Ik wist niet precies wat het zou zijn op dat moment. Hij keek me aan en zei: “dat is een vrij moedige stap.” Hij legde uit dat ik in mijn huidige rol bij McKinsey de mogelijkheid had om op de kalender van elke chief executive te komen. Als ik zou vertrekken om mijn eigen bedrijf te starten, zonder product, technologie, financiering, klanten – wie zou me dan zien? Ik was een tijdje in mijn eigen hoofd over dit, maar uiteindelijk gebruikte ik dit gesprek als een fundamentaal bouwsteen. Mijn nieuw bedrijf moest iets zijn dat de vaardigheden die het me 20 jaar had gekost om op te bouwen, kon benutten, terwijl het ook disruptief en onderscheidend was in de software-ruimte. Dit cruciale gesprek hielp me de mogelijkheden te verkleinen en me te concentreren op het opbouwen van een thematisch softwarebedrijf met een zeer duidelijke missie en doel.

De oorspronkelijke visie van LeanTaaS was breed, wat heeft u doen pivoteren om te focussen op de gezondheidszorg?

De LeanTaaS-reis begon in 2010 met een branche-onafhankelijke aanpak. We werkten met ongeveer 20 bedrijven, waaronder Google (GOOGL ), Home Depot (HD ) en Flextronics om operationele prestaties te verbeteren door middel van op maat gemaakte SaaS-toepassingen.

Toen, in 2013, werkten we samen met Stanford Health Care om hun infusieplanning-uitdaging op te lossen. We creëerden een algoritme dat was ontworpen om beschikbare capaciteit optimaal te matchen met voortdurende vraagsignalen. Ik wist uit mijn eerdere ervaring dat het matchen van vraag en aanbod op een analytisch rigoureuze manier essentieel is voor het optimaliseren van operationele prestaties. Onze oplossing werkte, en we hebben de volgende 18 maanden onze algoritmes verfijnd en onze eerste product, iQueue voor Infusiecentra, gecreëerd. In 2015, hebben we ons gefocust op de gezondheidszorg.

Wat zijn enkele van de machine learning-technologieën die worden gebruikt om operationele prestaties voor ziekenhuizen en gezondheidsinstellingen te optimaliseren?

Naarmate meer en meer gezondheidsgegevens worden gedigitaliseerd, ontstaat de mogelijkheid om deze gegevens te gebruiken om aanbieders meer efficiënt te helpen om vraag en aanbod te matchen. Machine learning-technologieën hebben wiskundige capaciteiten die verder gaan dan de menselijke geest en zijn steeds vaker gebruikt om operationele prestaties in ziekenhuizen en infusiecentra te optimaliseren. Deze technologieën gebruiken gegevensgestuurde inzichten om efficiëntie, patiëntresultaten en middelenallocatie te verbeteren. Enkele van de prominente machine learning-technologieën in de gezondheidszorg-optimalisatie zijn:

Predictive Analytics: Machine learning-algoritmes kunnen historische gegevens analyseren om patiënttoelatingspercentages, ziekte-uitbraken en patiëntresultaten te voorspellen. Dit helpt ziekenhuizen om middelen effectiever te alloceren en te plannen voor potentiële pieken in de patiëntvraag.

Patiëntstroombeheer: Machine learning kan patiëntstroom optimaliseren door ontslagtijden of barrières, bedbeschikbaarheid en patiëntbeweging binnen het ziekenhuis te voorspellen. Dit vermindert wachttijden, verbetert patiënttevredenheid en verbetert middelengebruik.

Middelenallocatie en planning: Machine learning kan helpen bij het plannen van ziekenhuispersoneel, operatiekamers en apparatuur op basis van historische gegevens en real-time vraag, waardoor optimale middelenallocatie wordt gewaarborgd. Dit is kritiek tijdens de huidige gezondheidszorg-personeelscrisis.

Hoe helpt LeanTaaS bij het mitigeren van gezondheidszorg-personeelsgebrek?

Onze technologie, die wordt aangedreven door AI en predictieve analytics en wordt gevoed door de historische en real-time gegevens van het gezondheidssysteem, ondersteunt gezondheidssysteemleiders bij het volledig optimaliseren van hun beschikbare werkkracht over inpatient-eenheden, infusiecentra en operatiekamers. We doen dit op verschillende manieren:

Personeelsoplossingen, om ervoor te zorgen dat beschikbaar personeel is geconfigureerd over inpatient-gebieden om de behoeften van huidige en toekomstige patiënten het beste te vervullen. Bijvoorbeeld, iQueue voor Inpatient Flow biedt een personeelsmodule die zichtbaarheid biedt over het hele gezondheidssysteem, waardoor unit-verpleegleiders en het personeelskantoor de tijd en inzicht hebben om proactief personeelsgebrek te identificeren en beschikbare middelen te alloceren om barrières aan te pakken en individuele patiëntbehoeften te vervullen. Met iQueue voor Inpatient Flow, bereikte Health First een reductie van 44% in core floating over het hele gezondheidssysteem naar verschillende niveaus van zorg, een reductie van 45 minuten in de communicatie van het dagelijkse personeelsplan en 500 oproepen die maandelijks werden geëlimineerd om personeel in te zetten.

