Entrevistas
Tim Vasil, cofundador e diretor de tecnologia do Hospital IQ – série de entrevistas
Tim Vasil é cofundador e diretor de tecnologia da hospital QI, uma plataforma de gerenciamento de operações que usa dados para fornecer soluções completas de IA baseadas em aprendizado de máquina para melhorias operacionais rápidas e sustentáveis.
O que inicialmente o atraiu para a ciência da computação?
Livros de bebê. Como estudante de graduação, sem saber qual carreira seguir, explorei uma posição de desenvolvedor da Web em meio período na BabyZone.com. A experiência foi incrível! Um dos meus primeiros projetos foi pegar um meio físico, livros para bebês, e trazê-lo para a era digital, completo com sons, efeitos de transição e um livro de visitas interativo. Escrevi um código, cliquei em um botão para carregá-lo no site e, de repente, milhares de pais conseguiram se conectar com amigos e parentes distantes.
Esse aplicativo de e-book revelou a ciência da computação como um campo em que eu poderia ser um pouco artista, engenheiro e talvez até mágico, e usar essas habilidades para melhorar a vida de muitas pessoas. Eu vi que poderia escrever código uma vez e ter um impacto duradouro em todos os lugares. Uau!
Você poderia nos contar a história da gênese por trás do Hospital IQ?
O cofundador Rich Krueger e eu nos unimos para explorar áreas negligenciadas pela tecnologia. Você pensaria que os hospitais não seriam uma dessas áreas, dados os bilhões de dólares que gastam todos os anos em equipamentos médicos, registros médicos eletrônicos e coisas do gênero. Essas áreas certamente estão bem cobertas. O que vimos, porém, foi todo um outro lado dos hospitais, o lado operacional. Este lado trata de descobrir quando agendar cirurgias, para onde transferir pacientes, quais exames priorizar, como planejar melhor para amanhã e assim por diante. Esses são problemas especialmente desafiadores e o software médico tradicional simplesmente não os aborda.
Para explorar a oportunidade, nos reunimos com líderes hospitalares e funcionários da linha de frente. Vimos heroísmo todos os dias. Vimos escaladores de enfermagem fazendo ligações ininterruptas e respondendo a perguntas para despachar a equipe para os locais mais necessários. Vimos gerentes de cirurgia com post-its e quadros brancos tentando ao máximo dividir o tempo da sala de cirurgia entre os cirurgiões. Vimos líderes de excelência operacional com enormes planilhas tentando simulações para descobrir quantos leitos de hospital realocar. Resumindo, vimos tanto esforço manual sendo aplicado aos problemas porque as ferramentas de software eram insuficientes e queríamos ajudar.
Como muitas startups, nossa jornada de desenvolvimento de produtos não foi um caminho reto. Nossa “ajuda” inicial veio na forma de ferramentas estratégicas que achávamos que resolveriam os problemas mais difíceis, mas exigiam muitos dados e muita matemática. A mecânica disso parece impressionante: poderíamos montar modelos automaticamente para simular o funcionamento interno de um hospital e fazer recomendações sobre se aquela programação cirúrgica deveria ser alterada ou se aquela nova ala deveria ser construída. No entanto, embora as perguntas que eles responderam fossem grandes, elas também eram feitas com pouca frequência.
A verdadeira gênese do Hospital IQ, como existe hoje, não é um caminho inspirado por Rich ou por mim, mas por toda a nossa equipe trabalhando diretamente com nossos clientes e percebendo que nosso papel mais importante não é ajudar os hospitais a responder a grandes e raras perguntas, ao contrário, são os aparentemente pequenos e frequentes. Essas são as perguntas que determinam como é a experiência de todos, tanto do paciente que vai para a cirurgia quanto da equipe de atendimento que os orienta nessa jornada.
Você poderia discutir como o software permite que os sistemas de saúde alcancem e sustentem o desempenho operacional máximo?
Nosso software visa atender os profissionais de saúde onde eles estão hoje, em seus fluxos de trabalho diários. Em vez de esperar que eles façam algo radicalmente diferente, como executar uma simulação, interpretar uma previsão ou otimizar os cronogramas da equipe do zero, adotamos as etapas familiares que eles executam todos os dias de duas maneiras. Nós os digitalizamos, para que eles possam se comunicar de forma mais eficiente uns com os outros, e depois fazemos previsões e recomendações. Isso permite que a equipe de saúde trabalhe com mais eficiência e eficácia. O melhor de tudo é que os libera para passar mais tempo cuidando do paciente.
