ซีน ชอฟสตอลл หัวหน้าฝ่าย AI นวัตกรรม และข้อมูลที่ PaceMate – ซีรีส์สัมภาษณ์

ซีน ชอฟสตอลล์ หัวหน้าฝ่าย AI นวัตกรรม และข้อมูลที่ PaceMate เป็นผู้บริหารด้านเทคโนโลยีและผลิตภัณฑ์ที่มีประสบการณ์มากกว่า 20 ปี ในการสร้างโซลูชั่น SaaS ที่มีนวัตกรรมและรวม AI ที่ให้ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดได้ และสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจเชิงกลยุทธ์

ซีน ชोफสตอลล์ มีความเชี่ยวชาญในการทำให้ AI ที่เป็นปกติ เทคโนโลยีทางสุขภาพ และแพลตฟอร์มข้อมูลขับเคลื่อนสำหรับทีมและลูกค้า เพิ่มผลผลิตและประสิทธิภาพในกระบวนการทางคลินิก การทำงานก่อนหน้านี้ในการนำ AI มาใช้ในระบบการจัดการสุขภาพทำให้เกิดการปรับปรุงประสิทธิภาพที่สำคัญและผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้นผ่านการออกแบบที่直观และข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
ในฐานะผู้นำความคิดและผู้พูดสาธารณะเกี่ยวกับ AI สำหรับผู้บริหาร ซีน ชอฟสตอลล์ สร้างสะพานเชื่อมระหว่างความสามารถทางเทคนิคและแนวทางปฏิบัติทางธุรกิจเชิงกลยุทธ์ โดยมุ่งเน้นไปที่การจัดการผลิตภัณฑ์และพัฒนาที่ตอบสนองความต้องการทางคลินิกที่แท้จริง เขาสร้างทีมที่ให้โซลูชั่นที่มีนวัตกรรมที่แก้ไขปัญหาทางสุขภาพที่แท้จริง ไม่ใช่แค่การตามเทรนด์ทางเทคโนโลยี โดยให้ความสำคัญกับการจัดตำแหน่งกับความเป็นเลิศในการดำเนินงานและผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้น

PaceMate เป็นบริษัทเทคโนโลยีสุขภาพที่ให้บริการ PaceMateLIVE ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มบนคลาวด์สำหรับการตรวจสอบและจัดการข้อมูลการบำบัดหัวใจระยะไกล ระบบรวมข้อมูลจากอุปกรณ์หัวใจที่ฝังตัว เครื่องตรวจวัดหัวใจแบบพกพา และเครื่อง ECG ของผู้บริโภค โดยใช้การให้ความสำคัญอัตโนมัติในการช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพมุ่งเน้นไปที่การเตือนสำคัญที่สุด PaceMateLIVE ยังรองรับการทำงานร่วมกันกับระบบบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์หลักๆ เช่น Epic, Cerner และ athenahealth ทำให้กระบวนการทางคลินิกมีประสิทธิภาพมากขึ้น และการดูแลผู้ป่วยต่อเนื่องในคลินิกหัวใจดีขึ้น

คุณได้สร้างโซลูชั่น AI ที่ขับเคลื่อนด้วยสุขภาพมาแล้วกว่า 20 ปี รวมถึงเครื่องมือ AI ที่เป็นไปตาม HIPAA แรกที่ Auditdata และตอนนี้คือแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์หัวใจที่ PaceMate สิ่งใดคือแรงบันดาลใจที่ทำให้คุณเปลี่ยนมาใช้ AI เพื่อเปลี่ยนข้อมูลทางคลินิกให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้

ผมได้รับแรงบันดาลใจจากข้อมูลเสมอ ในช่วงต้นอาชีพการงานของผมในด้านการตลาดดิจิทัล สโลแกนของบริษัทของผมคือ “Quantifiable Creativity” – ความคิดที่ว่าคุณสามารถขับเคลื่อนอารมณ์และความคิดสร้างสรรค์ผ่านสิ่งที่คุณเรียนรู้จากข้อมูล เมื่อผมเปลี่ยนมาอยู่ในอุตสาหกรรมสุขภาพ ผมเห็นวิธีการใหม่ในการใช้ข้อมูล เมื่อ AI มาถึง ผมเชื่อจริงๆ ว่าถ้าเราสามารถใช้ AI ในรูปแบบ Human-in-the-Middle ได้ เราสามารถเปลี่ยนแปลงสุขภาพได้

