Grant Lunney, director de produs la EverHealth – Seria de interviuri

Grant Lunney este responsabil de produs la EverHealth și are aproape două decenii de experiență în tehnologia medicală, operațiuni clinice și strategie de produs. Cariera sa cuprinde Boulder Community Health, OTTO Health, NextGen Healthcare și CrowdHealth, cu accent pe îngrijirea ambulatorie și pe provocările practice cu care se confruntă cabinetele medicale. La EverHealth, lucrează la aplicarea IA în documentația clinică și în fluxurile de lucru ale cabinetelor, pentru a le oferi medicilor mai mult timp pentru îngrijirea pacienților.

EverHealth oferă tehnologii medicale care includ dosare electronice de sănătate, managementul cabinetelor, facturarea serviciilor medicale și comunicarea cu pacienții. EverHealth Scribe folosește IA ambientală pentru a transforma conversațiile dintre pacienți și furnizorii de servicii medicale în proiecte de note clinice în cadrul dosarului electronic de sănătate, pe care medicul le verifică și le aprobă. În acest interviu, Lunney vorbește despre documentația pentru sănătatea comportamentală, consimțământul și confidențialitatea pacienților, supravegherea clinică și modul în care IA poate reduce volumul de muncă administrativă în cabinetele independente.

Cariera dumneavoastră s-a desfășurat pe parcursul a aproape două decenii în domeniul tehnologiei medicale, de la activitatea clinică și strategia de la Boulder Community Health până la conducerea departamentelor de produs la OTTO Health, NextGen Healthcare, CrowdHealth și, în prezent, EverHealth. Cum v-au influențat aceste experiențe perspectiva asupra rolului pe care ar trebui să îl aibă IA în domeniul sănătății și ce v-a atras la oportunitatea de a coordona inovarea în materie de produse la EverHealth?

Mi-am petrecut cea mai mare parte a ultimelor două decenii lucrând în domeniul tehnologiei medicale, în principal în sectorul îngrijirii ambulatorii. În acest timp, am urmărit evoluția remarcabilă a instrumentelor pe care le-am pus la dispoziția medicilor pentru a-i ajuta să practice medicina. Îmi amintesc când prescrierea electronică era o noutate importantă. Posibilitatea ca un medic să poată trimite o rețetă electronic și ca aceasta să fie pregătită până când pacientul ajungea la farmacie a reprezentat un progres semnificativ. De atunci, am introdus sisteme EHR tot mai sofisticate, automatizarea proceselor, interoperabilitatea și tot felul de instrumente menite să sporească eficiența serviciilor medicale.

Privesc IA cam în același fel. Fie că vorbim despre modele lingvistice mari, IA generativă sau modele predictive, acestea sunt instrumente suplimentare în trusa noastră. Obiectivul rămâne același: să sporim eficiența medicilor și, în cele din urmă, să îmbunătățim calitatea îngrijirii pe care o pot oferi.

Să ne gândim la un medic de familie care gestionează o listă de 2.500 sau 3.000 de pacienți. Zilele sale sunt ocupate cu consultații pentru probleme acute, gestionarea medicației și îngrijirea pacienților cu mai multe boli cronice. Dar nu cred nicio clipă că acești medici nu și-ar dori să petreacă mai mult timp lucrând preventiv împreună cu pacienții lor. Să discute despre nutriție, mișcare, sănătate comportamentală și factorii sociali care afectează sănătatea cuiva. Să-i ajute pe oameni să facă schimbări importante, care ar putea preveni apariția unei alte boli cronice. Pentru asta au urmat facultatea de medicină.

Asta mă entuziasmează la IA. Începem să dezvoltăm tehnologii capabile să preia o parte semnificativă din munca administrativă și din procesarea informațiilor, oferindu-le medicilor mai mult timp pentru a practica medicina.

Ce m-a atras la EverHealth este capacitatea noastră de a aplica treptat această tehnologie în întregul cabinet medical. Cred cu tărie că trebuie să rezolvăm o problemă excepțional de bine, apoi să trecem la următoarea. Putem îmbunătăți documentația clinică, apoi recunoașterea diagnosticelor, codificarea, comenzile, rețetele și operațiunile cabinetului. În timp, aceste îmbunătățiri încep să funcționeze împreună.

EverHealth Scribe folosește IA pentru a transforma conversațiile dintre pacienți și furnizorii de servicii medicale în documentație clinică structurată. Ne puteți explica cum funcționează tehnologia, de la înregistrarea unei consultații până la generarea unei note clinice, și ce diferențiază abordarea dumneavoastră de alte soluții de documentare medicală bazate pe IA?

