Akilesh Bapu, Fondator și CEO al DeepScribe – Seria de Interviuri

Akilesh Bapu este fondatorul și CEO-ul DeepScribe, care utilizează procesarea limbajului natural (NLP) și învățarea profundă pentru a genera note precise, conforme și securizate ale conversațiilor medic-pacient.

Ce v-a atras și v-a introdus în lumea inteligenței artificiale și a procesării limbajului natural?

Dacă îmi amintesc corect, Jarvis din “Iron Man” a fost primul lucru care m-a atras cu adevărat în lumea procesării limbajului natural și a inteligenței artificiale. În special, am găsit fascinant cât de rapid un om putea să efectueze sarcini și să ajungă la un nivel incredibil de profunzime în anumite sarcini și să descopere informații pe care nu le-ar fi cunoscut altfel, datorită acestei inteligențe artificiale.

A fost acest concept de “Inteligența artificială nu va fi la fel de bună ca oamenii la majoritatea sarcinilor, dar puneți un om și inteligență artificială împreună și această combinație va domina.” Procesarea limbajului natural este cel mai eficient mod în care poate avea loc această combinație om-inteligență artificială.

De atunci, am fost obsedat de Siri, Google (GOOGL ) Now, Alexa și altele. Deși nu funcționau la fel de fluent ca Jarvis, am vrut foarte mult să le fac să funcționeze ca Jarvis. În special, a devenit evident că comenzi precum “Alexa, fă asta”, “Alexa, fă cealaltă” erau destul de ușor de realizat cu stadiul actual al tehnologiei. Dar atunci când vine vorba de ceva ca Jarvis, care poate învăța și înțelege, filtra și selecta subiecte importante în timpul unei conversații – acest lucru nu fusese realizat înainte. Acesta este direct legat de una dintre motivațiile mele principale în fondarea DeepScribe. În timp ce rezolvăm problema documentației pentru medici, încercăm să realizăm o nouă undă de inteligență: inteligența ambientală. Inteligența artificială care poate căuta prin conversațiile zilnice, găsi informații utile și le folosi pentru a ajuta.

Ați efectuat cercetări utilizând învățarea profundă și procesarea limbajului natural la UC Berkeley College of Engineering. Care a fost subiectul cercetării dvs.?

La Berkeley AI Research Lab, lucram la un proiect de annotator de ontologie a genelor, unde rezumam articole PubMed cu parametri de ieșire specifici.

Rezumatul la nivel înalt: Luați o sarcină ca rezumarea articolelor de știri CNN. În această sarcină, luați articole de știri și le rezumați în câteva propoziții. Aveți în favoarea dvs. datele și capacitatea de a antrena aceste modele pe peste un milion de articole. Cu toate acestea, spațiul problemelor este enorm, deoarece aveți o structură limitată a rezumatelor. În plus, există o structură puțină a articolelor însele. Deși au existat câteva îmbunătățiri de atunci, acesta rămâne o problemă nerezolvată.

În proiectul nostru de cercetare, dezvoltam rezumate structurate ale articolelor. Un rezumat structurat în acest caz este similar cu un rezumat obișnuit, cu excepția faptului că știm structura exactă a rezumatului de ieșire. Acest lucru este util, deoarece reduce dramatic opțiunile de ieșire pentru modelul nostru de învățare automată – provocarea a fost că nu existau suficiente date de antrenament annotate pentru a putea obține rezultate utilizabile.

Nucleul lucrării mele în acest proiect a constat în a utiliza cunoștințele pe care le aveam despre datele de intrare și a dezvolta un ansamblu de modele de învățare automată superficiale pentru a le susține – o tehnică pe care am inventat-o și pe care am numit-o annotatorul în 2 pași. Annotatorul în 2 pași a obținut o acuratețe de aproape 20 de ori mai mare decât cea mai bună soluție anterioară (54% vs 3,6%).

Deși, alături, acest proiect și DeepScribe pot părea complet diferite, ele au fost foarte asemănătoare în modul în care au utilizat metoda de annotare în 2 pași pentru a îmbunătăți semnificativ rezultatele pe un set de date limitat.

Care a fost inspirația din spatele lansării DeepScribe?

Totul a început cu tatăl meu, care era medic oncolog. Înainte de a deveni populare sistemele de înregistrare electronică a sănătății, medicii scriau lucruri pe hârtie și petreceau foarte puțin timp pentru a nota. Cu toate acestea, odată ce sistemele de înregistrare electronică a sănătății au devenit populare ca parte a Legii HITECH din 2009, am început să observ că tatăl meu petrecea tot mai mult timp la computer. El venea acasă mai târziu. În weekend, stătea pe canapea și dicta note. Lucruri simple, cum ar fi să mă ia de la școală sau de la antrenamentul de baschet, au devenit o raritate, deoarece el petrecea cea mai mare parte a serilor sale pentru a prinde din urmă documentația.

Ca un copil nerd care creștea, încercam să găsesc soluții pentru el, căutând pe internet și făcându-l să le încerce. Din nefericire, nimic nu a funcționat suficient de bine pentru a-l salva de la orele lungi de documentație.

