Daniel Cane, Co-CEO e Co-Fundador da ModMed – Série de Entrevistas

Daniel Cane é co-CEO e cofundador da ModMed^®, uma empresa de tecnologia da informação em saúde com sede na Flórida, que está transformando a saúde por meio de plataformas inteligentes específicas de especialidade para aumentar a eficiência das práticas e melhorar os resultados dos pacientes.

Fundada em fevereiro de 2010, a ModMed cresceu para mais de 1.200 funcionários e arrecadou mais de $332 milhões em investimentos totais. Conhecida por seu crescimento progressivo como uma empresa de tecnologia médica, a ModMed é frequentemente reconhecida nacional e regionalmente por seus feitos sob a liderança de Daniel. Em 2020, a empresa foi nomeada uma das Melhores Empresas para Trabalhar no País pela revista Inc. Entre 2016 e 2018, a empresa foi nomeada uma das empresas de crescimento mais rápido na América do Norte na lista Deloitte Technology Fast 500^™. A partir de 2015, a empresa foi nomeada anualmente para a lista exclusiva Inc. 5000, uma compilação prestigiosa das empresas privadas de crescimento mais rápido do país.

Pode compartilhar algumas informações sobre sua formação e como ela influenciou seu trabalho na ModMed?

Minha jornada na tecnologia começou durante meus anos de graduação em Cornell, quando co-fundei a Blackboard. Nós transformamos a educação digitalizando notas de aula e criando uma plataforma que deu aos estudantes e professores flexibilidade e interação sem precedentes. Para mim, o sucesso da Blackboard culminou em 2004 com sua IPO, e embora nossas soluções tenham sido inovadoras na edTech, eu não pude deixar de procurar por novos desafios.

Um desses desafios se apresentou quando fui a uma consulta de rotina com meu dermatologista. Nós tivemos uma conversa incrível sobre as lutas de usar sistemas baseados em papel obsoletos e maneiras de corrigi-los. Percebendo a ligação entre sua expertise médica e meu conhecimento técnico, decidimos nos unir e criar a ModMed, juntamente com nossa primeira plataforma de registro eletrônico de saúde (EHR).

Na época, alguns EHRs já existiam, mas infelizmente, estudos frequentemente os citavam como uma das principais causas de queimadura de médicos. Nós adotamos uma abordagem diferente e projetamos nosso EHR para adaptar a experiência do usuário aos fluxos de trabalho específicos de uma especialidade médica. Nossa plataforma de EHR baseada em nuvem, EMA, é e continua a ser projetada por médicos, para médicos, o que nos distingue e define nosso segredo no mercado. Ao longo dos anos, expandimos nossas ofertas de produtos para incluir uma suíte completa de soluções que ajudam os provedores médicos a simplificar e agilizar as operações de suas práticas e acelerar a entrega de cuidados.

Como você vê a batalha pela inteligência artificial eficaz na saúde sendo ganha ou perdida com os dados?

Estamos começando a ver um aumento na adoção de tecnologia de inteligência artificial dentro das práticas para agilizar os fluxos de trabalho e maximizar a eficiência. À medida que nos movemos para uma era de usar inteligência artificial para realizar tarefas mais sofisticadas – como sugerir tratamentos ou outras recomendações de suporte clínico – é fundamental ter a estratégia certa de dados e treinamento de inteligência artificial em vigor. A inteligência artificial tem a oportunidade de melhorar significativamente a experiência para pacientes e provedores e criar mudanças sistêmicas que realmente melhorarão a saúde, mas tornar isso uma realidade dependerá de grandes quantidades de dados de alta qualidade usados para treinar os modelos.

Por que os dados são tão críticos para o desenvolvimento de inteligência artificial na indústria da saúde?

Os dados são a vida da inteligência artificial, e a qualidade ruim dos dados prejudicará o desempenho de uma inteligência artificial, levando a resultados subótimos. Isso pode ter consequências graves em um ambiente de saúde, pois vidas de pacientes podem estar em jogo. Mas um cenário mais provável é que essas experiências negativas possam minar a confiança dos pacientes e dos provedores na inteligência artificial, retardando o progresso e o impacto positivo que essa tecnologia revolucionária pode ter na saúde.

