Chris Sullens, CEO of CentralReach – Intervju-serie

Chris Sullens er administrerende direktør i CentralReach og leder selskapet i sin misjon om å tilby en helhetlig plattform for programvare og tjenester som muliggjør anvendt atferdsanalyse (ABA) kliniske og pedagogiske arbeidere å produsere overlegne resultater for mennesker med autisme og relaterte lidelser.

Selskapet har nettopp lansert sin nye generative AI-assistent, cari^TM. Det ledende teamet av kliniske og dataeksperter i CentralReach tror at cari vil være den mest powerful og sikre AI-assistent for leverandører som betjener autisme og intellektuelle og utviklingshemmede (IDD) området

Kan du dele noen tanker om hvordan CentralReach for tiden betjener individer med autisme og IDD for å levere evidensbasert og personlig omsorg, i stor skala?

CentralReach tilbyr den ledende programvaren og tjenesten for å hjelpe barn og voksne diagnostisert med autisme og relaterte intellektuelle og utviklingshemmede (IDD) – og de som betjener dem – å låse opp potensialet, oppnå bedre resultater og leve mer uavhengige liv.

Vår programvare automatiserer prosessen for omsorgslevering som skjer både hos terapeuter i en klinisk setting og hos spesialpedagoger som arbeider med barn og voksne i skolemiljøet. Gjennom denne automatiseringen har våre kunder kunnet utvide tjenestene, åpne nye klinikkene, betjene flere studenter og takket være det har CentralReachs produktportefølje hjulpet over 150 000 brukere å betjene nesten 500 000 barn og voksne på autismespekteret.

På hvilke måter har CentralReach historisk sett brukt maskinlæring og AI?

I november 2022 lanserte vi en AI-drevet timeplanløsning som hjelper våre kunder å automatisk optimalisere kalendere ved hjelp av en rekke variabler for å gjøre plass til nye kunder. Liksom så mange sektorer i helsevesenet, kan timeplanlegging ofte være et fulltidsjobb – men særlig i ABA-omsorgslevering, er timeplanlegging tjenester som ofte kan være så høye som 40 timer per pasient per uke, tidskrevende. CR ScheduleAI, som er drevet av vår cari, CentralReachs AI-assistent, lar timeplanleggere enkelt bygge og vedlikeholde komplekse timeplaner på en sikker, HIPAA-samsvarlig måte basert på klient- og personaletilgjengelighet, avstand, nøkkelbehandlingskriterier og leverandørferdigheter. Siden produktet ble lansert i fjor, estimerer vi at 20%+ flere autistiske barn og voksne mottar timeplaner.

Den 8. august 2023 kunngjorde CentralReach en generativ AI-assistent designet for autisme og IDD-omsorg: cari. Kan du dele med oss hvordan denne AI-assistenten vil bli brukt for AI-assistert pasientoppsummering?

Absolutt. Dette er en bruksområde vi er svært glade for. Med noen få rask innputt fra klinikerne, vil cari gi en velformulert sesjonsoppsumming for kliniske ansatte å se over og redigere før de sender den inn. Løsningen vil transformere en oppgave som for tiden tar timer å fullføre til en som bare krever tid til å se over, sjekke og sende inn, og frigjør betydelig tid for klinikerne og reduserer betydelig forsinkelsen mellom sesjonsfullføring og mottak av betaling.

Hva er noen andre måter cari vil bli brukt?

Det finnes en rekke måter cari kan bli brukt på, fra å automatisere interne prosesser og gjøre det enklere for kunder å få hjelp til å hjelpe med å avkode hvilke protokoller som fører til de beste resultatene. Men de to nærmeste bruksområdene for cari, utover sesjonsoppsumming og timeplanlegging, inkluderer 24/7 klinisk testforberedelse og rask vurderingsanbefaling.

For testforberedelse, vil cari hjelpe aspirerende registrerte atferdsanalytikere (RBT) forberede seg til BACB-eksamen. En nøkkelutfordring for eksamenstakere og de som veileder og støtter dem, er mengden av spørsmål som dukker opp når fremtidige RBTer arbeider seg gjennom 40-timerskursen. Ved å trene cari med CR Instituttets markedsmessige testforberedelsesverktøy og rette AI-assistentens kunnskapsbase mot CentralReachs nuanse og omfattende database, kan fremtidige RBTer spørre cari spørsmål de ellers ville måtte rette til overordnede eller være nølende med å spørre.