Vamos dar um exemplo: agendamento de pessoal. Descobrir quantos enfermeiros precisam estar em cada unidade para cada turno é um desafio. Alguns funcionários dizem que estão doentes. Um aumento inesperado na demanda pode surgir. Os enfermeiros que podem “flutuar” entre as unidades precisam ser alocados de forma justa. Os conjuntos de habilidades, qualificações e preferências de todos também precisam ser levados em consideração. Junte tudo e você pode ver por que o telefone em um típico escritório de pessoal toca sem parar. No entanto, no mesmo dia da ativação do Hospital IQ, os telefones ficam mudos. Grande parte do trabalho é o mesmo, mas com todas as informações centralizadas na plataforma Hospital IQ, todas as considerações mudaram de planilhas, quadros brancos e post-its para ferramentas de comunicação elegantes, análise automatizada de variação e sugestões para balanceamento de pessoal. Os agendadores de enfermagem podem realizar seus trabalhos com mais eficiência e prazer do que nunca. Manter esse desempenho também é fácil, porque as ferramentas são criadas para dar suporte ao fluxo de trabalho existente. Não somos uma empresa de consultoria que chega para mudar a forma como o trabalho acontece, apenas para vê-lo retornar ao status quo.
Quais são algumas das diferentes tecnologias de aprendizado de máquina usadas?
Nossa equipe de ciência de dados emprega todos os métodos necessários para obter ótimos resultados para os casos de uso de nossos clientes. Usamos análises estatísticas para entender o uso de salas cirúrgicas, modelos ARIMA para prever o volume cirúrgico, Profeta para prever censos, florestas aleatórias para classificar o estado de internação, redes neurais para pontuação de reinternação e muito mais. Nossa equipe de ciência de dados se mantém a par das pesquisas, fontes de dados e ferramentas mais recentes com reuniões contínuas do “clube de revistas” e também inova regularmente por conta própria. Com um campo tão aberto, há muitos casos de uso atraentes e conjuntos de dados interessantes para explorar e inserir na plataforma Hospital IQ.
Um dos desafios especiais para nós é lidar com a singularidade que vemos em cada um de nossos clientes hospitalares. Eles atendem a diferentes demografias. Eles têm diferentes especializações. Os dados clínicos e operacionais de cada hospital vêm de diferentes softwares configurados de maneiras diferentes com suas próprias deficiências. Se fôssemos construir um modelo abrangente para todos os nossos clientes, ou mesmo para todos os campi dentro de um único sistema de saúde, não se encaixaria muito bem. No entanto, construir soluções manualmente personalizadas e únicas não é uma abordagem escalável ou robusta. Em vez disso, contamos com a compreensão das características distintas dos dados de cada cliente, desenvolvendo modelos generalizáveis e construímos ferramentas para automatizar a criação de modelos, treinamento contínuo e medição e monitoramento de precisão para campi individuais.
A ferramenta gratuita e acessível ao público COVID-19 Regional Forecast Dashboard tem mais de 76,000 usuários de centenas de hospitais. O que exatamente é essa ferramenta?
Quando construímos pela primeira vez o painel de previsão regional do COVID-19 em março de 2020, estávamos preocupados que os EUA pudessem ficar sem leitos hospitalares disponíveis e queríamos fornecer um sistema de alerta precoce, não apenas para nossos clientes, mas para todos os hospitais. Para que isso aconteça, pesquisamos conjuntos de dados como capacidade de leitos por município, taxas prováveis de transmissão e mortalidade de COVID-19 por faixa etária e dezenas de outras coisas. Até construímos um modelo SEIR para prever a trajetória do vírus país a país e tentamos fornecer o máximo de contexto possível, incluindo o momento em que a capacidade de UTI e medicina/cirurgia seria ultrapassada, quantas pessoas seriam recuperar, e até quantos morreriam. Nosso objetivo era montar uma perspectiva completa de condado por condado a partir de várias fontes de dados confiáveis.
Os hospitais usaram nosso painel como uma ferramenta para tomar decisões importantes, como quando abrir unidades de emergência ou quando desacelerar cirurgias eletivas para abrir espaço para as próximas ondas de pacientes infectados. Curiosamente, até mesmo os indivíduos em casa encontraram algum uso e até mesmo conforto com a ferramenta, pois acrescentou um pouco de clareza a uma nova e assustadora pandemia global.
Ao fornecer uma ferramenta pública, sabemos que temos o importante dever de coletar e analisar dados com fidelidade e frequência e selecionar as melhores fontes de dados disponíveis. Às vezes, isso significa trocar por modelos melhores assim que estiverem disponíveis. No caso de nosso próprio modelo SEIR, eventualmente trouxemos, com permissão, o modelo estadual do Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) à medida que se torna um padrão reconhecido pela Casa Branca e outras fontes. Encontramos uma maneira de colocar essas previsões no contexto de condados específicos, bem como hospitais específicos dentro desses condados, para fornecer aos hospitais orientação hora a hora sobre os impactos contínuos do COVID-19.
Cientistas e engenheiros de dados do Hospital IQ frequentemente participam de hackathons. Quais são algumas das ideias ou projetos interessantes que surgiram deles?
Todos os meses, incentivamos os membros de nossas equipes de ciência e engenharia de dados a tirar um dia de folga para promover seu desenvolvimento profissional e estimular ideias de inovação, seja participando de uma conferência do setor, fazendo um curso on-line para aprender uma nova habilidade ou qualquer outra atividade que os fortaleça profissionalmente.
Como parte disso, vários engenheiros e cientistas de dados optam por passar seu dia de desenvolvimento profissional participando dos hackathons do Hospital IQ. Os hackathons exigem que os participantes sejam desconexos, inovadores e, em um único dia, empurrem uma ideia difícil de transformar em um software funcional. Nos dias que antecederam nosso hackathon mais recente em outubro de 2020, os participantes formaram três equipes e coletaram ideias de toda a empresa. Nenhum tópico foi considerado fora dos limites; ideias que não eram relevantes para a plataforma da empresa, ou mesmo para a área de saúde, eram perfeitamente aceitáveis. Acontece que as três equipes acabaram escolhendo ideias que agora estão sendo implementadas no mundo real.
A primeira equipe – Team Cara – se concentrou em readmissões hospitalares e se propôs a criar uma solução que pudesse prever quais pacientes correm risco de readmissão antes mesmo de receberem alta do hospital. As readmissões hospitalares custam bilhões de dólares ao sistema de saúde a cada ano, portanto, uma solução preditiva e proativa, como esta, armaria os enfermeiros de alta e os gerentes de atendimento com a visão adicional necessária para reduzir o risco, cortar custos e saber o que cada paciente precisa para ficar fora do hospital. O Team Cara pegou dados da plataforma de gerenciamento de operações do Hospital IQ e, usando uma estrutura de aprendizado de máquina específica do paciente desenvolvida anteriormente pela equipe de ciência de dados, construiu um modelo preditivo. Para cada paciente no hospital, o modelo atribui uma pontuação que indica a probabilidade de reinternação. Os resultados iniciais do modelo mostraram um alto grau de precisão.
A segunda equipe – Equipe Burt Reynolds – decidiu construir uma solução de vigilância regional que visualizasse camadas de dados em um mapa. A equipe queria integrar mapas na infraestrutura de tabela dinâmica da plataforma existente do Hospital IQ, oferecendo uma maneira de plotar uma métrica de interesse organizada por coordenadas de latitude e longitude usando a biblioteca leaflet.js. Para sua prova de conceito, eles usaram dados do centro de transferência hospitalar para destacar quais afiliados eram fontes admitidas e em quais volumes. Os resultados mostraram os casos de transferência sob uma luz totalmente nova e esclareceram de quais regiões a maioria dos pacientes vinha, bem como oportunidades de crescimento.
A terceira equipe – Team Raptor Strikeforce – procurou desenvolver uma solução que mostrasse o retorno sobre o investimento (ROI) que a plataforma de gerenciamento de operações do Hospital IQ oferece. A equipe construiu uma interface para personalizar várias entradas em modelos financeiros, como margem média por procedimento eletivo, e usou as entradas para acompanhar as mudanças na saúde financeira de um hospital ao longo do tempo. Essas visualizações contam uma história convincente de como as iniciativas de eficácia operacional significativamente e o investimento na plataforma Hospital IQ que as possibilita compensam.
As três soluções desenvolvidas para o hackathon mostraram que podem agregar maior valor aos nossos clientes. Como resultado, o Hospital IQ incorporou todas as três soluções na plataforma existente, e elas estão sendo utilizadas pelos hospitais atualmente.
Há mais alguma coisa que você gostaria de compartilhar sobre o Hospital IQ?
O objetivo grande, ousado e audacioso do Hospital IQ é melhorar a eficiência e a felicidade de todos os profissionais de saúde todos os dias. Estamos orgulhosos do impacto que tivemos na área da saúde até agora, mas nossa jornada está apenas começando. Para qualquer cientista ou engenheiro de dados compassivo e orientado para a missão que esteja interessado em enfrentar um dos desafios mais difíceis do mundo - melhorar a eficiência da assistência médica - adoraríamos que você se juntasse a nós!
Obrigado pela ótima entrevista, os leitores que desejam saber mais devem visitar QI Hospitalar.
