Васили Ражноу, генеральный директор и основатель MEDvidi – Интервью-серия

Васили Ражноу является генеральным директором и основателем MEDvidi, платформы психического здоровья, работающей на основе искусственного интеллекта. Как серийный основатель с опытом работы более 15 лет в сфере здравоохранения и бизнеса, он создал пять технологических стартапов. В MEDvidi Васили руководит разработкой клинических инструментов на основе искусственного интеллекта, которые снижают административную нагрузку и позволяют поставщикам медицинских услуг оказывать более быструю и последовательную помощь. Под его руководством компания достигла выручки в размере 30 миллионов долларов в год.

Вы потратили более десяти лет на создание инфраструктуры здравоохранения, от первоначальной цифровизации клиник до масштабирования нескольких телездравоохранительных проектов, прежде чем основать MEDvidi. Какая конкретная проблема или момент заставил вас создать компанию, и как эти ранние опыт повлияли на ваш подход к созданию клинических систем на основе искусственного интеллекта?

Все началось задолго до MEDvidi. В 2008 году, когда я присоединился к своей первой клинике, все еще работали на бумаге. Наши офисы были заполнены медицинскими записями, что создавало физическую и умственную путаницу. На поиск и получение записей пациентов ушло около пяти дней.

Я купил сканер и шредер, чтобы оцифровать все. Этот простой шаг преобразил то, как работала клиника. Это сэкономило деньги и время, и сделало записи пациентов легко доступными. Простой шаг показал, что иногда операционная инфраструктура является основой хорошего ухода.

Оттуда мы построили интерфейс в Интернете с облачным хранилищем, затем небольшую систему ввода и ЕHR, добавляя функции год от года.

MEDvidi изначально возникла из традиционных офлайн-клиник в Сан-Франциско и Майами в 2019 году и перешла на индивидуальную платформу телездравоохранения в 2020 году, чтобы сделать психическое здоровье доступным по всей территории США. При создании компании мы поняли, что поставщики медицинских услуг перегружены – они тратят в среднем 16 часов в неделю на административные задачи.

Чтобы устранить эту проблему, мы разработали клинический инструмент на основе искусственного интеллекта. Сегодня MEDvidi предоставляет уход за распространенными состояниями, такими как СДВГ, тревога и депрессия по всей территории США, автоматизируя рабочие процессы и управление рецептурными препаратами для клиницистов с помощью искусственного интеллекта. Снижая трение в документации и административной работе, мы расширяем как доступ пациентов, так и возможности поставщиков.

Вы стали свидетелем эволюции здравоохранения от ручных рабочих процессов до крупномасштабных платформ телездравоохранения. Какие самые большие операционные неэффективности все еще сохраняются сегодня, и почему они были так трудны для решения без искусственного интеллекта?

Самой большой проблемой в здравоохранении остается емкость поставщиков. Они тратят слишком много времени на административные задачи, оставляя нет времени для новых пациентов. В MEDvidi мы видим это на собственном опыте – в течение трех месяцев после присоединения к нам большинство поставщиков на 80% заполнены пациентами на повторные приемы.

Во время этих приемов большая часть времени тратится на рутинные административные задачи, такие как проверка личности пациента, ведение карт, получение отчетов PDMP, оценка поведения, связанного с поиском наркотиков, обзор медицинской истории и т. д. Эти задачи важны, но они не требуют суждения клинициста для сложного диагноза.

Искусственный интеллект изменил это – мы теперь можем автоматизировать большую часть этого. Например, генератор карт искусственного интеллекта транскрибирует приемы в режиме реального времени, обновляя документацию каждые 60 секунд, и сокращая время ведения карт в 10 раз. Проверяющий карт искусственного интеллекта контролирует 100% клинических приемов на соблюдение стандартных операционных процедур, сокращая время проверки карт на 80%, а также обрабатывая проверку личности, обнаружение поведения, связанного с поиском наркотиков, и соблюдение руководств. Регистратор искусственного интеллекта обрабатывает перенос даты приема по SMS и голосу, собирает проблемы, связанные с рецептами, предоставляет обновления и интегрирует информацию в рабочие процессы.

