Tim Vasil, Co-Fundador e Diretor de Tecnologia da Hospital IQ – Série de Entrevistas

Tim Vasil é o Co-Fundador e Diretor de Tecnologia da Hospital IQ, uma plataforma de gerenciamento de operações que utiliza dados para fornecer soluções de aprendizado de máquina baseadas em IA para melhorias operacionais rápidas e sustentáveis.

O que o atraiu inicialmente para a ciência da computação?

Livros de bebês. Como um estudante de graduação incerto sobre qual carreira seguir, explorei um cargo de desenvolvedor web em tempo parcial no BabyZone.com. A experiência foi incrível! Um dos meus primeiros projetos foi levar um meio físico, livros de bebês, para a era digital, completo com sons, efeitos de transição e um livro de convidados interativo. Eu escrevi algum código, cliquei em um botão para carregá-lo no site e, de repente, milhares de pais tiveram uma maneira de se conectar com amigos e parentes distantes.

Esse aplicativo de livro de bebês digital revelou a ciência da computação como um campo onde 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 eu poderia escrever código uma vez e ter um impacto duradouro em todos os lugares. Uau!

Pode nos contar a história de como a Hospital IQ surgiu?

O co-fundador Rich Krueger e eu nos juntamos para explorar áreas negligenciadas pela tecnologia. Você pensaria que hospitais não seriam uma dessas áreas, considerando os bilhões de dólares que gastam todos os anos em equipamentos médicos, registros eletrônicos de saúde e assim por diante. Essas áreas certamente são bem cobertas. O que vimos, no entanto, foi um outro lado dos hospitais, o lado operacional. Esse lado é sobre descobrir quando agendar cirurgias, onde transferir pacientes, quais testes priorizar, como planejar para amanhã e assim por diante. Esses são problemas especialmente desafiadores e o software médico tradicional não os toca.

Para explorar a oportunidade, nos reunimos com líderes de hospitais e funcionários de linha de frente. Vimos heroísmo todos os dias. Vimos escalas de enfermagem fazendo chamadas incessantes e respondendo a perguntas para despachar funcionários para os locais mais necessários. Vimos gerentes de OR com notas adesivas e quadros brancos tentando dividir o tempo de sala de operações entre os cirurgiões. Vimos líderes de excelência operacional com planilhas enormes tentando simulações para descobrir quantos leitos de hospital realocar. Em resumo, vimos muito esforço manual sendo aplicado a problemas porque as ferramentas de software não atendiam às necessidades, e queríamos ajudar.

Como muitas startups, nossa jornada de desenvolvimento de produtos não foi um caminho reto. Nosso “ajuda” inicial veio em forma de ferramentas estratégicas que pensávamos que resolveriam os problemas mais difíceis, mas elas exigiam muitos dados e muita matemática. A mecânica disso parece impressionante: podemos montar modelos automaticamente para simular o funcionamento interno de um hospital e fazer recomendações sobre se o cronograma de cirurgia deve ser alterado ou se uma nova ala deve ser construída. No entanto, embora as perguntas que elas respondiam fossem grandes, elas também eram raramente feitas.

A verdadeira gênese da Hospital IQ como existe hoje não é algum caminho inspirado por Rich ou por mim, mas por nossa equipe inteira trabalhando em estreita colaboração com nossos clientes e percebendo que nosso papel mais importante não é ajudar hospitais a responder a grandes perguntas infrequentes, mas sim às pequenas e frequentes. Essas são as perguntas que determinam qual é a experiência de todos, tanto do paciente que entra na cirurgia quanto da equipe de cuidados que o acompanha nessa jornada.

Pode discutir como o software permite que os sistemas de saúde atinjam e sustentem o desempenho operacional de pico?

Nosso software é tudo sobre encontrar os trabalhadores 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 ou interpretar uma previsão ou otimizar escalas de funcionários do zero, abraçamos os passos familiares que eles tomam todos os dias de duas maneiras. Digitalizamos esses passos, para que possam se comunicar mais eficientemente entre si, e, em seguida, adicionamos previsões e recomendações. Isso permite que os funcionários de saúde trabalhem de forma mais eficiente e eficaz. O melhor de tudo é que isso os libera para gastar mais tempo com o cuidado ao paciente.