Geoptimaliseerde planningshulpmiddelen die ervoor zorgen dat personeel voorspelbare, consistente dagen werkt en nodige pauzes neemt. Bijvoorbeeld, iQueue voor Infusiecentra geeft infusieleiders de mogelijkheid om geoptimaliseerde schema’s te maken die rekening houden met afsprakenmix, verpleeg- en stoelresources en gelinkte afspraken. Deze schema’s “verzachten” middagpieken in dagelijkse schema’s door afspraken op optimale tijden te plaatsen en voorspellen waarschijnlijke toevoegingen en no-show-patiënten in aankomende dagen om verpleegkundigen consistent werklast te geven die regelmatige pauzes toelaat. Met iQueue voor Infusiecentra, bereikte Oregon Health & Science University een reductie van 39% in het percentage dagen boven maximaal capaciteit, een reductie van 14% in piekstoelgebruik en een reductie van 31% in het uitvoeren van geplande sluitingstijden.

Functies die tijdrovende of stressvolle taken voor personeel in hun dagelijkse werk verminderen of elimineren. Bijvoorbeeld, iQueue voor Operatiekamers biedt modules die het boekingsproces in de OK vereenvoudigen en digitaliseren, een enkele bron van waarheid voor OK-planninginformatie tonen en planners toelaten om tijd vrij te geven of een zaak te boeken met één klik in plaats van meerdere telefoontjes. Door iQueue voor Operatiekamers te gebruiken, bereikte Baptist Health Jacksonville een reductie van 46% in afgebroken oproepen, 4 extra gevallen per dag per ziekenhuis, een reductie van 50% in de gemiddelde behandeltijd van oproepen en een reductie van 40% in oproepvolume in hun grootste ziekenhuis.

Kunt u enkele van de kernfuncties bespreken die helpen bij het automatiseren van patiëntstroom?

Het beheren van inpatient-capaciteit is een van de meest kritieke uitdagingen voor ziekenhuizen. Het vereist een complexe balans tussen het coördineren van bedbeschikbaarheid, patiëntdoorstroom en personeelsbehoeften om ervoor te zorgen dat de juiste middelen beschikbaar zijn om patiëntvraag te accommoderen. Zonder de mogelijkheid om capaciteit en personeel proactief te beheren, treden knelpunten op die patiëntstroom beïnvloeden, waardoor lange wachttijden, lange verblijfsduur, omleidingen of patiënten die zonder behandeling vertrekken. Deze soort operationele praktijk resulteert in onvoldoende patiëntzorg, verlaagde personeelsbevrediging en verlies van inkomsten voor het ziekenhuis.

LeanTaaS’ iQueue voor Inpatient Flow-oplossing geeft ziekenhuisleiders en frontlineteams de mogelijkheid om bedbeschikbaarheid, patiëntdoorstroom en personeelsbehoeften in één keer te coördineren om ervoor te zorgen dat capaciteit beschikbaar is, prioriteiten zijn uitgelijnd over zorgteams en personeel is toegewezen aan de gebieden waar ze het meest nodig zijn. iQueue verzamelt en analyseert gegevens uit bestaande systemen (bijv. EHR, patiëntstroom, werkgelegenheidsbeheer, enz.) om capaciteit dynamisch aan te passen. iQueue ondersteunt elk teamlid door constant de operationele gezondheid van hun ziekenhuis te controleren om real-time inzichten te bieden en knelpunten aan te geven, waardoor ze zich kunnen voorbereiden op wat er aan komt. Door technologie-geactiveerde automatisering en transparantie kunnen ziekenhuizen hun manier van werken verbeteren door capaciteit proactief te beheren om zorgvoortgang te stimuleren, dagelijkse ontslagen en overdrachten te orkestreren en dagelijkse personeelsbezetting te vereenvoudigen.

Voor veel ziekenhuizen was LeanTaaS van cruciaal belang bij het omgaan met de COVID-19-pandemie, wat voor soort resultaten werden gezien?

De COVID-19-pandemie heeft ziekenhuizen openlijk naar de rand van hun capaciteit geduwd. Aan de vraagzijde hadden meer patiënten plotseling intensieve medische zorg nodig, terwijl aan de aanbodzijde er een tekort was aan PPE, dan IC-bedden, dan reguliere bedden en ten slotte verpleegkundigen. Tot op de dag van vandaag zijn ziekenhuismarges erg dun vanwege de toegenomen patiëntlast en de afgenomen aantal elektieve procedures. Zonder de mogelijkheid om hun voetafdruk uit te breiden of meer activa te kopen, hebben ziekenhuizen hun focus moeten verleggen naar het meer uit hun bestaande activa halen.