Ваша платформа фокусируется на автоматизации рутинных психиатрических рабочих процессов, сохраняя при этом врачей в цикле. Как вы определяете правильную границу между автоматизацией и клиническим принятием решений?

Поставщики медицинских услуг остаются в центре ухода. Это единственный правильный способ сделать это. Искусственный интеллект MEDvidi предназначен для поддержки и расширения возможностей клиницистов, а не для их замены. Каждое клиническое решение, назначение рецепта и план лечения проверяется и утверждается лицензированным медицинским специалистом.

Я считаю, что здравооохранение нуждается в большем количестве доказательств того, что технология может улучшить эффективность без компрометации безопасности. Наша цель – обеспечить, чтобы поставщики не тратили свое суждение на задачи, которые не требуют этого. Когда стабильный пациент приходит на рутинный прием, и дело простое, искусственный интеллект может обработать подготовку, документацию и проверку, а поставщик подтверждает решение. Человек всегда находится в цикле, но мы гарантируем, что его время тратится там, где это действительно важно.

Ассистент искусственного интеллекта по назначению рецептов обучен на реальных клинических данных и требует утверждения врача для каждого решения. Как вы думаете о безопасности, подотчетности и аудитности при развертывании искусственного интеллекта в таких высокорисковых средах?

Когда вы работаете в высокорегулируемом пространстве, как здравоохранение, вы не можете позволить себе ошибиться.

В отличие от других инструментов искусственного интеллекта в здравоохранении, обученных на неспецифических медицинских данных, искусственный интеллект MEDvidi обучен на 130 000+ реальных психиатрических приемов, обеспечивая точность, специфичную для области. Это уникальная инфраструктура, созданная и обученная специально для психиатрических рабочих процессов, правил и требований к контролируемым веществам.

Наша система искусственного интеллекта работает как клинический слой проверки, основанный на руководствах, основанных на доказательствах, и собственной базе данных тысяч реальных историй приемов. Она гарантирует, что каждый рецепт соответствует стандартам и предоставляет регулирующим органам прозрачный надзор. Критически важно, что искусственный интеллект не принимает независимых решений. Это именно та архитектура, которую мы намеренно построили.

Многие платформы телездравоохранения столкнулись с критикой по поводу чрезмерного назначения рецептов и несоответствия стимулов. Как системы искусственного интеллекта могут фактически улучшить соблюдение и восстановить доверие, а не усилить эти риски?

В здравоохранении всегда есть две составляющие: бизнес-составляющая и клиническая составляющая. Многие компании телездравоохранения стерли эту границу в годы бума, отдавая приоритет росту и в некоторых случаях компрометируя клиническую строгость.

В MEDvidi мы всегда строго разделяли эти функции. Клинические решения никогда не влияются на бизнес-стимулы. Наши системы искусственного интеллекта фактически укрепляют это разделение, а не ослабляют его.

Одним из ключевых способов, которыми мы это делаем, является проверка карт на основе искусственного интеллекта. Каждая встреча пациента проверяется на соответствие стандартизированным клиническим стандартным операционным процедурам, чтобы гарантировать, что план лечения является подходящим и соответствует требованиям. Эти стандартные операционные процедуры не создаются бизнес-командами – они разрабатываются и постоянно пересматриваются комитетом лицензированных медицинских специалистов и соответствуют всем применимым законам и правилам. Они предназначены с одной целью: предоставить лучшую возможную помощь каждому пациенту. Важно, что эти протоколы полностью аудиторны и могут быть проверены регулирующими органами в любое время.

Искусственный интеллект становится слоем последовательности и подотчетности. Он помогает гарантировать, что решения по уходу основаны на клинических стандартах, а не на субъективном давлении, ограничениях времени или требованиях пациентов. Это также означает, что мы иногда говорим нет. Если пациент приходит, ожидая определенного лекарства, потому что он прочитал об этом в Интернете, но оно не клинически уместно, наши поставщики не назначат его – и искусственный интеллект помогает обеспечить соблюдение этого стандарта последовательно.