Săriți câteva ani mai târziu, în vara anului 2017 – eram cercetător la Berkeley AI Research Lab, lucrând la proiecte de rezumare a documentelor. Într-o vară, când eram acasă, am observat că tatăl meu petrecea încă o cantitate imensă de timp pentru a documenta. L-am întrebat: “Ce este nou în lumea documentației? Alexa este peste tot, Google Assistant este atât de bun acum. Spuneți-mi, ce este cel mai recent în domeniul medical?” Și răspunsul lui a fost: “Nimic nu s-a schimbat.” Am crezut că este doar el, dar când am mers și am chestionat câțiva dintre colegii lui, a fost aceeași problemă: nu cea mai recentă în ceea ce privește tratamentul cancerului sau noile probleme ale pacienților lor, ci documentația. “Cum pot scăpa de documentație? Cum pot economisi timp pentru documentație? Îmi ia atât de mult timp.”

Am observat, de asemenea, că au apărut câteva companii care au încercat să rezolve problema documentației. Cu toate acestea, fie erau prea scumpe (mii de dolari pe lună), fie erau prea minime din punct de vedere tehnologic. Medicii aveau foarte puține opțiuni. Atunci a apărut oportunitatea de a crea un scrib medical artificial, o tehnologie care ar putea urmări vizitele pacienților și le-ar putea rezuma, și de a o oferi la un cost care ar putea face ca aceasta să fie accesibilă pentru toată lumea, ceea ce ar putea aduce cu adevărat bucuria îngrijirii în medicină.

Ați avut doar 22 de ani când ați lansat DeepScribe. Puteți descrie călătoria dvs. ca antreprenor?

Prima mea expunere la antreprenoriat a fost în liceu. A început atunci când un prieten și eu, care știam câteva lucruri despre JavaScript, ne-am întâlnit cu directorul unui centru pentru copii cu dizabilități de învățare. Ei ne-au spus cum cele mai simple unelte pot merge foarte departe cu copiii dislexici. Am ajuns să creăm o extensie de cititor de dislexie pentru Chrome. A fost foarte simplă – a ajustat doar fontul pentru a se potrivi cu ghidurile științifice pentru ușurința citirii de către persoanele dislexice. Deși conceptul a fost simplu, am ajuns să obținem peste 5000 de utilizatori activi în câteva luni. Am fost uimit de cât de multă tehnologie de bază poate avea un impact atât de profund asupra oamenilor.

La Berkeley, am continuat să mă implic în lumea antreprenoriatului pe cât posibil, în special cu ajutorul clasei lor largi. Favoritele mele au fost:

1. Seria de prelegeri Newton – oameni precum Jessica Mah de la InDinero sau Diane Greene de la VMWare, care erau absolvenți Cal, au ținut discursuri foarte relevante despre timpul lor la Berkeley și despre cum și-au fondat propriile companii
2. Challenge Lab – de fapt, am cunoscut-o pe Matt Ko, co-fondatorul meu, prin această clasă. Am fost plasați în grupuri și am trecut printr-o călătorie de un semestru pentru a crea un produs și a fi îndrumați cu privire la ce este necesar în stadiile incipiente pentru a face ca o idee să funcționeze.
3. Lean Launchpad – cu siguranță, preferatul meu dintre toate; aceasta a fost o procedură solicitantă și riguroasă în care am fost ghidați de Steve Blank (un miliardar celebru și omul din spatele mișcării startup-urilor agile) pentru a lua o idee, a o valida prin 100 de interviuri cu clienți, a crea un model financiar și multe altele. Acesta a fost genul de clasă în care am prezentat “startup-ul” nostru, doar pentru a fi oprit la diapozitivul 1 sau 2 și a fi supus unui interogatoriu. Dacă nu a fost suficient de greu, am fost și așteptați să intervievăm 10 clienți pe săptămână. Ideea noastră la acea vreme a fost să creăm o căutare a brevetelor care să ofere rezultate asemănătoare cu o căutare anterioară de brevete scumpă, ceea ce a însemnat că am prezentat 10 clienți de enterprise pe săptămână. A fost minunat, deoarece ne-a învățat să gândim rapid și să fim extraordinar de inventivi.

DeepScribe a început atunci când un grup de investitori numit The House Fund a început să scrie cecuri pentru studenți care ar fi refuzat internship-urile de vară și ar fi petrecut vara construindu-și propria companie. Abia închisesem Delphi (motorul de căutare a brevetelor) și Matt și eu discutam constant despre documentația medicală și totul a căzut în loc, deoarece a fost momentul perfect pentru a încerca.

Cu DeepScribe, am avut norocul de a veni proaspăt din Lean Launchpad, deoarece unul dintre cele mai importante factori în construirea unui produs pentru medici a fost să iterăm și să rafinăm produsul în jurul feedback-ului clienților. O problemă istorică a industriei medicale a fost că software-ul a avut rareori medici în bucla de proiectare, ceea ce a dus la software care nu a fost optimizat pentru utilizatorul final.