LeanTaaS-oplossingen hielpen ziekenhuizen om operaties te plannen, administratieve taken te verminderen en uiteindelijk meer kostenefficiënt te worden – een win-win-win-situatie. Bijvoorbeeld, tijdens de pandemie, kampte Novant Health met een tekort aan beschikbare operatietijd, 8.000 uitgestelde chirurgische gevallen en lage blokgebruik. Het systeem implementeerde iQueue voor Operatiekamers om OK-capaciteit te verbeteren en chirurgen en hun planners een hulpmiddel te geven dat OK-tijd eenvoudig maakt om te bekijken, toegang te krijgen en te delen. Het hulpmiddel bleek essentieel bij het navigeren van de nasleep van de terugkeer van chirurgische gevallen. Novant Health verhoogde de caseload met 4% en verwijderde zijn complete achterstand, die was opgebouwd over 75-90 dagen, in slechts 90 dagen. Ze realiseerden uiteindelijk een ROI van 6,15X, evenals een grotere betrokkenheid van chirurgen en hun praktijkbeheerders.

Wat zijn enkele van de uitdagingen achter het brengen van de gezondheidszorg naar de moderne tijd?

Traditioneel is de gezondheidszorgsector gedefinieerd door zijn verouderde legacy-infrastructuur die problemen aanbidt in plaats van proactief op te lossen; zijn speciale verplichting tot veiligheid en nauwkeurigheid die het vertrouwen in nieuwe technologieën ontmoedigt; en ten slotte, aangezien financiële middelen kostbaar zijn, kunnen de leiders van gezondheidssystemen geen investering riskeren zonder een gegarandeerd rendement. De pandemie heeft eigenlijk geholpen om deze toon te veranderen. Gezondheidssystemen moesten snel digitale oplossingen zoals telehealth en onze capaciteitsbeheeroplossingen adopteren om toegang tot zorg te behouden, en in het proces hebben ze aangetoond dat zowel aanbieders als patiënten een vraag hebben naar state-of-the-art-oplossingen, ROI en dat ze sneller en flexibeler konden zijn in het adopteren van technologie dan ze zelf wisten.

Na decennia van achterblijven bij andere industrieën, positioneert deze recente golf van digitale transformatie de gezondheidszorg om een generatie technologie over te slaan. Het kan niet inhalen bij consumentisme, maar het kan de leiding nemen in de AI-revolutie. Gezondheidszorgleiders weten nu hoe ze veiligheid, privacy, onmiddellijke resultaten en bewezen rendement op investering in hun technologie moeten prioriteren, die echt ondersteunende en nuttige workflows moet bieden die menselijke expertise behouden en versterken. Door zo snel te digitaliseren, hebben ze de infrastructuur gebouwd die nodig is om nieuwe AI-gebaseerde technologieën met beveiliging te ondersteunen.

Echter, een kritiek element bij het brengen van nieuwe technologie naar de gezondheidszorg is change management. Technologie alleen levert geen duurzame transformatie op. Het moet worden gepaard met change management-experts die organisaties door disruptie naar resultaten kunnen leiden. Daarom kondigde LeanTaaS eerder dit jaar de lancering aan van Transformation as a Service (TaaS), een unieke dienst die resultaten garandeert. De TaaS-aanbieding biedt elke klant een toegewezen team dat de vereiste diensten levert voor het implementeren van onze technologie, het waarborgen van genormaliseerde gegevenshygiëne, het automatiseren en digitaliseren van bestaande workflows, het stimuleren van change management, het opzetten van systeembrede governance en het garanderen van succes.

Is er nog iets anders dat u zou willen delen over LeanTaaS?

We luisteren constant naar onze klanten en innoveren op basis van hun specifieke behoeften en de vooruitgang in AI. Als zodanig, hebben we onlangs iQueue Autopilot gelanceerd, een unieke generatieve AI-oplossing voor ziekenhuisoperaties die ziekenhuisleiders voorziet van menselijke gesprekken en actiegerichte inzichten om besluitvorming te ondersteunen voor patiëntstroom, planning, command center, blokbeheer, personeelsbezetting en andere capaciteitsbeheercasus over zowel inpatient als outpatient-instellingen. Gegeven zo toegankelijke, onmiddellijke en krachtige ondersteuning, kunnen ziekenhuisleiders hogere financiële resultaten stimuleren en toegang tot zorg vergroten; verpleegkundigen en aanbieders kunnen hun tijd en aandacht vrijelijk aan patiënten wijden; en personeel kan productief dagelijks werken terwijl ze burn-out vermijden. Met iQueue Autopilot, brengt LeanTaaS onze visie van “luchtverkeersleiding” voor de gezondheidszorg – het beheren van patiëntstroom en capaciteitsoptimalisatie over de zorgcontinuüm op één enkel platform – tot leven.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, moeten LeanTaaS bezoeken.