În forma sa cea mai simplă, un asistent de documentare bazat pe IA ascultă conversația dintre un pacient și un medic, folosește recunoașterea vocală pentru a identifica ce se spune și de către cine, apoi utilizează un model lingvistic mare pentru a organiza informațiile relevante din punct de vedere clinic într-o notă structurată. Medicul verifică aceste informații, face corecturile necesare și aprobă documentația finală.

Cred că ne apropiem de momentul în care majoritatea asistenților de documentare cu IA ambientală de calitate vor deveni remarcabil de capabili să îndeplinească această sarcină fundamentală. Modelele diferă prin nivelul de sofisticare și acuratețe, dar cred că oportunitățile mai importante de diferențiere vor veni tot mai mult din tot ceea ce înconjoară acest proces.

Pentru noi, totul începe cu cât de mult mai putem finaliza din activitatea medicului după generarea notei. Am adăugat deja recomandări de diagnostic și coduri CPT și extindem funcționalitatea pentru a include comenzi și rețete, toate integrate direct în dosarul electronic de sănătate. De asemenea, includem contextul consultațiilor anterioare, istoricul medical și documentația pregătită înainte de consultație, deoarece o conversație de 15 minute reprezintă doar o mică parte dintr-un istoric clinic mult mai amplu. În plus, dezvoltăm adnotări care surprind observațiile și notițele medicilor care nu sunt rostite cu voce tare.

Am integrat măsuri de fiabilitate și în toate aceste funcționalități. Dacă un medic petrece 30 de minute cu un pacient și apoi află că înregistrarea nu a reușit, experiența este dezastruoasă, așa că trebuie să ținem cont de toate aspectele, de la amplasarea microfonului până la conexiunea Wi-Fi instabilă.

Dacă reușim să facem toate acestea bine, clinicianul ar trebui să încheie consultația cu aproape întreaga documentație deja completată. Tot ce îi mai rămâne de făcut este să revizuiască informațiile clinice, să-și exercite discernământul și să acționeze în conformitate cu recomandările pe care le consideră potrivite.

Consultațiile de sănătate mintală implică adesea conversații profund personale, nuanțe emoționale și dezvăluiri sensibile. Care sunt provocările tehnice specifice dezvoltării unui instrument de documentare medicală cu IA pentru sănătatea comportamentală și cum vă asigurați că sistemul surprinde cu acuratețe informațiile relevante clinic, fără să interpreteze greșit contextul sau să consemneze detalii personale inutile?

O ședință de psihoterapie de 50 de minute, o consultație de sănătate comportamentală de 15 minute și o vizită la medicină internă de șapte minute sunt conversații foarte diferite. Și documentația care ar trebui să rezulte din fiecare întâlnire va arăta, de asemenea, diferit.

Așadar, pornim de la clinician și construim procesul în sens invers. Ce informații trebuie consemnate? Cum ar trebui organizate? Ce nivel de detaliu este adecvat din punct de vedere clinic? Și cum trebuie să arate nota finală pentru ca medicul să aibă încredere că aceasta redă cu acuratețe consultația?

După ce am stabilit aceste lucruri, putem începe să configurăm și să perfecționăm IA astfel încât să genereze documentație conformă cu așteptările respective. Scopul este să condensăm o conversație care poate fi foarte lungă, complicată și profund personală în informațiile clinice care sunt cu adevărat relevante pentru îngrijirea pacientului.

Iar acest lucru mi se pare deosebit de important în sănătatea comportamentală. Faptul că ceva a fost spus în timpul unei ședințe nu înseamnă automat că trebuie să ajungă în fișa medicală permanentă a pacientului. Modelul trebuie, de asemenea, să interpreteze corect semnificația clinică, iar în sănătatea comportamentală, aceeași afirmație poate însemna lucruri foarte diferite, în funcție de context. De aceea, revizuirea și discernământul clinicianului rămân esențiale.

Vorbim mult despre cât de inteligente sunt aceste modele, dar cred că o parte dintre cele mai importante eforturi au loc înainte ca modelul să genereze măcar o notă. Mai întâi, stabilim cum arată un rezultat clinic de calitate, apoi îmbunătățim continuu fiabilitatea cu care îl producem.

Pe scurt, procesul nostru constă în a defini ce înseamnă un rezultat bun, a porni de la acesta și a lăsa clinicianul să decidă în ultimă instanță dacă l-am obținut.

Un studiu realizat de KFF a constatat că 77% dintre adulții din SUA sunt îngrijorați de confidențialitatea informațiilor medicale partajate cu instrumente de IA. Cum răspunde EverHealth acestor preocupări, în special în ceea ce privește păstrarea datelor pacienților, accesul terților și folosirea informațiilor sensibile pentru antrenarea sau îmbunătățirea modelelor de IA?

Această preocupare este întemeiată și nu cred că pacienții ar trebui să fie nevoiți să renunțe la confidențialitate pentru a beneficia de îngrijiri mai bune. În același timp, o companie de tehnologie nu ar trebui să le ceară să aibă încredere oarbă în măsurile sale de protecție. Pacienții și cabinetele medicale merită răspunsuri clare despre ce informații folosim, cine le poate accesa și cât timp le păstrăm.

În cazul EverHealth Scribe, informațiile pacienților sunt prelucrate pentru a sprijini documentarea clinică și continuitatea îngrijirii. Colaborăm cu parteneri tehnologici, inclusiv CarePilot, în baza unor măsuri de protecție contractuale, precum acorduri cu parteneri de afaceri, care reglementează modul de gestionare a informațiilor de sănătate protejate. Folosim, de asemenea, criptarea și controale de acces, iar informațiile care permit identificarea pacienților nu sunt folosite pentru antrenarea modelelor de IA. Transcrierile din Scribe sunt disponibile timp de până la 180 de zile, ajutând clinicienii să revadă contextul relevant din cadrul consultațiilor, însă cabinetele pot solicita și ștergerea transcrierilor.

În cele din urmă, nu putem adăuga protecția vieții private la inovare după ce aceasta a avut loc. Ea trebuie să ne ghideze deciziile privind ceea ce dezvoltăm, ceea ce conectăm și ceea ce păstrăm.

Mentavi Health, care a implementat EverHealth Scribe, obține consimțământul pacienților atât în timpul evaluării inițiale, cât și înaintea fiecărei vizite. Cât de important este acest model de consimțământ continuu pentru câștigarea încrederii pacienților și ce ar trebui să se întâmple dacă un pacient refuză documentarea asistată de IA sau își retrage consimțământul în timpul unei ședințe?

Abordarea Mentavi, care presupune obținerea consimțământului în timpul evaluării inițiale și din nou înaintea fiecărei vizite, confirmă faptul că pacientul are un cuvânt de spus în modul în care îi sunt furnizate îngrijirile.

Mi-am petrecut o bună parte a carierei în telemedicină, așa că sunt de părere că pacienții sunt, în general, receptivi la tehnologie atunci când îi înțeleg beneficiile. În mod ideal, pacienții se bucură de mai mult contact vizual și de o interacțiune mai directă, iar clinicianul se concentrează cu adevărat asupra conversației, în loc să stea în spatele unui laptop sau să tasteze la o stație de lucru. Este un avantaj convingător.

Desigur, acest beneficiu trebuie să vină la pachet cu posibilitatea de a alege. Pacienții ar trebui să înțeleagă cum este folosită tehnologia și să se simtă confortabil să o refuze. Dacă cineva își retrage consimțământul în timpul unei consultații, înregistrarea ar trebui oprită, iar clinicianul ar trebui să poată continua consultația și să o documenteze prin fluxul său obișnuit de lucru. Orice informație deja colectată trebuie gestionată în conformitate cu cerințele aplicabile privind consimțământul și confidențialitatea.

În cele din urmă, cred că încrederea se câștigă oferind în mod constant beneficii. Dacă îi ajutăm pe clinicieni să petreacă mai mult timp interacționând cu pacienții, iar aceștia simt cu adevărat diferența, înseamnă că facem ceva bine.

Notele clinice generate de IA pot introduce riscuri, inclusiv informații inventate, detalii omise și interpretări inexacte ale afirmațiilor pacienților. Ce măsuri de protecție a implementat EverHealth pentru a identifica aceste erori și cum vă asigurați că medicii păstrează un rol real de supraveghere, în loc să aprobe pur și simplu documentația generată de IA?

Medicii colaborează îndeaproape cu asistentul de documentare și au responsabilitatea de a edita notele generate de IA înainte de a le adăuga în dosarul medical, pentru a reduce, în cele din urmă, riscul unor discrepanțe în rezultatul generat.

Medicul trebuie să verifice și să editeze informațiile înainte ca acestea să fie consemnate în dosarul medical. În ultimă instanță, tot medicul răspunde de stabilirea măsurii în care nota redă cu exactitate consultația și dacă au fost omise sau interpretate greșit informații importante.

Cealaltă componentă majoră este feedbackul continuu. După fiecare consultație, îi întrebăm pe medici dacă documentația le-a fost utilă, iar peste 96% dintre răspunsuri au fost pozitive. Acesta este un semnal încurajator că oferim în mod constant valoare.

Când un medic semnalează o problemă, echipa noastră ia legătura direct cu el pentru a înțelege ce s-a întâmplat, a identifica problema de fond și a stabili cum putem îmbunătăți experiența. Relația directă cu persoanele care folosesc tehnologia este o parte extrem de importantă a modului în care dezvoltăm și perfecționăm produsul.

Cred că așa se construiește, în cele din urmă, încrederea în documentarea asistată de IA. Facem accesibile informațiile pe care se bazează sistemul, păstrăm o supraveghere clinică reală și evaluăm continuu dacă tehnologia este cu adevărat de ajutor.

Mentavi Health a raportat recent o implementare etapizată, care a implicat peste 30 de medici autorizați și peste 14.000 de note clinice asistate de IA, precum și îmbunătățiri în documentarea structurată și în înregistrarea codurilor de diagnostic. Care au fost cele mai importante concluzii ale acestei implementări și cum măsurați dacă asistenții AI de documentare îmbunătățesc cu adevărat productivitatea medicilor, acuratețea documentării și îngrijirea pacienților?

Una dintre cele mai importante lecții desprinse din implementarea Mentavi este că adoptarea cu succes depinde de mult mai mult decât de tehnologia în sine. Mentavi a reunit expertiză clinică, administrativă și tehnologică pentru a defini standarde de documentare, a stabili criterii de calitate și a introduce funcționalități într-un mod bine gândit. Această colaborare este un exemplu elocvent al modului în care ar trebui să arate inovarea responsabilă în domeniul sănătății.

În cazul Scribe, problema pe care încercăm să o rezolvăm este simplă: medicii petrec prea mult timp documentând consultațiile. Așadar, cât din acest timp și efort putem elimina?

Urmărim timpul dedicat documentării, satisfacția medicilor și măsura în care funcționalități precum recunoașterea diagnosticelor și recomandările de coduri CPT elimină eficient pași suplimentari din fluxul de lucru. Pe măsură ce vom extinde produsul pentru a include solicitări și prescripții, vom aplica aceeași abordare. Fiecare funcționalitate ar trebui să le reducă medicilor o altă parte semnificativă a volumului de muncă zilnic.

Îmbunătățirea înregistrării codurilor de diagnostic a fost deosebit de încurajatoare. În evaluare, consultațiile în care s-a folosit Scribe au avut o rată de înregistrare a codurilor de diagnostic de aproape 80%, față de aproximativ 26% în absența sa. Aceasta reprezintă o îmbunătățire substanțială a consecvenței documentării clinice structurate și un exemplu excelent al modului în care IA poate crea valoare dincolo de simpla generare a unei note.

Numărul de note generate este încurajator, dar rezultatele care contează sunt volumul de muncă pe care îl eliminăm, precum și calitatea și consecvența documentației pe care contribuim la redactarea ei.

Cabinetele medicale și de sănătate mintală independente dispun adesea de resurse administrative limitate în comparație cu sistemele de sănătate mai mari. Cum poate documentarea bazată pe IA să ajute cabinetele mai mici să țină pasul cu acestea și ce obstacole legate de costurile implementării, integrarea în fluxul de lucru sau adoptarea tehnologiei mai trebuie depășite?

Cred că cea mai mare oportunitate pentru cabinetele independente este flexibilitatea de a alege. Preluând sarcinile administrative de pe umerii medicilor și ai personalului, le oferim cabinetelor libertatea de a lua decizii mai bune cu privire la modul în care își folosesc timpul și resursele. Poate că un medic vrea să consulte mai mulți pacienți. Poate că vrea să petreacă mai mult timp cu pacienții pe care îi are deja. Sau poate că pur și simplu vrea să încheie ultima consultație la ora cinci, să petreacă 15 minute revizuind documentația și apoi să plece acasă, în loc să mai stea încă două ore pentru a recupera din urmă. Toate aceste rezultate sunt valoroase, iar cabinetul ar trebui să poată decide care dintre ele contează cel mai mult.

În ceea ce privește implementarea, noi suntem deja furnizorul de tehnologie al cabinetului, așa că integrarea în fluxul de lucru este responsabilitatea noastră, nu a cabinetului. Scribe funcționează pe dispozitivele pe care medicii le dețin deja, iar familiarizarea cu produsul poate necesita doar una sau două sesiuni de instruire. Totuși, un cabinet mic are foarte puține resurse pentru a face față problemelor tehnice. De aceea, ne propunem ca instalarea și configurarea să fie cât mai ușor de realizat fără asistență.

În cele din urmă, cred că IA le oferă cabinetelor independente acces la funcționalități și eficiență operațională care, în trecut, erau rezervate organizațiilor mult mai mari. La fel de important, le oferă persoanelor care lucrează în aceste cabinete mai mult control asupra modului în care își folosesc timpul.

În condițiile în care statele adoptă reglementări tot mai diverse privind utilizarea inteligenței artificiale în domeniul sănătății, în special al sănătății comportamentale, cum navighează EverHealth acest peisaj de reglementare fragmentat? Ce provocări apar atunci când dezvoltați un produs bazat pe inteligență artificială care trebuie să țină cont de cerințe diferite privind consimțământul pacienților, confidențialitatea datelor și supravegherea de către clinicieni în mai multe jurisdicții?

Parcă am mai văzut filmul ăsta. Mi-am petrecut o mare parte din carieră în telemedicină înainte de COVID, confruntându-mă cu diferențele dintre state în ceea ce privește autorizarea, locul în care se află pacientul, consimțământul, prescrierea și rambursarea. Apoi, regulile s-au schimbat aproape peste noapte, iar noi a trebuit să ne extindem în timp ce ele continuau să se schimbe.

Peisajul inteligenței artificiale pare asemănător. Ne concentrăm pe anticiparea proiectelor legislative, înțelegerea particularităților de la nivel statal și federal și dezvoltarea produsului astfel încât să se poată adapta.

Acest lucru contează mai ales în telemedicina din domeniul sănătății comportamentale, unde un singur clinician poate consulta pacienți din multe state. Consimțământul, confidențialitatea și supravegherea de către clinicieni trebuie să fie elemente fundamentale configurabile ale serviciului.

Lecția esențială desprinsă din această experiență este că produsul trebuie conceput de la bun început pentru a se putea adapta la cerințele de reglementare. Aceasta este filosofia pe care o aplicăm inteligenței artificiale la EverHealth. Rolul nostru este să preluăm cât mai mult din această complexitate, astfel încât clinicienii să se poată concentra pe furnizarea îngrijirii.

Privind spre viitor, capabilitățile inteligenței artificiale se extind rapid dincolo de documentare, către sprijinirea deciziilor clinice, implicarea pacienților și fluxuri de lucru din domeniul sănătății tot mai autonome. Unde credeți că ar trebui să se situeze limita dintre asistența oferită de inteligența artificială și judecata clinică umană, în special în sănătatea mintală, și cum vă imaginați că va evolua tehnologia EverHealth în următorii trei până la cinci ani?

Inteligența artificială poate să asculte, să organizeze, să scoată în evidență contextul relevant și să facă sugestii. Însă judecata clinică îi aparține clinicianului.

Acest lucru este deosebit de important în sănătatea mintală, unde istoricul pacientului, o schimbare de ton sau chiar ceea ce rămâne nespus pot fi la fel de semnificative ca vorbele în sine. Tehnologia ar trebui să-i ajute pe clinicieni să fie mai prezenți în acele momente, nu mai puțin.

În următorii trei până la cinci ani, oportunitatea depășește cu mult ideea unui asistent de documentare mai inteligent. Viziunea noastră la EverHealth este un parcurs inteligent al îngrijirii ambulatorii, în care tehnologia ajută la conectarea momentelor de dinaintea unei consultații, din timpul acesteia și de după.

Imaginați-vă o clinică în care se ține minte ce contează: istoricul relevant este disponibil atunci când este nevoie de el, clinicienii se pot concentra asupra pacientului în loc să recompună informații disparate, iar deciziile clinice se reflectă mai coerent în documentare, codificare, coordonarea îngrijirii și urmărirea ulterioară. Nu urmărim doar să facem mai rapide sarcinile individuale. Vrem să reducem dificultățile de trecere de la o sarcină la alta.

Principiul călăuzitor al întregii noastre activități este să ne asigurăm că fiecare pacient se simte pe deplin înțeles și că fiecare furnizor de servicii medicale are claritatea necesară pentru a oferi îngrijire cu încredere și în mod coordonat.

Vă mulțumim pentru interviul excelent. Cititorii care doresc să afle mai multe despre documentarea clinică asistată de inteligența artificială și fluxurile de lucru conectate din domeniul sănătății pot vizita EverHealth.