Når det gjelder autismespesifikke vurderinger som ABLLS-R og AFLS, er utfordringen for hver kliniker å raskt bestemme den beste startposisjonen. Ved å gi noen nøkkelinnputt om læren, vil cari raskt analysere over 2 400 ferdigheter dekket i ABLLS-R og AFLS-protokollene og anbefale den optimale startposisjonen og en personlig plan for læren på minutter for klinikerne å se over.

Kan du diskutere størrelsen, datapunkter og kvaliteten på dataene som ble brukt til å trene cari AI?

Vi har over 3 milliarder datapunkter i vår proprietære datasett – et tall som øker med 1 milliard datapunkter årlig. Innenfor våre initielle bruksområder har vi fokusert og trent cari på en undergruppe av denne datasetten. Og det er denne proprietære datasetten som skiller seg fra andre applikasjoner som bruker generiske store språkmodeller eller startups som bruker undermåls- eller aggregerte datamodeller som ikke inkluderer nuanseinformasjon bare anvendbar på autisme- og IDD-omsorgsindustrien. Så, gitt volumet av vår datasett, som inkluderer finansielle, operative og kliniske datapunkter fra organisasjoner av alle størrelser, og dens dedikerte, sikre og HIPAA-samsvarlig LLM-miljø, er det virkelig det eneste datasettet av sin type som reflekterer autisme- og IDD-omsorgsindustrien.

Med hallusinasjoner som er ett av de mest prolifiske problemene med generativ AI, hvordan takler CentralReach utfordringen med å minimere eller eliminere hallusinasjoner?

Oh, det har vært morsomt. Mens hallusinasjoner er svært vanskelige å fullstendig eliminere, har vi kunnet redusere potensialet for dem betydelig ved å fokusere caris trening på vår proprietære datasett og introdusere beskyttelse mot hva modellen kan bruke, som alvorlig begrenser generisk data som er huset i andre LLM-er. I tillegg har vi kunnet justere modellparametere for å favorisere presisjon over fri kreativitet.

I tillegg kombinerer vi generativ AI med robuste menneske-i-løkken- sjekker og kvalitetskontrollprosesser. Vi har et omfattende team av autisme- og IDD-eksperter kalt Board Certified Behavior Analysts (BCBAs) som gjennomgår alle utdata for å fange og korrigere eventuelle feil eller usannheter før inklusjon i våre applikasjoner.

Vi er også fortsatt å utforske teknikker som menneske-AI-samarbeid, hvor generative modeller gir utkastforslag mens mennesker gir tilbakemelding og tilsyn for å videreutvikle utdataene. Ved å understreke tilsyn og kontekst-spesifik trening, sikter vi på å utnytte fordelene med generativ AI samtidig som vi instituttere beskyttelse mot hallusinasjoner.

Til slutt er vi dedikert til å levere pålitelige, etiske programvareløsninger til våre brukere og vil bare inkorporere nye teknologier når vi er trygge på at de kan betydelig forbedre erfaringer uten å kompromittere kvalitet eller tillit.

For lesere som er bekymret for at AI erstatter helsepersonell, kan du diskutere hvordan cari er designet for å arbeide sammen med og supplere menneskelige arbeidere, i stedet for å erstatte dem?

Det er et godt spørsmål. Realiteten er at GenAI ikke kan erstatte hva autisme- og IDD-omsorgsprofesjonelle gjør, men det kan støtte dem. Målet er å betydelig redusere tiden det tar for dem å utføre nødvendige bakkontor- og kliniske oppgaver (som ofte ikke er refunderbare) og gi beslutningsstøtte på mange dag-til-dag-oppdrag for å hjelpe dem å forbedre resultater for klientene og pasientene.

Er det noe annet du ønsker å dele om CentralReach eller cari?

Hva vi har delt i dag er bare toppen av isfjellet. Det finnes millioner av barn og voksne på spekteret, og mange av disse venter på tjenester ettersom det fortsatt er en mangel på kliniske arbeidere tilgjengelige for å levere omsorg. Og vi tror at programvare og innovasjon kan være en av nøklene til å løse dette problemet. Så, vi er på en misjon til å kontinuerlig forbedre våre programvareløsninger og levere nye innovasjoner som muliggjør at terapitilbydere og skoler kan øke tilgangen til omsorg og forbedre resultater for autisme- og IDD-populasjonen. Følg med på de siste forbedringene på www.centralreach.com.