Por exemplo, no consultório, as ferramentas de escuta ambiental habilitadas por inteligência artificial são projetadas para sugerir conteúdo para notas clínicas para o provedor revisar e aprovar. Idealmente, isso deve reduzir a quantidade de tempo que um provedor gasta documentando dentro do EHR e permitir mais tempo de qualidade com o paciente. No entanto, a fonte de dados ruim e as ferramentas de inteligência artificial mal treinadas podem ter o efeito oposto, deixando os provedores a gastar um tempo excessivo corrigindo erros e reescrevendo notas.

Além disso, o viés é um risco significativo associado a algoritmos de inteligência artificial, e os dados de qualidade podem desempenhar um papel fundamental na mitigação das disparidades de saúde. Os modelos de inteligência artificial podem aprender padrões que efetivamente tratam uma população de pacientes de forma preferencial em comparação com outras populações, incluindo grupos legalmente protegidos. Ao monitorar as entradas de dados e treinar em dados robustos e representativos, as saídas de inteligência artificial podem ser mais inclusivas e precisas.

Pode elaborar sobre os tipos de dados que a ModMed usa para treinar seus modelos de inteligência artificial e como esses dados são fontes e gerenciados?

Na ModMed, usamos dados abrangentes e específicos de especialidade para ajudar a treinar nossos modelos de inteligência artificial com precisão. Ao longo dos últimos 14 anos, criamos conjuntos de dados estruturados específicos de especialidade, desidentificados, consistentes com as leis de privacidade e agora estamos aproveitando esses dados internos para treinar nossos modelos de inteligência artificial. Por exemplo, nossa ferramenta de escuta ambiental ModMed Scribe foi treinada para dermatologia, nosso primeiro lançamento de especialidade, em milhões de parâmetros estruturados de registros de pacientes desidentificados amostrados de uma coleção de 500 milhões de encontros de pacientes.

Como a ModMed define “inteligência artificial ética” no contexto da saúde?

O potencial de a inteligência artificial ter vieses ou fornecer informações imprecisas na forma de “alucinações” ou omissões pode impactar vidas de pacientes. Por esse motivo, a inteligência artificial ética na saúde é sobre estabelecer um padrão alto para precisão e precisão. Isso significa desenvolver algoritmos cuidadosamente e de forma responsável e usar dados de alta qualidade e diversificados para ajudar a permitir previsões mais precisas para todos os usuários.

A inteligência artificial ética também é sobre garantir que os humanos permaneçam na equação. Uma inteligência artificial não deve “superar o médico” mas, em vez disso, reduzir a carga administrativa que os médicos e sua equipe experimentam para que possam se concentrar mais em ajudar os pacientes.

Quais medidas estão em vigor na ModMed para permitir que as tecnologias de inteligência artificial sejam desenvolvidas e implantadas de forma ética?

Nossa abordagem de dados estruturados – curando conjuntos de dados de treinamento de alta qualidade e representativos – nos ajuda a tornar a inteligência artificial responsável uma realidade. Dados relevantes e desidentificados coletados de nossos sistemas de EHR de uma ampla variedade de práticas nos fornecem um conjunto diversificado de dados de treinamento que refletem diferentes populações de pacientes.

Além disso, nossa equipe de desenvolvimento adota a limpeza de dados para facilitar a coleta e utilização de dados de alta qualidade. Esse processo permite que nossas equipes identifiquem, corrijam e removam inconsistências, erros e valores ausentes dos conjuntos de dados. Por meio dessa manutenção regular, podemos atualizar consistentemente a inteligência artificial com base em dados de desempenho, especialmente dados clínicos, onde os resultados dos pacientes podem ser impactados.

Pode discutir a importância da transparência e da responsabilidade no desenvolvimento de inteligência artificial, especialmente na saúde?

A transparência torna a responsabilidade possível, o que é por que é um pilar fundamental para qualquer solução de inteligência artificial na saúde. As prioridades principais dos médicos são o cuidado e a segurança do paciente, então não é surpreendente que 80% dos médicos querem saber as características e recursos do design, desenvolvimento e implantação de ferramentas de inteligência artificial.

Além disso, nem todos os dados são criados igualmente. É importante saber onde e como os dados são armazenados e fontes e como regularmente são atualizados. Somos afortunados por ter sido comprometidos, desde o início da ModMed, com uma estratégia de dados que prioriza a transparência e a precisão. Temos um entendimento abrangente das fontes e da qualidade de nossos dados e estamos confiantes de que nossas integrações de inteligência artificial entregarão um valor considerável para nossos clientes.