Есть компромисс. Пациенты, которые не получают ожидаемого лечения, могут оставить негативные отзывы. Но это стоимость практики ответственной медицины. В долгосрочной перспективе именно такая прозрачная, протокол-ориентированная и аудиторная система укрепляет соблюдение и восстанавливает доверие среди пациентов, поставщиков и регулирующих органов.

Вы подчеркнули, что до 80% психиатрических приемов являются рутинными повторными приемами. Как автоматизация этих взаимодействий фундаментально меняет доступ к уходу и экономику доставки психического здоровья?

Сегодня доступ к помощи в области психического здоровья ограничен не спросом, а тем, как время клиницистов распределено. До 80% психиатрических приемов являются рутинными повторными приемами – часто обусловленными регуляторными требованиями, а не клинической сложностью. Во многих из этих случаев поставщик проверяет, что стабильный пациент продолжает то же лечение, без каких-либо значительных изменений.

Это создает структурную проблему. Клиницисты тратят большую часть своего времени на поддержание существующих пациентов, в то время как новые пациенты ждут 6-9 недель, чтобы быть принятыми. Это именно то место, где автоматизация оказывает наибольшее влияние. Для стабильных пациентов рабочий процесс высоко структурирован: проверка симптомов, мониторинг побочных эффектов, проверка соблюдения и проверка соблюдения.

Это протокол-ориентированные взаимодействия, которые искусственный интеллект может обрабатывать последовательно и в масштабе. Когда что-то выходит за пределы ожидаемых параметров – нежелательная реакция, изменение симптомов или любая красная флаг – дело немедленно эскалируется к поставщику.

Перенаправляя эти рутинные взаимодействия на искусственный интеллект, мы фундаментально перераспределяем емкость. Клиницисты могут перенаправить свое время на новых пациентов и более сложные дела, где человеческое суждение имеет решающее значение.

Это само по себе расширяет доступ без увеличения количества поставщиков.

Экономика также меняется. Стоимость обслуживания стабильного пациента значительно снижается, в то время как производительность поставщика увеличивается. Вместо того, чтобы быть ограничивающим фактором, время клинициста становится леверированным ресурсом. В масштабе это означает более короткие сроки ожидания, более низкие затраты и возможность обслуживать население, которое ранее было недооценено – включая пациентов из сельской местности и тех, кто не может взять время от работы.

Вкратце, автоматизация не заменяет уход – она перераспределяет его. Она удаляет регуляторную и административную нагрузку с клиницистов и преобразует ее в масштабную инфраструктуру, которая в конечном итоге разблокирует доступ.

В вашей недавней статье Почему искусственный интеллект в здравоохранении развертывается не в том месте, вы утверждаете, что отрасль слишком сильно фокусируется на замене клиницистов вместо решения административных проблем. Какие самые большие заблуждения приводят к этому несоответствию?

Люди все еще склонны думать, что “искусственный интеллект в здравоохранении” означает только ChatGPT, разговаривающий с пациентами вместо настоящих врачей и назначающий лекарства без контроля.

Инфраструктура искусственного интеллекта в здравоохранении очень сложна и всегда требует человеческого надзора. Когда компании пытаются сократить путь и сразу перейти к автономному клиническому принятию решений, они сталкиваются с проблемами доверия, регулирования и безопасности.

Правильная точка входа – административный слой. Сначала исправьте это, продемонстрируйте и доказать безопасность, построите доверие, и только затем расширяйтесь оттуда. Это путь, по которому идет MEDvidi.

Если автоматизация административных задач является наиболее эффективным входным пунктом для искусственного интеллекта в здравоохранении, какие конкретные рабочие процессы должны отдать приоритет организации, чтобы увидеть немедленный эффект?