Vamos considerar um exemplo: escalas de funcionários. Descobrir quantas enfermeiras precisam estar em cada unidade para cada turno é um desafio. Alguns funcionários ligam para dizer que estão doentes. Uma onda inesperada de demanda pode surgir. Enfermeiras que podem “flutuar” entre unidades precisam ser alocadas de forma justa. Todos os conjuntos de habilidades, qualificações e preferências também precisam ser levados em consideração. Coloque tudo isso junto e você pode ver por que o telefone em um escritório de escalas típico toca sem parar. No entanto, no mesmo dia em que a Hospital IQ é ativada, os telefones ficam silenciosos. Muito do trabalho é o mesmo, mas com todas as informações centralizadas na plataforma da Hospital IQ, todas as considerações se mudaram de planilhas, quadros brancos e notas adesivas para ferramentas de comunicação elegantes, análise automática de variação e sugestões para equilíbrio de funcionários. Os escaladores de enfermagem podem realizar seus trabalhos de forma mais eficiente e agradável do que nunca. Manter esse desempenho é fácil, também, porque as ferramentas são projetadas para apoiar o fluxo de trabalho existente. Não somos uma empresa de consultoria que entra para mudar a forma como o trabalho acontece, apenas para ver que volta ao status quo.

Quais são algumas das diferentes tecnologias de aprendizado de máquina utilizadas?

Nossa equipe de cientistas de dados emprega quaisquer métodos que precisamos para obter resultados excelentes para os casos de uso de nossos clientes. Utilizamos análises estatísticas para entender o uso de OR, modelos ARIMA para prever o volume de cirurgias, Prophet para prever o censo, florestas aleatórias para classificar o status de paciente internado, redes neurais para pontuação de readmissão e muito mais. Nossa equipe de cientistas de dados mantém-se atualizada sobre as últimas pesquisas, fontes de dados e ferramentas com reuniões mensais de “clube de jornal” e inova regularmente. Com um campo tão amplo, há muitos casos de uso convincentes e conjuntos de dados interessantes para explorar e integrar na plataforma da Hospital IQ.

Um dos desafios especiais para nós é lidar com a singularidade que vemos em cada um de nossos clientes de hospitais. Eles atendem diferentes demografias. Eles têm diferentes especializações. Os dados clínicos e operacionais de cada hospital vêm de software diferente configurado de maneira diferente com suas próprias limitações. Se construíssemos um modelo abrangente em todos os nossos clientes, ou mesmo em todos os campi dentro de um único sistema de saúde, não se encaixaria muito bem. No entanto, construir soluções personalizadas e únicas não é uma abordagem escalável ou robusta. Em vez disso, confiamos em entender as características distintas dos dados de cada cliente, desenvolvendo modelos generalizáveis e construindo ferramentas para automatizar a construção de modelos, treinamento contínuo e medição e monitoramento de precisão para campi individuais.

A ferramenta gratuita e acessível publicamente, COVID-19 Regional Forecast Dashboard, tem mais de 76.000 usuários de centenas de hospitais. O que exatamente é essa ferramenta?

Quando construímos o COVID-19 Regional Forecast Dashboard em março de 2020, estávamos preocupados que os EUA pudessem ficar sem leitos de hospital disponíveis e queríamos fornecer um sistema de alerta antecipado, não apenas para nossos clientes, mas para todos os hospitais. Para fazer isso acontecer, procuramos conjuntos de dados como capacidade de leitos de hospital por condado, taxas de transmissão e letalidade de COVID-19 por grupo etário e dezenas de outras coisas. Até construímos um modelo SEIR para prever a trajetória do vírus em uma base condado a condado e tentamos fornecer o máximo de contexto possível, incluindo o momento em que a capacidade de UTI e med/surg seria ultrapassada, quantas pessoas se recuperariam e até quantas morreriam. Nosso objetivo era montar uma perspectiva completa condado a 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 surto ou quando reduzir cirurgias eletivas para abrir espaço para ondas futuras de pacientes infectados. Interessantemente, até indivíduos em casa encontraram algum uso e até conforto com a ferramenta, pois adicionou um pouco de clareza a uma pandemia global muito assustadora e nova.

Ao fornecer uma ferramenta pública, sabemos que temos um dever importante de coletar e analisar dados de forma fiel e frequente e selecionar as melhores fontes de dados disponíveis. Às vezes, isso significa trocar por modelos melhores à medida que se tornam disponíveis. No caso de nosso próprio modelo SEIR, eventualmente trouxemos, com permissão, o modelo de nível estadual do Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) como se tornou 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 orientação hora a hora sobre os impactos contínuos da COVID-19.