Como a inteligência artificial está sendo integrada aos sistemas de EHR específicos de especialidade da ModMed, como EMA e gGastro?

Em todo nosso portfólio, temos utilizado aprendizado de máquina por algum tempo e estamos fortalecendo nosso investimento em inteligência artificial avançada e geradora para simplificar os negócios da medicina e acelerar os cuidados de qualidade. Estamos construindo uma experiência de prática completa habilitada por inteligência artificial que começa antes de um paciente entrar no consultório, se estende pelo consultório e até o departamento de cobrança.

No ambiente clínico, estamos nas fases finais de nosso programa piloto de escuta ambiental habilitada por inteligência artificial para EMA, que acreditamos será um divisor de águas para sua funcionalidade downstream e conteúdo sugerido. Nossa solução de documentação habilitada por inteligência artificial é projetada para agilizar o processo de cuidado além da transcrição ou redação de uma nota SOAP. Utilizando vastas quantidades de dados estruturados, estamos treinando nossos modelos de inteligência artificial para capturar informações essenciais de conversas médico-paciente e, trabalhando ao lado de nosso EHR, para sugerir conteúdo relevante para notas de visita, incluindo códigos ICD-10, códigos cirúrgicos e prescrições. Isso economiza tempo precioso para os médicos e permite que eles passem mais tempo de qualidade com seus pacientes.

Quais benefícios específicos as soluções de inteligência artificial específicas de especialidade fornecem aos provedores de saúde e pacientes?

Nenhuma especialidade médica é igual. Elas variam amplamente com os pacientes que atendem, as condições que tratam e os códigos médicos usados para reembolsos. As soluções de inteligência artificial devem ser personalizadas para acomodar essas variações para serem eficazes de alguma forma verdadeiramente significativa.

Por exemplo, os EHRs e as ferramentas de escuta ambiental da ModMed são personalizados explicitamente para cada especialidade médica, fornecendo suporte altamente relevante e preciso para os clínicos. O processo de documentação de cada especialidade requer componentes diferentes dentro da nota de dados estruturados, incluindo códigos médicos e terminologia únicos. Essa especialização permite que a inteligência artificial melhor entenda e antecipe as necessidades e fluxos de trabalho únicos de práticas de especialidades variadas, o que acreditamos resultará em uma implementação mais eficiente, adoção mais rápida e maior eficácia geral na melhoria da eficiência operacional.

Onde você vê as oportunidades mais significativas para a inteligência artificial na saúde nos próximos cinco a dez anos?

No futuro, a inteligência artificial sem dúvida permeiará quase todos os aspectos da saúde de maneiras que não podemos imaginar. Já, a inteligência artificial está sendo utilizada para tarefas administrativas, e no curto prazo, essa tendência provavelmente aumentará à medida que o valor da inteligência artificial se torna mais aparente.

Eu também vejo um futuro em que a inteligência artificial é integrada de forma indolor em interações médico-paciente, onde a “interface do usuário” ou UI é virtualmente invisível. Em vez das interações baseadas em tela de hoje, a inteligência artificial poderia oferecer uma mistura de realidade e realidade aumentada. Esse estado futuro da inteligência artificial poderia potencialmente analisar registros de saúde para identificar insights críticos, prever o risco de um paciente para várias doenças. A vasta quantidade de dados nos registros médicos apresenta uma oportunidade para a inteligência artificial antecipar necessidades de cuidados futuros e criar e ajudar a gerenciar planos de tratamento preventivo.

Essa experiência poderia se estender além do ambiente de prática e se tornar integral à vida diária de um paciente. Dispositivos portáteis habilitados por inteligência artificial poderiam fornecer suporte personalizado, responder a perguntas e agendar consultas, entre outras coisas. A inteligência artificial também poderia monitorar sinais vitais remotamente, detectar e alertar os provedores sobre possíveis problemas de saúde. Planos de tratamento personalizados, adaptados a pacientes individuais com base em dados e preferências, poderiam se tornar a norma.

Essa é realmente uma época emocionante para a saúde. Os próximos cinco a dez anos estão repletos de oportunidades para transformar ainda mais a indústria e melhorar a experiência do paciente.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar ModMed.