Deoarece DeepScribe se întâmpla în același timp cu anul meu final la Berkeley, a fost un echilibru greu de menținut. Apăream la cursuri în costum, astfel încât să pot fi la timp pentru o demonstrație a clientului imediat după. Utilizam toate facilitățile EE și profesorii nu pentru nimic legat de clasă, ci 100% pentru DeepScribe. Întâlnirile mele cu mentorul meu de cercetare s-au transformat în ședințe de brainstorming pentru DeepScribe.

Privind înapoi, dacă aș fi trebuit să schimb ceva despre călătoria mea, aș fi pus facultatea pe hold, astfel încât să pot petrece 150% din timpul meu pe DeepScribe.

Puteți descrie pentru un profesionist medical avantajele utilizării DeepScribe față de metoda tradițională de dictare vocală sau chiar de a lua note?

Utilizarea DeepScribe este menită să fie foarte asemănătoare cu utilizarea unui scrib medical real. Pe măsură ce vorbiți în mod natural cu pacientul, DeepScribe va asculta și va identifica discursul medical relevant care ar trebui să intre în notele dvs. și le va introduce acolo, utilizând același limbaj medical pe care îl utilizați dvs. Înșine. Ne place să gândim la aceasta ca la un nou membru al personalului medical, pe care îl puteți antrena așa cum ați face cu orice altă persoană, pentru a vă ajuta cu documentația în sistemul dvs. de înregistrare electronică a sănătății, așa cum doriți. Acesta este foarte diferit de utilizarea unui serviciu de dictare, deoarece elimină întregul pas de a trebui să reveniți și să documentați. În timp ce serviciile obișnuite de dictare transformă 10 minute de documentație în 7-8 minute, DeepScribe le transformă în câteva secunde. Medicii noștri raportează că economisesc între 1,5 și 3 ore pe zi, în funcție de numărul de pacienți pe care îi tratează.

DeepScribe este independent de dispozitiv, funcționând de pe un iPhone, Apple Watch, browser (pentru telemedicină) sau dispozitiv hardware.

Care sunt unele dintre provocările de recunoaștere a vorbirii sau de procesare a limbajului natural cu care DeepScribe se poate confrunta din cauza terminologiei medicale complexe?

În contradicție cu opinia populară, terminologia medicală complexă este de fapt cea mai ușoară parte pentru DeepScribe de a o identifica. Partea cea mai dificilă pentru DeepScribe este să identifice declarații contextuale unice pe care un pacient le-ar putea face unui medic. Cu cât se abat mai mult de la o conversație tipică, cu atât vedem inteligența artificială ezitând. Dar pe măsură ce colectăm mai multe date conversaționale, vedem că se îmbunătățește dramatic în fiecare zi.

Care sunt alte tehnologii de învățare automată utilizate împreună cu DeepScribe?

Marii umbreli de recunoaștere a vorbirii și de procesare a limbajului natural acoperă cea mai mare parte a învățării automate pe care o facem la DeepScribe.

Puteți numi câteva dintre spitalele, organizațiile non-profit sau instituțiile academice care utilizează DeepScribe?

DeepScribe a început printr-un program pilot cu UC Berkeley Health Center. Hartford Healthcare, Texas Medical Center și Cedar Valley Medical Specialists sunt câteva dintre sistemele mai mari cu care lucrează DeepScribe.

Cu toate acestea, cea mai mare parte a utilizatorilor DeepScribe sunt 50 de cabinete private din Alaska până în Florida. Specialitățile noastre cele mai populare sunt îngrijirea primară, ortopedia, gastroenterologia, cardiologia, psihiatria și oncologia, dar susținem și o serie de alte specialități.

DeepScribe a lansat recent un program pentru a ajuta la COVID-19. Puteți descrie acest program?

COVID-19 a lovit tare medicii. Practicile medicale văd doar 30-40% din încărcătura lor de pacienți, personalul de scribe este redus, iar furnizorii sunt forțați să-și mute rapid toți pacienții pe telemedicină. Toate acestea duc la mai multă muncă birocratică pentru furnizori – noi, la DeepScribe, credem cu tărie că, pentru a aduce pandemia sub control, medicii trebuie să-și dedice 100% din atenție și timp pentru a-și îngriji pacienții.

Pentru a ajuta la această cauză, suntem mândri să lansăm o soluție de telemedicină gratuită pentru profesioniștii din domeniul sănătății care luptă împotriva acestei pandemii. Soluția noastră de telemedicină este pe deplin integrată cu soluția noastră de scrib medical bazată pe inteligență artificială, eliminând nevoia de documentație clinică pentru întâlnirile de pe platforma noastră.

De asemenea, oferim serviciul nostru de scrib gratuit în timpul pandemiei. Acest lucru înseamnă că orice medic poate obține acces la un scrib gratuit pentru a-și gestiona documentația. Sperăm că, prin aceasta, medicii vor putea să-și concentreze mai multă atenție asupra pacienților și să petreacă mai puțin timp gândindu-se la documentație, ceea ce va duce la o oprire mai rapidă a epidemiei de COVID-19.

Mulțumesc pentru acest interviu minunat, am savurat cu plăcere învățând despre DeepScribe și despre călătoria dvs. antreprenorială. Cine dorește să afle mai multe poate vizita DeepScribe.