จากนั้น AI ก็ขยายความเป็นไปได้เหล่านั้น ผมเชื่อว่าถ้าเราสามารถใช้ AI ในรูปแบบที่ฉลาดและ Human-in-the-Middle ได้ เราสามารถเปลี่ยนแปลงสุขภาพได้ โดยให้แพทย์มีเวลา更多กับผู้ป่วยในขณะที่งานที่น่าเบื่อๆ เกี่ยวกับข้อมูลถูกจัดการโดย AI เรายังไม่ถึงจุดนั้น แต่พื้นฐานกำลังถูกสร้างขึ้นเพื่อให้เราไปถึงจุดนั้น

PaceMate จัดการข้อมูลหัวใจและหลอดเลือดที่ใหญ่ที่สุดและครอบคลุมที่สุดในโลก ข้อมูลนี้ถูกเปลี่ยนเป็นอัลกอริทึมการทำนายที่ปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยและประสิทธิภาพทางคลินิกอย่างไร

ข้อมูลคือกุญแจสำคัญ เพื่อให้ได้พลังที่มากที่สุดจาก AI และ Machine Learning ทุกอย่างขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลที่คุณมี PaceMate เป็นผู้นำในอุตสาหกรรมไม่เพียงเพราะข้อมูลของเรา แต่ยัง因为ทีมของเรามีประสบการณ์ทางคลินิกที่ยาวนานในการตีความและตรวจสอบข้อมูล เมื่อคุณรวมข้อมูลการฝึกอบรมกับประสบการณ์นั้น คุณเริ่มเห็นว่าการประหยัดเวลา 1 นาทีและ 2 นาทีสามารถบวกกันเป็นผลประโยชน์ในการทำงานที่สำคัญ

จากนั้น เมื่อคุณเพิ่มความสามารถในการระบุแนวโน้มในข้อมูลผู้ป่วยตลอดอายุการใช้งานของอุปกรณ์ คุณกำลังให้แพทย์ด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ต้องการเพื่อตัดสินใจที่ดีที่สุดสำหรับผู้ป่วยของตน – โดยมีข้อมูลที่ครอบคลุมที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

กรอบการทำงานด้านกฎระเบียบ เช่น HIPAA และการอนุมัติของ FDA มักจะชะลอการนำ AI มาใช้ในสุขภาพ สิ่งที่องค์กรสามารถทำได้เพื่อสร้างนวัตกรรมด้วยความรับผิดชอบภายในข้อจำกัดเหล่านี้

ที่ PaceMate เราเชื่อในปรัชญา Human-in-the-Middle ของ AI อย่างมาก เราไม่โอนการตัดสินใจให้กับ AI ซึ่งเป็นสาเหตุที่ FDA ต้องการการกำกับดูแลอย่างจริงจัง แทนที่จะใช้ AI เพื่อขุด คัดเลือก และนำเสนอข้อมูล ในขณะที่ยังคงพึ่งพาความเชี่ยวชาญทางคลินิกในการตัดสินใจว่าสิ่งใดดีที่สุดสำหรับผู้ป่วยแต่ละคน

สำหรับ HIPAA ความเป็นส่วนตัวของ患者เป็นเรื่องที่ต้องกังวลอย่างจริงจังในด้านสุขภาพ และเราควรให้ความสำคัญกับมันเสมอ นี่คือสิ่งที่ดีเกี่ยวกับแนวทาง Human-in-the-Middle ของเรา – AI ไม่จำเป็นต้องรู้อะไรเกี่ยวกับข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ป่วย (PII) เราสามารถทำให้ข้อมูลไม่ระบุชื่อและวิเคราะห์จากนั้น แต่แม้จะมีปรัชญาที่ดีที่สุด การใช้เครื่องมือที่เป็นไปตาม HIPAA ซึ่งเข้ามาในตลาดในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมานั้นเป็นสิ่งจำเป็นเช่นกัน

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเป็นแนวทางที่มีหลายชั้น และความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยควรให้ความสำคัญเสมอ แม้จะมากกว่าการนวัตกรรม

ความไวต่อข้อมูลเป็นปัญหาที่สำคัญในด้านการดูแลหัวใจ PaceMate รับรองว่าการพัฒนา AI คงไว้ซึ่งระดับสูงสุดของความเป็นส่วนตัวและความไว้วางใจของผู้ป่วยอย่างไร

ความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยเป็นรากฐานของ PaceMate มาโดยตลอด และการเพิ่มขึ้นของ AI เพียงแต่เน้นย้ำถึงความสำคัญของความมุ่งมั่นนี้ เราเข้าใกล้การพัฒนา AI ด้วยปรัชญา “ความเป็นส่วนตัวโดยการออกแบบ” ซึ่งหมายความว่าการคุ้มครองข้อมูลไม่ใช่เรื่องรองจากการดำเนินการ แต่เป็นส่วนหนึ่งของทุกขั้นตอน

ทุกข้อมูลของผู้ป่วยที่ใช้ในการฝึกอบรม AI จะถูกทำให้ไม่ระบุชื่อและเข้ารหัสลับตามโปรโตคอลที่เกินข้อกำหนดของ HIPAA เรายังปฏิบัติตามหลักการลดข้อมูลให้เหลือน้อยที่สุด โดยเก็บและประมวลผลเฉพาะสิ่งที่จำเป็นสำหรับคุณค่าทางคลินิกเท่านั้น

ในด้านการดูแลหัวใจ เราได้รับความไว้วางใจด้วยข้อมูลสุขภาพที่เป็นส่วนตัวที่สุดเท่าที่จะทำได้ นั่นเป็นเหตุผลที่เราทำการประเมินผลกระทบด้านความเป็นส่วนตัวและตรวจสอบความปลอดภัยจากภายนอกเป็นประจำ เพราะการสร้างและรักษาความไว้วางใจไม่ใช่ความพยายามเพียงครั้งเดียว แต่เป็นความรับผิดชอบทุกวัน

การทำงานอัตโนมัติในด้านสุขภาพอาจเป็นดาบสองคม PaceMate ออกแบบ AI เพื่อเสริมทักษะของผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพ แทนที่จะแทนที่พวกเขาอย่างไร

ปรัชญา Human-in-the-Middle ของเราหมายความว่า AI ถูกใช้เป็นเครื่องมือที่เสริมความสามารถ ไม่เคยแทนที่ความเชี่ยวชาญ เรามุ่งมั่นที่จะใช้ความเชี่ยวชาญทางคลินิกในองค์กรและทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพในโรงพยาบาลเพื่อนำทางการพัฒนาผลิตภัณฑ์ของเราโดยตรง

เราถามคำถามเช่น “อะไรจะทำให้คุณมีประสิทธิภาพมากขึ้น?” “ข้อมูลอะไรจะช่วยให้คุณตัดสินใจได้ดีขึ้น?” และ “อะไรที่ขาดไปในกระบวนการทำงานปัจจุบันของคุณ?” จากนั้นเราจะใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นเพื่อนำทางวิธีการนำการทำงานอัตโนมัติและ AI มาใช้โดยไม่ขัดขวาง

หลายระบบสุขภาพต้องเผชิญกับข้อมูลที่กระจัดกระจายต่างๆ ทั่วอุปกรณ์ ระบบบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ และเครื่องมอนิเตอร์ PaceMate เข้าใกล้การรวมแหล่งข้อมูลเหล่านี้เพื่อนำเสนอข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ที่มีความหมายที่จุดดูแลอย่างไร

ในช่วง 10 ปีที่ผ่านมา เราได้กลายเป็นศูนย์กลางข้อมูลสำหรับการตรวจสอบระยะไกล และเราทราบถึงกระแสข้อมูลของผู้ป่วยจากภายในออกไป คุณสามารถคิดว่ามันเป็นกราฟอัตลักษณ์ที่ข้อมูลถูกเก็บและนำเสนอในขนาดที่ต้องการในเวลานั้น เราได้สร้างโครงสร้างพื้นฐานเพื่อดึงข้อมูลจากผู้ผลิตอุปกรณ์ต่างๆ แพลตฟอร์มการตรวจสอบระยะไกล และระบบบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ จากนั้นจึงทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐานและให้ความหมายเพื่อให้ใช้ประโยชน์ได้จริงที่จุดดูแล

กุญแจสำคัญคือการเข้าใจไม่เพียงแต่วิธีการรวบรวมข้อมูล แต่ยังรวมถึงเวลาที่จะนำเสนอข้อมูลด้วย เราได้กลายเป็นผู้เชี่ยวชาญในการรวบรวมข้อมูลที่กว้างขวางและไม่ระบุชื่อเพื่อตรวจสอบแนวโน้มและรับรองคุณภาพเมื่อเรานำแหล่งข้อมูลใหม่มาใช้ ความสามารถที่สองนี้ – การนำเสนอข้อมูลส่วนบุคคลแบบเรียลไทม์ ในขณะเดียวกันก็รักษามุมมองที่กว้างขวาง – ทำให้เราสามารถเปลี่ยนข้อมูลที่กระจัดกระจายให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้