Самая большая ошибка заключается в том, чтобы попытаться наложить искусственный интеллект на сломанные рабочие процессы. Цель не должна заключаться в постепенном улучшении – она должна заключаться в переосмыслении того, где можно создать совершенно новые рабочие процессы с помощью искусственного интеллекта.

Начните с картографирования клинического и операционного процесса от начала до конца и определения, где фактически тратится время. В большинстве организаций самые большие проблемы – это планирование, поток пациентов и документация. Это задачи высокого объема и повторения, где искусственный интеллект может обеспечить немедленный ROI. Автоматизация планирования снижает количество пропущенных приемов и простаивающего времени поставщиков. Документация, управляемая искусственным интеллектом – например, транскрипция и генерация карт в режиме реального времени – удаляет одну из самых тяжелых нагрузок на клиницистов.

Но реальная возможность выходит за рамки оптимизации. Некоторые рабочие процессы, особенно рутинные повторные приемы или проверки соблюдения, можно полностью переработать вокруг искусственного интеллекта, а не просто с его помощью. Это то место, где происходят скачкообразные выигрыши.

Мониторинг соблюдения – еще один хороший пример. Сегодня организации вручную проверяют небольшой процент встреч. С помощью искусственного интеллекта можно проверить 100% взаимодействий в режиме реального времени, флагируя пробелы в документации, отклонения от стандартных операционных процедур и потенциальные риски до их эскалации.

В некоторых случаях эти новые рабочие процессы на основе искусственного интеллекта могут не вписываться в существующие регуляторные рамки. Это означает, что организации должны быть готовы проверить свой подход, сгенерировать доказательства и тесно работать с регулирующими органами, чтобы продемонстрировать безопасность и соблюдение.

Компании, которые увидят наибольший эффект, – это не те, которые добавляют функции искусственного интеллекта, а те, которые готовы перестроить основные рабочие процессы вокруг того, что искусственный интеллект делает возможным.

Здравоохранение уникально сложно с многослойными правилами, фрагментированными данными и высокими последствиями для ошибок. Как выглядит готовая к производству архитектура искусственного интеллекта в этой среде по сравнению с демонстрационной или пилотной системой?

Искусственный интеллект должен быть обучен на домен-специфических, реальных клинических данных и построен вокруг реальных рабочих процессов. Каждый вывод должен быть аудиторным. Это означает, что все карты, флагированные рецепты и проверки стандартных операционных процедур просматриваемы и отслеживаемы.

Готовая к производству система также должна учитывать, как фактически оказывается помощь. Поставщики очень протокол-ориентированы. Когда вы нанимаете независимых клиницистов, они приносят привычки из предыдущих настроек. Искусственный интеллект стандартизирует это и поддерживает эти рабочие процессы.

Опять же, слой человеческого надзора имеет решающее значение. Искусственный интеллект должен обрабатывать административную и аналитическую нагрузку, в то время как клиницисты остаются ответственными за окончательные решения.

Самое главное, что система должна быть построена с учетом соблюдения, безопасности и надежности.

Оглядываясь вперед, как вы видите, что искусственный интеллект изменит телездравоохранение и назначение рецептов в течение следующих трех лет, особенно когда регулирующие органы начинают реагировать на первоначальные развертывания, такие как рабочие процессы назначения рецептов с помощью искусственного интеллекта?

Регуляторная среда меняется. Искусственный интеллект уже здесь в здравооохранении. Штаты, такие как Юта, создают песочницы, чтобы позволить технологическим компаниям продемонстрировать, что может сделать искусственный интеллект, включая назначение рецептов контролируемых веществ.

В течение следующих нескольких лет мы увидим полностью автоматизированный уход за повторными приемами для стабильных пациентов. Приемы, управляемые искусственным интеллектом, с врачами в надзорной роли, подтверждающими решения. Эта модель делает уход быстрее и дешевле для людей, которые в настоящее время не могут получить к нему доступ. Это стандарт, который мы пытаемся установить.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить MEDvidi.