Василий Ражноу, генеральный директор и основатель MEDvidi – Интервью

Василий Ражноу является генеральным директором и основателем MEDvidi, платформы психического здоровья, работающей на основе искусственного интеллекта. Как серийный основатель с более чем 15-летним опытом в области здравоохранения и бизнеса, он создал пять технологических стартапов. В MEDvidi Василий 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 $30M в годовом доходе.

Вы потратили более десяти лет на построение инфраструктуры здравоохранения, от первоначальной цифровизации клиник до масштабирования нескольких телездоровых проектов перед основанием MEDvidi. Какая конкретная проблема или момент подтолкнул вас к созданию компании, и как эти ранние опыт повлияли на ваш подход к построению 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 психологическую загроможденность. На поиск и получение пациентских записей ушло около пяти дней.

Я купил сканер и шредер, чтобы оцифровать все. Этот один шаг изменил то, как работала клиника. Это сэкономило деньги и время, и пациентские записи стали легко доступны. Простой шаг показал, что иногда операционная инфраструктура является основой хорошего ухода.

Оттуда мы построили онлайн-интерфейс с облачным хранилищем, затем небольшую систему ввода и электронных медицинских записей, добавляя функции год за годом.

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

Чтобы решить 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, а также автоматизирует 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 телездоровья. Какие самые большие операционные неэффективности все еще сохраняются сегодня, и почему они были так трудны для решения без искусственного интеллекта?

Самая большая проблема в здравоохранении по-прежнему заключается в возможностях поставщиков медицинских услуг. Они тратят слишком много времени на административные задачи, не оставляя времени для новых пациентов. В MEDvidi мы видим это на собственном опыте – в течение трех месяцев после присоединения к нам большинство поставщиков уже на 80% заполнены повторными пациентами.

Во время этих визитов 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. Это важные задачи, но они не требуют суждения клинициста для сложного диагноза.

Искусственный интеллект изменил это – мы можем теперь автоматизировать большую часть этого. Например, генератор карт на основе искусственного интеллекта транскрибирует визиты в режиме реального времени, обновляя документацию каждые 60 секунд, и сокращая время ведения карт в 10 раз. Проверяющий карт на основе искусственного интеллекта контролирует 100% клинических встреч 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. Рецепционист на основе искусственного интеллекта занимается переносом сроков через SMS и голос, собирает проблемы, связанные с рецептами, от пациентов, 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, рецепт и план лечения проверяется и утверждается лицензированным медицинским специалистом.

Я считаю, что здравоохранение нуждается в большем количестве доказательств того, что технологии могут 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 повторный прием, и дело простое, искусственный интеллект может обработать подготовку, документацию и обзор, а поставщик подтверждает решение. Человек всегда находится в цикле, но мы гарантируем, что его время тратится там, где это действительно важно.

Помощник назначения рецептов на основе искусственного интеллекта обучен на реальных клинических данных и требует утверждения врача для каждого решения. Как вы думаете о безопасности, подотчетности и аудитабельности при развертывании искусственного интеллекта в таких высокорисковых средах?

Когда вы работаете в высокорегулируемом пространстве, таком 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 более чем 130 000 реальных психиатрических визитов, предоставляя доменную точность. Это уникальная инфраструктура, специально построенная и обученная для психиатрических рабочих процессов, правил и требований к контролируемым веществам.

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

Многие платформы телездоровья 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 телездоровья 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 обзор карт на основе искусственного интеллекта. Каждая встреча с пациентом 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 аудитабельны и могут быть просмотрены 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 о нем в Интернете, но оно не клинически подходящее, наши поставщики не назначат его – и искусственный интеллект помогает обеспечить этот стандарт последовательно.

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

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

Сегодня доступ к психическому здоровью ограничен не спросом, а тем, как время клиницистов распределено. До 80% психиатрических визитов являются рутинными повторными приемами – часто обусловленными регулирующими требованиями, а не клинической сложностью. Во многих из этих случаев поставщик подтверждает, 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 имеет наибольшее влияние. Для стабильных пациентов рабочий процесс высоко структурирован: проверка симптомов, мониторинг побочных эффектов, проверка соблюдения и обзор соответствия.

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

Переместив эти рутинные взаимодействия в искусственный интеллект, мы фундаментально перераспределяем возможности. Клиницисты могут перенаправить свое время на новых пациентов и более сложные случаи, где человеческое суждение является критически важным.

Это само по себе расширяет доступ без увеличения количества поставщиков.

Экономика также меняется. Стоимость обслуживания стабильного пациента значительно снижается, а производительность поставщиков увеличивается. Вместо того, чтобы быть ограничивающим фактором, время клиницистов становится рычагом. 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 отпуск на работу.

Вкратце, автоматизация не заменяет уход – она перераспределяет его. Она удаляет административную и регулирующую 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 в неправильном 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, построить доверие, а затем расширить оттуда. Это путь, по которому идет MEDvidi.

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

Самая большая ошибка заключается в попытке наложить искусственный интеллект на сломанные рабочие процессы. Цель не должна заключаться в постепенном улучшении – она должна заключаться в переосмыслении того, где можно построить 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 простаивание поставщиков. Искусственный интеллект, управляемая документация – такая как 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 соответствия, могут быть полностью переработаны вокруг искусственного интеллекта, а не просто с его помощью. Это место, где происходят шаговые выигрыши.

Мониторинг соответствия – 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 нормативные рамки. Это означает, что организации должны быть готовы проверить свой подход, сгенерировать доказательства и работать в тесном сотрудничестве с регулирующими органами, чтобы продемонстрировать безопасность и соответствие.

Компании, которые увидят наибольшее влияние, – 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 за ошибки. Что такое 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 аудитабелен. 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, а клиницисты остаются ответственными за окончательные решения.

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

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

Регуляторная среда меняется. Искусственный интеллект уже присутствует в здравоохранении. Штаты, такие как Юта, создают песочницы, чтобы позволить технологическим компаниям продемонстрировать, что может сделать искусственный интеллект, включая назначение рецептов на контролируемые вещества.

В течение следующих нескольких лет мы увидим полностью автоматизированную помощь для стабильных пациентов. Визиты, 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, которого мы пытаемся достичь.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить MEDvidi.