ด้วยประสบการณ์ของคุณในการทำงานกับสตาร์ทอัพด้านสุขภาพหลายแห่ง อะไรคือความท้าทายที่ถูกมองข้ามมากที่สุดเมื่อผสมผสาน AI เข้ากับกระบวนการทางคลินิกในระดับใหญ่

ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยเป็นเรื่องที่น่ากลัวสำหรับหลายบริษัทเทคโนโลยีสุขภาพที่เล็กๆ แต่มีแนวปฏิบัติที่ดีและเครื่องมือที่มีอยู่แล้ว ทุกๆ ผู้ให้บริการคลาวด์หลักๆ เช่น AWS, Azure และ Google Cloud มีคำแนะนำและเช็คลิสต์สำหรับสตาร์ทอัพและองค์กรในการจัดการกับความท้าทายเหล่านี้

เมื่อจัดการกับสิ่งนั้นแล้ว ข้อมูลในระดับใหญ่จะกลายเป็นอุปสรรคถัดไป ที่ที่คุณอยู่ในปัจจุบันด้วยชุดข้อมูลของคุณจะแตกต่างอย่างสิ้นเชิงในอีก 6 เดือน การเข้าใจวิธีการใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างด้วยกราฟอัตลักษณ์ที่แข็งแกร่งสามารถเป็นพื้นฐานที่ดีในการเริ่มต้น และการบันทึกแนวทางของคุณไปตามทางจะช่วยป้องกันสีผมเทาในอนาคต

การนำ AI มาใช้อย่างมีจริยธรรมและโปร่งใสกำลังเป็นปัจจัยที่สำคัญในการสร้างนวัตกรรมด้านสุขภาพ คุณสร้างความรับผิดชอบและความสามารถในการอธิบายระบบ AI ที่ใช้สำหรับการสนับสนุนการตัดสินใจทางการแพทย์อย่างไร

สิ่งนี้กลับไปที่ปรัชญา Human-in-the-Middle ของเรา เราออกแบบ AI เพื่อนำเสนอข้อมูลเชิงลึกและรูปแบบ แต่แพทย์เป็นผู้ตัดสินใจสุดท้าย ซึ่งสร้างชั้นความรับผิดชอบที่มีแพทย์ที่ได้รับใบอนุญาตทบทวนและตรวจสอบสิ่งที่ AI แนะนำ

เรายังเน้นการแสดง “เหตุผล” ของคำแนะนำของ AI ระบบของเราสะท้อนจุดข้อมูลที่ขับเคลื่อนข้อมูลเชิงลึกเฉพาะ ทำให้แพทย์สามารถประเมินได้ว่ามันสมเหตุสมผลทางคลินิกสำหรับผู้ป่วยของตนหรือไม่ เราไม่ขอให้แพทย์ไว้วางใจกล่องดำ – เราให้ความโปร่งใสเกี่ยวกับตรรกะ

เนื่องจากการเรียนรู้เป็นสองทาง เราได้สร้างวงจรการให้ข้อมูลย้อนกลับอย่างต่อเนื่อง เมื่อแพทย์ยอมรับหรือทิ้งคำแนะนำของ AI นั่นจะแจ้งให้เราทราบถึงการปรับปรุงแบบจำลองของเรา วงจรการให้ข้อมูลย้อนกลับนี้สร้างความรับผิดชอบทั้งสองทาง และเมื่อเวลาผ่านไป AI จะเรียนรู้จากความเชี่ยวชาญทางคลินิก ในขณะที่แพทย์สามารถเห็นได้ว่าข้อมูลของพวกเขาสามารถกำหนดรูปแบบของระบบได้อย่างไร

สุดท้าย AI ที่สามารถอธิบายได้ในด้านสุขภาพไม่ใช่แค่เรื่องความโปร่งใสทางเทคนิค แต่ยังรวมถึงการเคารพการตัดสินใจทางคลินิกและสร้างเครื่องมือที่เสริมการดำเนินการตัดสินใจมากกว่าการบดบัง

ในฐานะผู้ที่ให้คำปรึกษากับผู้บริหารเกี่ยวกับกลยุทธ์ AI บ่อยๆ การเปลี่ยนแปลงความคิดที่สำคัญที่สุดสำหรับผู้นำด้านสุขภาพที่ต้องการเปลี่ยนจากการทดลองไปสู่การนำไปใช้อย่างมีความหมายคืออะไร

