Kevin Keenahan, Chief Product Officer w Net Health – Wywiad

Kevin Keenahan jest Chief Product Officer w Net Health oraz współzałożycielem Tissue Analytics, Inc., które zostało przejęte przez Net Health w 2020 roku.

Misją Net Health jest wykorzystanie danych dla zdrowia ludzkiego. Oferują oprogramowanie EHR oraz predykcyjne, działające analityki dla specjalności medycznych, w tym terapii rehabilitacyjnej, opieki nad ranami, opieki domowej i hospicjum oraz zdrowia pracowników. Ich rozwiązania są zaufane w ponad 23 000 placówek na całym świecie, w tym wiodących szpitalach, placówkach opieki zdrowotnej, domach opieki, agencjach opieki domowej i hospicjum oraz klinikach ambulatoryjnych.

Czy mógłbyś podzielić się historią, jak zostałeś zaangażowany w opiekę nad ranami, oraz jak to wynikało z Twoich studiów podyplomowych na Uniwersytecie Johnsa Hopkinsa?

W 2013 roku rozpocząłem studia magisterskie w Centrum Innowacji i Projektowania Bioinżynierskiego (CBID) na Uniwersytecie Johnsa Hopkinsa, które jest niezwykłym programem dającym młodym inżynierom możliwość pracy w różnych środowiskach klinicznych w szpitalu Johnsa Hopkinsa. Miałem szczęście zobaczyć opiekę nad ranami przewlekłymi i ostrymi podczas tych rotacji i uznałem ten obszar za fascynujący, co skłoniło mnie do poświęcenia więcej czasu w centrum opieki nad ranami w Hopkins.

Przez ten doświadczenie zrozumiałem, że brakuje innowacji w branży opieki nad ranami, a większość leczeń ran opiera się na przestarzałych metodach i technologiach do oceny skuteczności. Zobaczyłem to jako okazję do wykorzystania mojego szkolenia inżynierskiego do stworzenia rozwiązania dla zarządzania ranami, które ułatwiłoby lepsze gromadzenie danych i poprawiłoby wyniki leczenia ran przewlekłych, co doprowadziło mnie do założenia Tissue Analytics w 2014 roku.

Tissue Analytics, Inc. zostało następnie przejęte przez Net Health w 2020 roku. Czy mógłbyś podzielić się szczegółami na temat tego momentu i dlaczego zdecydowałeś się na przejęcie?

Net Health Tissue Analytics wykorzystuje uczenie maszynowe do analizy obrazów ran i automatycznego pomiaru gojenia. Przejęcie było dla nas bardzo strategiczne, ponieważ dało nam możliwość rozszerzenia naszego zasięgu i dostępu do znacznie większej ilości danych, które moglibyśmy wykorzystać w naszych metodach uczenia maszynowego. Dołączenie do Net Health pozwoliło nam również wykorzystać ich ugruntowaną pozycję na rynku i dostęp do ich sieci dostawców opieki zdrowotnej, a także wzmocnić ich działalność w zakresie opieki nad ranami w szpitalach.

Jak Net Health wykorzystuje uczenie maszynowe do śledzenia ran?

Algorytmy Net Health analizują miliony obrazów w kilka sekund, aby automatycznie zmierzyć rozmiar i skład barwny rany. Jest to o 90% bardziej dokładne niż ręczne pomiary za pomocą linijki, które mają błąd 40%. Ta funkcjonalność prowadzi do bardziej obiektywnej historii gojenia, co pozwala na lepszą opiekę i wyniki dla pacjentów. Ta technologia jest podstawą naszego mobilnego rozwiązania do obrazowania i analityki ran, które wykorzystuje sztuczną inteligencję w połączeniu z telefonem komórkowym do pomiaru, charakteryzacji i analizy ran przewlekłych. Wykorzystując dane zebrane podczas procesu obrazowania ran, może również przewidzieć, czy uraz ciśnieniowy jest narażony na pogorszenie, co jest szczególnie ważne dla szpitali, które są karane za urazy ciśnieniowe powstałe w szpitalu.

Dlaczego dokładne śledzenie rozmiaru rany jest takie ważne w opiece zdrowotnej?

Istnieją kilka powodów. Dokładne śledzenie umożliwia klinicystom monitorowanie postępów gojenia rany w czasie, podejmowanie skutecznych decyzji dotyczących leczenia i szacowanie czasu gojenia. Poprzez regularne mierzenie rany, dostawcy mogą określić, czy rana goi się zgodnie z oczekiwaniami, czy są jakieś oznaki zahamowania gojenia. To pomaga dostawcom podejmować świadome decyzje dotyczące właściwego leczenia i dostosowywać te plany leczenia w razie potrzeby. Poprzez zapewnienie wspólnej podstawy gojenia całej zespołowi opieki, każdy, w tym pacjent, ma teraz obiektywną miarę postępu, która jest współdzielona przez wszystkich dostawców oraz ustawienia opieki.

Jakie inne rodzaje analityki mogą być oferowane w zakresie opieki nad ranami?

W naszym produkcie EHR do opieki nad ranami, Net Health Wound Care, możemy oferować potężne przewidywania dotyczące ryzyka amputacji i całkowitego czasu gojenia rany. Dodatkowo oferujemy wskaźnik przewidywania nieobecności, który wskazuje pacjentów narażonych na nieobecność. To pozwala dostawcom opieki nad ranami na interwencję, niezależnie od tego, czy pomagają w komunikacji z pacjentem bezpośrednio, czy podwajają wizyty, aby nie stracić przychodu ani czasu spędzonego na świadczeniu opieki.

Net Health wykracza poza analitykę ran, jakie inne rodzaje usług są oferowane?

Oferujemy również EHR dla pełnego spektrum profesjonalistów rehabilitacji, w tym fizjoterapeutów i logopedów. Nasze EHR dla rehabilitacji służą klinikom prywatnym, jednostkom terapii szpitalnej, klinikom ambulatoryjnym, placówkom opieki zdrowotnej i społecznej oraz wspólnotom mieszkańców. Nasz EHR dla klinik ambulatoryjnych i prywatnych jest wyposażony w pakiet zaangażowania pacjentów, który pomaga klinikom promować swoje usługi i zaangażować pacjentów za pomocą interaktywnych narzędzi cyfrowych i zautomatyzowanego procesu przyjęcia cyfrowego.

Twoim zdaniem, dlaczego przyjęcie sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej jest takie ważne?

Sztuczna inteligencja ma potencjał poprawy dokładności i wydajności operacji opieki zdrowotnej, od diagnozy i leczenia po automatyzację zadań administracyjnych. Algorytmy mogą analizować ogromne ilości danych i identyfikować wzorce, które byłyby trudne lub niemożliwe do wykrycia przez ludzi, umożliwiając bardziej dokładne diagnozy, bardziej spersonalizowane plany leczenia i lepsze przydzielanie zasobów. Może również pomóc w redukowaniu kosztów opieki zdrowotnej poprzez usprawnienie procesów i zmniejszenie potrzeby ręcznej pracy. Może również pomóc w poprawie wyników pacjentów, umożliwiając wcześniejszą diagnozę i leczenie, zmniejszając ryzyko powikłań i ułatwiając bardziej spersonalizowaną opiekę. Na przykład, platformy zarządzania ranami z wykorzystaniem sztucznej inteligencji mogą pomóc dostawcom opieki zdrowotnej w śledzeniu postępów gojenia ran w sposób bardziej dokładny, identyfikowaniu potencjalnych powikłań i dostosowywaniu planów leczenia odpowiednio. Dostawcy opieki zdrowotnej mogą poprawić wyniki pacjentów, zmniejszyć koszty i pozostać na czele innowacji technologicznych w tej dziedzinie dzięki sztucznej inteligencji, więc przyjęcie jest kluczowe, jeśli jeszcze nie zostało wykorzystane.

Czy widzisz przyszłość dla generatywnej sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej?

Zdecydowanie. Sztuczna inteligencja może pomóc w poprawie dokładności i szybkości diagnozy, prowadząc do lepszych wyników dla pacjentów. Generatywna sztuczna inteligencja może analizować historię medyczną pacjenta, dane genetyczne i inne czynniki, aby zautomatyzować proces dokumentacji, jednocześnie przewidując, jakie leczenie jest najprawdopodobniej skuteczne dla tego pacjenta.

Tissue Analytics pierwotnie miało wizję przekształcenia smartfona w zaawansowaną platformę obrazowania i diagnostyki dla ran przewlekłych, aby zdefiniować, w jaki sposób opieka nad ranami jest świadczona. Czy mógłbyś podzielić się, jak Twoja wizja ewoluowała w czasie?

Po przejęciu przez Net Health, Tissue Analytics kontynuowało rozwój swojej platformy do zarządzania ranami, a także integrowało swoją technologię z szerszym zakresem rozwiązań opieki zdrowotnej Net Health. To umożliwiło Tissue Analytics rozszerzenie swoich możliwości i włączenie funkcjonalności do przewidywania pogorszenia urazów ciśnieniowych w szpitalach oraz automatycznego przechwytywania ran, które owijają się wokół kończyn pacjentów, co nazywamy obrazowaniem circumferencyjnym. W przyszłości produkt będzie nadal innowacyjny, koncentrując się na identyfikacji, prewencji i zarządzaniu ranami przewlekłymi za pomocą zaawansowanych rozwiązań analitycznych we wszystkich ustawieniach opieki.

Czy jest coś jeszcze, co chciałbyś podzielić o Net Health?

Net Health ma silny focus na specjalistycznych potrzebach dostawców opieki zdrowotnej. Ten focus pozwala Net Health dostarczać rozwiązania dostosowane do specyficznych potrzeb dostawców, zamiast oferować podejście “jedno rozmiar pasuje do wszystkich”. To zrozumienie specjalistycznych workflowów klinicznych pozwala nam na łatwe gromadzenie najbardziej wpływowych, wysokiej jakości danych i rozwijanie najnowocześniejszych narzędzi sztucznej inteligencji, które ostatecznie pomogą nam przesunąć całą branżę do przodu.

Dziękujemy za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Net Health.