Hospital IQ data scientists e engineers frequentemente participam de hackathons, quais são algumas das ideias ou projetos interessantes que surgiram?

Cada mês, incentivamos os membros de nossa equipe de cientistas de dados e engenheiros a tirar um dia de folga para fomentar o desenvolvimento profissional e acender ideias de inovação, seja participando de uma conferência da indústria, fazendo um curso online para aprender uma nova habilidade ou qualquer outra atividade que os fortaleça profissionalmente.

Como parte disso, vários engenheiros e cientistas de dados escolhem gastar seu dia de desenvolvimento profissional participando dos hackathons da Hospital IQ. Os hackathons exigem que os participantes sejam ágeis, inovadores e, em um único dia, impulsionem uma ideia difícil de transformar em software em funcionamento. Nos dias que antecederam nosso último hackathon em outubro de 2020, os participantes formaram três equipes e crowdsourceram ideias de toda a empresa. Nenhum tópico foi considerado fora de limites; ideias que não eram relevantes para a plataforma da empresa ou mesmo para o espaço de saúde eram perfeitamente aceitáveis. Acontece que, no entanto, as três equipes acabaram escolhendo ideias que agora estão sendo implementadas no mundo real.

A primeira equipe – Team Cara – se concentrou nas readmissões hospitalares e se propôs a construir uma solução que pudesse prever quais pacientes estavam em risco de readmissão antes mesmo de serem liberados do hospital. As readmissões hospitalares custam bilhões de dólares ao sistema de saúde todos os anos, então uma solução previsível e proativa, como essa, armaria as enfermeiras de liberação e os gerentes de cuidados com a visão adicional necessária para reduzir o risco, cortar custos e saber o que cada paciente precisa para ficar fora do hospital. A Team Cara pegou dados da plataforma de gerenciamento de operações da Hospital IQ e, usando um framework de aprendizado de máquina específico de paciente previamente desenvolvido pela equipe de cientistas de dados, construiu um modelo previsivo. Para cada paciente no hospital, o modelo atribui uma pontuação que indica a probabilidade de readmissão. Os resultados iniciais do modelo mostraram um alto grau de precisão.

A segunda equipe – Team Burt Reynolds – se propôs a construir uma solução de vigilância regional que visualizasse camadas de dados em um mapa. A equipe queria integrar mapas à infraestrutura de tabela pivot existente da Hospital IQ, oferecendo uma maneira de plotar uma métrica de interesse organizada por coordenadas de latitude e longitude usando a biblioteca leaflet.js. Para o seu conceito de prova, usaram dados do centro de transferência de hospital para destacar quais afiliados eram fontes de admissão e em que volumes. Os resultados mostraram os casos de transferência em uma nova luz e esclareceram quais geografias a maioria dos pacientes era atraída, bem como oportunidades de crescimento.

A terceira equipe – Team Raptor Strikeforce – buscou desenvolver uma solução que mostrasse o retorno sobre o investimento (ROI) da plataforma de gerenciamento de operações da Hospital IQ. A equipe construiu uma interface para personalizar várias entradas em modelos financeiros, como a margem média por procedimento eletivo, e usou as entradas para rastrear alterações na saúde financeira de um hospital ao longo do tempo. Essas visualizações contam uma história convincente de como as iniciativas de eficácia operacional, e o investimento na plataforma da Hospital IQ que as possibilita, pagam dividendos.

As três soluções desenvolvidas para o hackathon mostraram que poderiam fornecer mais valor aos nossos clientes. Como resultado, a Hospital IQ incorporou as três soluções dentro da plataforma existente, e elas estão sendo utilizadas por hospitais hoje.

Há algo mais que você gostaria de compartilhar sobre a Hospital IQ?

O objetivo ousado e ambicioso da Hospital IQ é melhorar a eficiência e a felicidade de todos os trabalhadores de saúde todos os dias. Estamos orgulhosos do impacto que tivemos na saúde até agora, mas nossa jornada está apenas começando. Para qualquer cientista de dados ou engenheiro compassivo e motivado por uma missão que esteja interessado em enfrentar um dos desafios mais difíceis do mundo – melhorar a eficiência da saúde – amamos ter você conosco!

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