เมื่อผมพูดกับผู้นำทางธุรกิจเกี่ยวกับ AI ผมพยายามผลักดันให้พวกเขามีความคิด “what if” หรือ “I wish…” หนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังที่สุดใน AI คือความสามารถในการเข้าถึงมุมมองของโลกต่อปัญหา ไม่ใช่แค่คนรอบตัวคุณหรืออคติของคุณเอง เมื่อคุณคิดว่าสิ่งใดเป็นเรื่องยากหรือเป็นไปไม่ได้ ใช้ AI ที่คุณชื่นชอบเพื่อบอกว่า “I wish I could…” และอธิบายสิ่งที่ขัดขวางคุณ นั่นเป็นเรื่องที่มีพลังมาก ผมยังแนะนำให้พวกเขาทำให้ AI LLM ของตนเป็นคนซื่อสัตย์ บอกปัญหาให้มัน แต่ยังบอกให้มันถามคำถามที่ละเอียดด้วย บางครั้ง สิ่งนั้นเพียงอย่างเดียวจะนำคุณไปสู่วิธีแก้ปัญหาที่แท้จริง

AI ยังเป็นเครื่องมือที่ดีสำหรับการวางแผน ผู้บริหารต้องตั้งกลยุทธ์ ในขณะเดียวกันก็สร้างแผนการดำเนินการ กำหนดวิธีการวัดความสำเร็จ และระบุอุปสรรคก่อนที่จะเกิดขึ้น AI มีประโยชน์ในการช่วยวางแผนเพื่อเริ่มต้น

สุดท้าย เราได้อ่านเกี่ยวกับว่า AI กำลังเข้ามาแทนที่งานและบริษัทต่างๆ กำลังปลดคนเพื่อสนับสนุน AI ผมคิดว่านั่นเป็นวิธีคิดที่ไม่ดีเกี่ยวกับ AI บริษัทที่สร้างขึ้นจากผลิตภัณฑ์หรือบริการสำหรับคนต้องการคนเพื่อเข้าใจสิ่งที่พวกเขาให้มา แทนที่จะใช้ AI เพื่อลดต้นทุน คิดว่า AI สามารถนำงานที่น่าเบื่อๆ จากคนและกลายเป็นเครื่องมือที่เพิ่มประสิทธิภาพได้ หากคุณสามารถลดต้นทุนได้ 15% หรือเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน 200% สิ่งไหนเป็นตัวเลือกทางธุรกิจที่ดีกว่า

เมื่อมองไปข้างหน้า 5 ปี คุณเห็น AI เปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของการตรวจสอบหัวใจและการแพทย์ป้องกันอย่างไร และคุณหวังว่าจะบรรลุเป้าหมายใดที่ PaceMate ในช่วงเวลานั้น

AI จะเป็นส่วนหนึ่งของงานและชีวิตประจำวันของเรามากขึ้นใน 5 ปีข้างหน้า เมื่อผู้ใช้ของเรามีความมั่นใจและเชื่อถือผลลัพธ์มากขึ้น มันจะเปิดโอกาสและความร่วมมือที่ไม่มีที่สิ้นสุด

ผมอยากให้เครื่องมือที่ช่วยแพทย์ให้ความสำคัญกับการดูแลผู้ป่วยที่ต้องการมากที่สุด – ผู้ที่อาจมีความเสี่ยงสูงสุดต่อเหตุการณ์ที่ไม่พึงประสงค์ จากนั้นเราสามารถเริ่มใช้ AI และข้อมูลแนวโน้มเพื่อแสดงผลลัพธ์ที่เป็นไปได้สำหรับผู้ป่วยแต่ละคน ทำให้แพทย์มีภาพที่ชัดเจน hơnเกี่ยวกับสิ่งที่จะเกิดขึ้น

สุดท้าย เมื่อเราสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่ทุกคนไว้วางใจได้ การค้นหาความร่วมมือที่ดีกับโรงพยาบาลวิจัยเพื่อช่วยให้พวกเขาใช้ประโยชน์จากโมเดลของเราจะเป็นเป้าหมายที่สูงส่ง นั่นคือที่ที่เราสามารถขับเคลื่อนนวัตกรรมทั่วอุตสาหกรรมได้เร็วขึ้น และมีผลกระทบอย่างมีความหมายต่อการดูแลหัวใจโดยรวม

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม PaceMate เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม