Paul Roscoe, Director General, CLEW Medical – Seria de interviuri

Paul Roscoe este Directorul General al CLEW Medical.

Înainte de a se alătura CLEW, domnul Roscoe a fost director general al Trinda Health și a fost responsabil pentru stabilirea companiei ca lider în soluții de documentare clinică orientate către calitate.

CLEW Medical oferă spitalelor, sistemelor de sănătate și unităților de îngrijire intensivă inteligență clinică avansată și diagnostice ale pacienților, utilizând analize predictive puternice și modele de îngrijire critică proprietare.

Puteți începe prin a ne spune mai multe despre platforma AI a CLEW Medical și despre capacitățile sale unice în industria MedTech?

Înființarea CLEW s-a bazat pe premisa că analiza datelor și inteligența artificială pot îmbunătăți semnificativ rezultatele pacienților și experiența clinicianului în mediile de îngrijire de înaltă acuitate. Platforma noastră de supraveghere clinică este prima care are modele predictive AI aprobate de FDA pentru îngrijire critică. Sistemul nostru obține date prin integrarea cu toate sursele de date clinice dintr-un spital și construiește un profil fiziologic aproape în timp real pentru fiecare pacient, pentru a monitoriza continuu starea lor. Apoi, utilizează aceste date pentru a oferi insight-uri predictive pentru a identifica pacienții care sunt susceptibili de a avea un eveniment advers – cum ar fi insuficiența respiratorie – și pentru a alerta clinicienii să intervenă cu până la opt ore înainte de evenimentul anticipat. Gradul ridicat de acuratețe al platformei noastre reduce, de asemenea, numărul excesiv de alarme false, permițând clinicienilor să practice la nivelul lor de licență și să se concentreze asupra pacienților care au nevoie de intervenție imediată.

Care au fost factorii cheie care au contribuit la aprobarea de către FDA a modelelor predictive AI ale CLEW?

CLEW a adoptat inteligența artificială de la început. Fondatorii și liderii noștri de dezvoltare au recunoscut importanța creării de încredere cu îngrijitorii, persoanele responsabile de utilizarea tehnologiei noastre pentru a îngriji pacienții lor cei mai vulnerabili. A fost esențial ca tehnologia noastră să suporte același nivel de examinare și diligență în proiectare, dezvoltare, testare și validare ca dispozitivele deja utilizate de utilizatorii noștri. Pentru a încuraja adoptarea unei soluții AI pentru mediile de îngrijire critică, echipa noastră a înțeles necesitatea construirii de modele cu dezvoltare și sisteme de calitate meticuloase. Ca urmare, dezvoltarea noastră de modele AI utilizează o infrastructură robustă de operațiuni de învățare automată pentru a îndeplini așteptările de reglementare, cum ar fi orientările privind planul de control al schimbărilor preautorizate (PCCP) de la FDA. Modelele noastre AI sunt proiectate metodic, suportând toate experimentele necesare pentru aprobarea dispozitivelor medicale.

Robustitatea modelelor și a proceselor noastre interne a condus la clasificarea soluției noastre de către FDA ca dispozitiv medical de clasa a II-a la începutul anului 2021, ceea ce a reprezentat o realizare deosebită și fără precedent. Aprobarea dispozitivului medical de către FDA reprezintă o dovadă a calității procesului nostru de dezvoltare de la capăt la capăt, care include studii de validare clinică efectuate pe populații reale de pacienți.

Un studiu recent publicat în Journalul CHEST® a subliniat acuratețea predictivă a modelelor dvs. AI. Puteți discuta despre metodologia și rezultatele specifice ale acestui studiu?

Un algoritm de învățare automată instruit de CLEW a fost implementat în 14 unități de îngrijire intensivă (ICU) din două sisteme de sănătate majore pentru a prezice evenimente de intubare și inițiere a vasopresorului – adică evenimente care necesită intervenție de salvare a vieții – la pacienții adulți critic bolnavi. Performanța sa a fost măsurată împotriva alarmelor de monitorizare de la pat și a eficacității predictive a alertelor sistemului de telemedicină.

Studiul, proiectat pentru a evalua acuratețea și utilitatea alertelor în unitățile de îngrijire intensivă, a constatat că modelele CLEW pentru prezicerea deteriorării pacientului au fost de cinci ori mai precise decât și au produs de 50 de ori mai puține alarme decât sistemul de telemedicină lider. Rezultatele au arătat, de asemenea, că modelul de învățare automată are o acuratețe superioară în comparație cu sistemele de monitorizare tradiționale și reduce drastic întreruperile inutile ale fluxului de lucru al clinicienilor.

