Daniel Cane, Co-CEO și Co-Fondator al ModMed – Seria de Interviuri

Daniel Cane este co-CEO și co-fondator al companiei ModMed^® din Florida de Sud, o companie de tehnologie medicală care transformă îngrijirea medicală prin platforme inteligente specializate pe domenii medicale, pentru a crește eficiența practicilor medicale și a îmbunătăți rezultatele pacienților.

Înființată în februarie 2010, ModMed a crescut până la peste 1.200 de angajați și a strâns peste 332 de milioane de dolari în total prin investiții. Cunoscută pentru creșterea sa progresivă ca companie de tehnologie medicală, ModMed este frecvent recunoscută atât la nivel național, cât și regional pentru realizările sale sub conducerea lui Daniel. În 2020, compania a fost numită una dintre cele mai bune locuri de muncă din țară de revista Inc. Între 2016 și 2018, compania a fost numită una dintre cele mai rapide companii în creștere din America de Nord în lista Deloitte Technology Fast 500^™. Începând cu 2015, compania a fost numită anual în lista exclusivă Inc. 5000, o compilație prestigioasă a celor mai rapide companii private în creștere din țară.

Puteți împărtăși câteva perspective asupra fundalului dvs. și modului în care acesta a influențat munca dvs. la ModMed?

Călătoria mea în tehnologie a început în timpul anilor mei de studenție la Cornell, când am co-fondat Blackboard. Am transformat educația prin digitalizarea notițelor de clasă și crearea unei platforme care a oferit studenților și profesorilor o flexibilitate și interacțiune fără precedent. Pentru mine, succesul Blackboard a culminat în 2004 cu IPO-ul său, iar deși soluțiile noastre au fost revoluționare în educație, nu puteam să nu caut noi provocări.

O astfel de provocare s-a prezentat atunci când am mers la o consultație de rutină cu dermatologul meu. Am avut o discuție incredibilă despre lupta cu sistemele bazate pe hârtie învechite și despre modurile de a le remedia. Realizând legătura dintre expertiza medicală a acestuia și cunoștințele mele tehnice, am decis să ne asociem și să creăm ModMed, împreună cu prima noastră platformă de înregistrare electronică a sănătății (EHR).

La acea vreme, existau deja unele EHR, dar, din nefericire, studiile le-au menționat adesea ca una dintre principalele cauze ale epuizării fizice a medicilor. Am abordat o abordare diferită și am proiectat EHR-ul nostru pentru a adapta experiența utilizatorului la fluxurile de lucru specifice unei specialități medicale. Sistemul nostru de înregistrare electronică a sănătății bazat pe cloud, EMA, a fost și continuă să fie proiectat de medici, pentru medici, ceea ce ne-a diferențiat și definește “secretul nostru” pe piață. De-a lungul anilor, am extins oferta noastră de produse pentru a include o gamă completă de soluții care ajută furnizorii de servicii medicale să simplifice și să eficientizeze operațiunile practice și să accelereze furnizarea de îngrijire.

Cum vedeți bătălia pentru AI eficient în sănătate, câștigată sau pierdută cu datele?

Începem să vedem o creștere a adoptării tehnologiei AI în cadrul practicilor pentru a eficientiza fluxurile de lucru și a maximiza eficiența. Pe măsură ce ne îndreptăm spre o eră în care AI-ul este utilizat pentru sarcini mai complexe – cum ar fi sugestii de tratament sau recomandări clinice – este esențial să avem strategia potrivită de date și de antrenare a AI-ului. AI-ul are oportunitatea de a îmbunătăți semnificativ experiența pentru pacienți și furnizori și de a crea schimbări sistemice care vor îmbunătăți în mod real îngrijirea medicală, dar pentru a face acest lucru realitate, va depinde de cantități mari de date de înaltă calitate utilizate pentru antrenarea modelelor.

De ce sunt datele atât de critice pentru dezvoltarea AI în industria sănătății?

Datele sunt esența AI-ului, iar calitatea slabă a datelor va afecta negativ performanța AI-ului, ducând la rezultate suboptimale. Acest lucru poate avea consecințe grave într-un mediu medical, deoarece viețile pacienților pot fi în joc. Dar un scenariu mai probabil este că aceste experiențe negative ar putea submina atât încrederea pacienților, cât și a furnizorilor în AI, încetinind progresul și impactul pozitiv pe care această tehnologie revoluționară îl poate avea asupra sănătății.

De exemplu, în sala de examinare, instrumentele de ascultare ambientală activate de AI sunt proiectate pentru a sugera conținut pentru note clinice pentru ca furnizorul să le revizuiască și să le aprobe. Ideal, acest lucru ar trebui să reducă timpul pe care furnizorul îl petrece documentând în EHR și să permită mai mult timp de calitate cu pacientul. Cu toate acestea, sursele de date slabe și instrumentele AI slab antrenate ar putea avea efectul invers, lăsând furnizorii să petreacă o cantitate excesivă de timp corectând erori și rescriind note.

În plus, prejudecățile sunt un risc semnificativ asociat cu algoritmii AI, iar datele de calitate pot juca un rol cheie în atenuarea disparităților în sănătate. Modelele AI pot învăța modele care tratează eficient o populație de pacienți în detrimentul altor populații, inclusiv grupuri protejate prin lege. Prin monitorizarea intrărilor de date și antrenarea pe date robuste și reprezentative, ieșirile AI pot fi mai incluzive și precise.

Puteți detalia tipurile de date pe care ModMed le utilizează pentru a antrena modelele sale AI și cum sunt aceste date surse și gestionate?

La ModMed, utilizăm date cuprinzătoare, specializate pe domenii medicale, pentru a ajuta la antrenarea modelelor noastre AI cu precizie. De-a lungul a 14 ani, am creat seturi de date structurate, specializate pe domenii, care respectă legile privind confidențialitatea și suntem în curs de a utiliza aceste date interne pentru a antrena modelele noastre AI. De exemplu, instrumentul nostru de ascultare ambientală ModMed Scribe a fost antrenat pentru dermatologie, prima noastră lansare pe specialitate, pe milioane de parametri structurați din înregistrări de pacienți dezidentificate, mostre dintr-o colecție de 500 de milioane de întâlniri cu pacienții.

Cum definește ModMed “AI etic” în contextul sănătății?

Potentialul AI de a avea prejudecăți sau de a furniza informații inexacte sub forma “halucinațiilor” sau omisiunilor poate afecta viețile pacienților. Din acest motiv, AI-ul etic în sănătate se referă la stabilirea unor standarde ridicate pentru acuratețe și precizie. Acesta înseamnă dezvoltarea de algoritmi cu atenție și responsabilitate și utilizarea de date de înaltă calitate și diverse pentru a permite predicții mai precise pentru fiecare utilizator.

AI-ul etic se referă și la asigurarea faptului că oamenii rămân în ecuație. Un AI nu ar trebui să “depășească medicul” ci, mai degrabă, să reducă povara administrativă pe care o experimentează medicii și personalul lor, astfel încât aceștia să se poată concentra mai mult pe ajutarea pacienților.

Care sunt măsurile implementate la ModMed pentru a permite tehnologiilor AI să fie dezvoltate și implementate în mod etic?

Abordarea noastră structurată – curățarea și pregătirea seturilor de date de antrenare de înaltă calitate – ne ajută să facem AI-ul responsabil o realitate. Datele relevante și dezidentificate colectate din sistemele noastre EHR, de la o varietate de practici, ne oferă un set divers de date de antrenare care reflectă diferite populații de pacienți.

În plus, echipa noastră de dezvoltare adoptă curățarea datelor pentru a facilita colectarea și utilizarea datelor de înaltă calitate. Acest proces ne permite echipelor noastre să identifice, să rectifice și să elimine incoerențe, erori și valori lipsă din setul de date. Prin această întreținere regulată, putem actualiza în mod constant AI-ul pe baza datelor de performanță, în special a datelor clinice, unde rezultatele pacienților pot fi afectate.

Puteți discuta importanța transparenței și a responsabilității în dezvoltarea AI, mai ales în sănătate?

Transparența face posibilă responsabilitatea, ceea ce o face atât de crucială pentru orice soluție AI în sănătate. Prioritățile principale ale medicilor sunt îngrijirea și siguranța pacienților, așa că nu este o surpriză că 80% din medici doresc să știe caracteristicile și funcțiile proiectării, dezvoltării și implementării instrumentelor AI.

În plus, nu toate datele sunt create egal. Este important să știm de unde și cum sunt stocate și sursele de date și cum sunt actualizate în mod regulat. Suntem norocoși că, de la înființarea ModMed, am fost dedicați unei strategii de date care prioritizează transparența și acuratețea. Avem o înțelegere cuprinzătoare a surselor și calității datelor noastre și suntem încrezători că integrările noastre AI vor aduce o valoare considerabilă clienților noștri.

Cum este AI-ul integrat în sistemele EHR specializate pe domenii ale ModMed, cum ar fi EMA și gGastro?

De-a lungul portofoliului nostru, am utilizat învățarea automată de mult timp și consolidăm investițiile noastre în AI avansat și generativ pentru a simplifica afacerile medicale și a accelera îngrijirea de calitate. Suntem în proces de a construi o experiență completă a practicii, bazată pe AI, care începe înainte ca pacientul să intre pe ușă, se extinde prin sala de examinare și până la departamentul de facturare.

În mediul clinic, suntem în etapele finale ale programului nostru pilot de ascultare ambientală AI pentru EMA, pe care credem că va fi un factor de schimbare pentru funcționalitatea sa și conținutul structurat sugerat. Soluția noastră de documentare bazată pe AI este proiectată pentru a simplifica procesul de îngrijire dincolo de transcriere sau redactarea unei note SOAP. Utilizând cantități imense de date structurate, antrenăm modelele noastre AI pentru a capta informații esențiale din conversațiile medic-pacient și, lucrând alături de EHR-ul nostru, pentru a sugera conținut relevant pentru notele de vizită, inclusiv coduri ICD-10, coduri chirurgicale și prescripții. Acest lucru salvează timp prețios pentru medici și le permite să petreacă mai mult timp de calitate cu pacienții lor.

Care sunt beneficiile specifice pe care soluțiile AI specializate pe domenii le oferă furnizorilor de servicii medicale și pacienților?

Niciun domeniu medical nu este la fel. Ele variază foarte mult în ceea ce privește pacienții pe care îi tratează, afecțiunile pe care le tratează și codurile medicale utilizate pentru rambursări. Soluțiile AI trebuie să fie personalizate pentru a se potrivi cu aceste variații pentru a fi eficiente în orice mod cu adevărat semnificativ.

De exemplu, sistemele EHR și instrumentele de ascultare ambientală AI ale ModMed sunt specializate în mod explicit pentru fiecare specialitate medicală, oferind suport relevant și precis clinicienilor. Procesul de documentare pentru fiecare specialitate necesită componente diferite în cadrul notei de date structurate, inclusiv coduri medicale și terminologie unice. Această specializare permite AI-ului să înțeleagă și să anticipeze nevoile și fluxurile de lucru unice ale practicilor medicale specializate, ceea ce credem că va duce la o implementare mai eficientă, o adoptare mai rapidă și o eficacitate generală mai mare în îmbunătățirea eficienței operaționale.

Unde vedeți cele mai semnificative oportunități pentru AI în sănătate în următorii cinci până la zece ani?

În viitor, AI-ul va pătrunde, fără îndoială, în aproape toate aspectele sănătății în moduri pe care nu le putem imagina. Deja, AI-ul este utilizat pentru sarcini administrative, iar în perioada imediat următoare, această tendință va continua probabil să crească pe măsură ce valoarea AI-ului devine mai evidentă.

De asemenea, văd un viitor în care AI-ul este integrat în mod seamăn în interacțiunile medic-pacient, unde “interfața cu utilizatorul” sau UI este virtual invizibilă. În loc de interacțiunile bazate pe ecran de astăzi, AI-ul ar putea oferi o combinație de realitate și realitate augmentată. Această stare viitoare a AI-ului ar putea analiza înregistrările medicale pentru a identifica insight-uri critice, prevăzând riscul unui pacient pentru diverse boli. Cantitatea imensă de date din înregistrările medicale prezintă o oportunitate pentru AI de a anticipa nevoile de îngrijire viitoare și de a crea și ajuta la gestionarea planurilor de tratament preventiv.

Această experiență ar putea extinde dincolo de mediul medical și deveni integrală în viața de zi cu zi a unui pacient. Dispozitivele purtabile activate de AI ar putea oferi suport personalizat, răspunsuri la întrebări și programări de întâlniri, printre altele. AI-ul ar putea, de asemenea, să monitorizeze semnele vitale la distanță, detectând și alertând furnizorii cu privire la posibile probleme de sănătate. Planurile de tratament personalizate, adaptate la nevoile și preferințele individuale ale pacienților, ar putea deveni norma.

Acesta este cu adevărat un moment emoționant pentru sănătate. Următorii cinci până la zece ani sunt plini de oportunități de a transforma în continuare industria și de a îmbunătăți experiența pacientului.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre ModMed ar trebui să viziteze ModMed.