Cum pot prezicțiile AI realizate de platforma CLEW să transforme livrarea de îngrijire în unitățile de îngrijire intensivă? Puteți explica cum aceste prezicții îmbunătățesc rezultatele și reduc complicațiile?

Platforma CLEW oferă oportunități pentru intervenții precoce la pacienții cu risc ridicat și sprijină managementul capacității prin identificarea pacienților cu risc scăzut care pot fi transferați în unități de îngrijire cu acuitate mai scăzută sau externați. Acest lucru reduce ratele de mortalitate și de reinternare, complicațiile cauzate de deteriorarea pacientului și minimizează durata șederii pacienților.

De exemplu, în primele 24 de ore de la implementarea tehnologiei noastre într-un sistem de sănătate major, am prezis instabilitatea hemodinamică la un pacient din unitatea de îngrijire intensivă, ceea ce a declanșat o evaluare a furnizorului. La evaluarea pacientului, furnizorul a comandat o scanare CT și a detectat o hemoragie abdominală. Pacientul a fost operat de urgență și a primit lichide și sânge, iar viața lui a fost salvată. 24 de ore mai târziu, pacientul se afla în stare stabilă.

Sistemul dvs. a fost găsit a fi de cinci ori mai precis decât un sistem de monitorizare de telemedicină lider. Ce face tehnologia CLEW mai eficientă în prezicerea deteriorării critice a pacientului?

În general, notificările generate de învățarea automată sunt mai puțin frecvente, au niveluri mai ridicate de acuratețe și rate mai scăzute de erori, cum ar fi false pozitive, și creează timpi de pre-eveniment mai lungi decât alarmele sistemului de telemedicină și ale sistemului de monitorizare de la pat. Alarmele CLEW sunt mai precise și funcționale și oferă timp pentru echipa de îngrijire să adopte măsuri pentru a preveni rezultatele prezise. Inteligența avansată pe care CLEW o oferă este posibilă datorită capacității sale de a extrage datele pacientului din dosarul medical electronic (EMR) al unui sistem de sănătate, combinat cu modele de învățare automată care au fost testate și validate riguros prin cercetări peer-review și aprobare FDA.

Studiul a remarcat, de asemenea, o reducere semnificativă a alarmelor false. Cum reduce oboseala alarmelor personalul din unitățile de îngrijire intensivă, și ce a fost feedback-ul de la profesioniștii din sănătate care utilizează sistemul dvs.?

98% din notificările de monitorizare de la pat sunt false pozitive, ceea ce duce la oboseală a alarmelor și exacerbă nivelurile istoric ridicate de arsură a clinicienilor. CLEW abordează oboseala alarmelor prin reducerea numărului de întreruperi auditive, creșterea procentului de notificări care necesită intervenție furnizor și crearea unui mediu mai liniștit în unitățile de îngrijire intensivă. În esență, acuratețea și capacitatea platformei de a reduce încărcarea inutilă prin modele avansate de învățare automată îmbunătățește semnificativ arsurile din unitățile de îngrijire intensivă. Ca parte a procesului de implementare, echipele noastre de succes clienți se concentrează pe importanța managementului schimbării clinice pentru a asigura că tehnologia este încorporată corespunzător în procesul decizional clinic general. Feedback-ul de la clinicieni a fost extrem de pozitiv.

Cum funcționează funcția de notificare precoce a platformei CLEW, și ce tip de intervenții a facilitat în mediile reale de îngrijire intensivă?

Pe baza fluxului de informații care intră de la dispozitivele de monitorizare de la pat și de la dispozitivele de susținere a vieții, precum și de la dosarul medical electronic (EHR), modelele AI CLEW pot face prezicțiile riscului de deteriorare a pacientului și deces în următoarele opt ore. Cu aceste evaluări predictive, clinicienii experimentați pot evalua pacienții mai atent și pot determina dacă există măsuri de intervenție aplicabile pentru a preveni deteriorările prezise, în loc de a răspunde la ele în mod de urgență.

De exemplu, platforma CLEW poate notifica clinicienii că un pacient este foarte probabil să intre în insuficiență respiratorie, care duce de obicei la intubare și ventilare mecanică. La primirea alertei, îngrijitorii pot identifica că pacientul are un exces de lichide care ar putea începe să se acumuleze în plămâni și pot iniția terapia diuretică pentru a reduce lichidele, prevenind astfel intubarea ulterioară. Modelul nostru poate anticipa, de asemenea, dacă un pacient postoperator este probabil să devină hemodinamic instabil și să necesite suport cu medicamente vasoactive. Înarmat cu această cunoaștință, în absența simptomelor evidente, o scanare CT a determinat că pacientul avea sângerare internă și a fost trimis înapoi la operație pentru a repara. În cele din urmă, această intervenție a condus la stabilizarea pacientului.

Prezicțiile AI ale CLEW sprijină, de asemenea, spitalele cu nevoi de management al capacității. Unii pacienți nu vor mai necesita îngrijire critică și pot fi transferați în unități de îngrijire cu acuitate mai scăzută, eliberând astfel paturi pentru a gestiona pacienți mai grav bolnavi. Acest lucru permite sistemului de sănătate să îmbunătățească managementul capacității și să creeze acces pentru mai mulți pacienți. Acest lucru crește, de asemenea, marja de contribuție pentru sistemul de sănătate.

Care sunt următorii pași pentru CLEW Medical în ceea ce privește dezvoltarea și extinderea utilizării modelelor dvs. AI în diferite medii de sănătate?

Am extins deja platforma CLEW în afara mediilor de îngrijire critică pentru a include unități de îngrijire de step-down și departamente de urgență și suntem în procesul de extindere în toate paturile de îngrijire acută ale spitalelor, inclusiv unitățile de îngrijire post-anestezică (PACU) și paturile medicale și chirurgicale generale și specializate. Ubicuitatea viitoare a dispozitivelor purtabile ieftine care oferă informații frecvente despre semnele vitale, împreună cu aprobarea noastră PCCP, ne permite să extindem capacitățile noastre de supraveghere AI în întregul spital de îngrijire acută.

În plus, deoarece prezicțiile CLEW sunt complementare cu multe alte sisteme HIT, inclusiv dosarul medical electronic, lucrăm la livrarea insight-urilor noastre prin integrarea într-unel toolkit existent al sistemului de sănătate. Ne-am alăturat rețelei de dezvoltatori Epic și am demonstrat integrarea cu succes a funcționalităților avansate CLEW, cum ar fi prezicțiile bazate pe AI, în experiența utilizatorului clinic.

CLEW pornește, de asemenea, pe o abordare inovatoare, bazată pe AI, pentru managementul sepsisului, o complicație devastatoare și, uneori, mortală.

Unde vedeți viitorul inteligenței artificiale în îmbunătățirea îngrijirii în unitățile de îngrijire intensivă în următorul deceniu, și cum planifică CLEW să facă parte din acest viitor?

Populațiile de pacienți din spitale sunt mai bolnave decât în trecut. Cu vârsta și bolile cronice legate de stilul de viață în creștere, alături de lipsa de personal de îngrijire, nevoia de supraveghere clinică inteligentă continuă să crească. Deoarece mulți pacienți ajung în unitățile de îngrijire intensivă din cauza oportunităților ratate de a interveni mai devreme în procesul de îngrijire, CLEW nu se concentrează doar pe utilizarea AI pentru a îmbunătăți îngrijirea în unitățile de îngrijire intensivă, ci și pe parteneriatul cu inovatorii sistemului de sănătate și ai industriei pentru a îmbunătăți toată îngrijirea acută. Pipeline-ul nostru de dezvoltare AI (MLOPS) va valorifica capacitățile partenerilor pentru a extinde modelele AI aprobate de FDA dincolo de ceea ce dezvoltă CLEW în mod independent.

Cu toate acestea, tehnologia reprezintă doar o parte a soluției. Utilizarea inteligenței artificiale în sănătate nu este despre înlocuirea îngrijitorilor. De fapt, AI poate oferi informații superioare pentru a sprijini procesul decizional clinic, cum ar fi reducerea alarmelor zgomotoase care irosesc timpul lor. CLEW lucrează cu sistemele de sănătate și partenerii pentru a învăța de la și a educa îngrijitorii despre cum pot fi adoptate și acceptate eficient uneltele AI în practica clinică. Cercetările care validează acuratețea și eficacitatea AI sunt necesare, astfel încât CLEW să lucreze cu clienții săi pentru a genera această dovadă cu propriile populații de pacienți. Acest efort de cercetare concentrat sprijină implementarea și adoptarea de către îngrijitorii de la patul pacientului care ar fi altfel sceptici.

Pentru a accelera implementările clinice noi, avem capacitatea de a actualiza platforma noastră pentru a include cele mai bune practici descoperite recent într-o lună, ceea ce de obicei durează ani. În următorul deceniu, CLEW va fi în fruntea lucrului cu sistemele de sănătate pentru a face AI clinic eficient partenerul informat și prevăzător al îngrijitorilor umani care ar putea avea grijă de noi sau de cei dragi într-o zi.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe despre CLEW Medical.