Harjinder Sandhu, PhD, Saykara’nın Kurucu Ortağı ve CEO’su – Röportaj Serisi

Harjinder Sandhu, PhD, Saykara’nın kurucu ortağı ve CEO’sudur. Saykara, artan belgelerin ve elektronik sağlık kaydı (EHR) veri girişinin neden olduğu doktor yanığı salgınıyla mücadele etmek için çalışan bir şirkettir.

Bilgisayar bilimi profesörü olarak akademik kariyerinize başladığınızdan ve sonra girişimciliğe geçtiğinizden bahseder misiniz? Bu değişimi yapmanıza neler sebep oldu?

Bilgisayar bilimi profesörü olarak yıllarca öğretim ve araştırma makaleleri yazarak bilgisayarın dönüştürücü gücünü öğrettikten sonra, bu bilgiyi gerçek bir dünya senaryosuna, endüstriyi önemli bir şekilde etkileyebilecek bir şeye uygulamaya karar verdim. İlk planım, bir şirketin kurulmasına yardımcı olmak için bir veya iki yıl geçirmek ve sonra akademisyenliğe dönmekti. Ancak, dot-com patlaması之后, insanların hayatlarında gerçek bir fark yaratmak için bir şeyler inşa etmenin heyecanı ve zorluğu çok büyük oldu ve asla profesör olarak önceki görevime geri dönmedim.

Saykara’nın kuruluş hikayesini anlatır mısınız?

2015 yılında Saykara’yı, konuşma tanıma, makine öğrenimi ve doğal dil işleme potansiyelini, sağlık hizmeti sağlayıcı kuruluşlarının karşılaştığı en önemli sorunlardan biri olan klinik belgelerin hantal ve zaman alıcı doğasını çözmek için uygulamak amacıyla kurdum.

Şu anda mevcut konuşma tanıma çözümleri, doktorların kelime kelime dikte ettikleri şeyi yakalamak için çok yeteneklidir, ancak bunları kullanarak gerekli klinik belgeleri tamamlamak hala önemli zaman ve çaba gerektirir. Doktorlar, bilgisayar, fare ve klavyeye bağlı kalır, içeriği düzenler ve elektronik sağlık kaydı (EHR) sisteminin karmaşıklıklarını gezinir. İşte daha büyük sorun burada yatıyor.

Son beş yıl içinde, Saykara, doktorlar ve hastalar arasındaki konuşmaları yorumlayabilen ve otomatik olarak klinik notlar, emirler ve sevkler gibi tıbbi kayıtlar için gereken yapılandırılmış verileri oluşturabilen bir platform geliştirdi ve başlattı. Bunu, doktorların mobil bir uygulama aracılığıyla erişebildiği bir ses etkin asistan olan Kara ile yapıyoruz.

Ben, son 20 yıldır konuşma tanıma, makine öğrenimi ve doğal dil işleme teknolojileriyle persönel olarak ilgileniyorum ve Saykara, aslında benim üçüncü sağlık teknolojisi başlangıcım. İlk başlangıcım, 2000 yılında arkadaşım Kulmeet Singh ile birlikte kurduğumuz ve daha sonra Nuance Communications’a sattığımız MedRemote adlı bir şirketti. 2011 yılında, ikimiz birlikte Twistle adlı başka bir şirket kurduk ve şu anda hala faaliyette olan bu şirketin Yönetim Kurulu’nda görev yapıyorum, ancak 2015 yılından bu yana tam zamanlı olarak Saykara’nın CEO’su olarak görev yapıyorum.

Klinik belgeleme ne kadar büyük bir sorun ve bu işlem normalde doktorlar için ne kadar zaman alıyor?

Bu ne kadar büyük bir sorun? Bir kelimeyle: DEVASA.

Doktorlar, sigorta faturalama gereksinimleri, kamu raporlaması ve düzenleyici yükümlülükler nedeniyle artan klinik belgeleriyle karşı karşıya kalıyorlar. Doktorlar, sadece hastalarla geçirdikleri zamanı kaybetmiyorlar, aynı zamanda elektronik sağlık kaydına (EHR) veri girişi yapmak için zaman harcamak zorunda kalıyorlar.

Tıp dergisinde yayınlanan bir çalışmaya göre, doktorlar, direkt klinik yüz yüze hasta ile geçirdikleri her saat için, yaklaşık iki saat idari işlerle uğraşıyorlar. Özellikle, çalışma, doktorların EHR ve masa işleri için her saat kliniğe ayırdıkları zamanın neredeyse iki katı zaman harcadıklarını buldu. Birçok doktor için, bu, geceleri veya hafta sonları ekstra bir veya iki saat daha çalışmaya yol açar, bu da genellikle ‘pajama zamanı’ olarak adlandırılır.

Çok sayıda başka çalışma ve anket, doktorların %50 ila %71’inin tükenmişlik yaşadığını, bu durumun COVID-19 salgını sırasında daha da kötüleştiğini gözlemledi. 2020 Medscape Doktor Tükenmişlik ve İntihar Raporu, tükenmişliğin en önemli katkıda bulunanlarının “bürokratik görevler (örneğin, grafik, evrak işleri)”, “çalışma saatleri” ve “pratiklerin artan bilgisayar kullanımı (EHR’ler)” olduğunu ortaya koydu.

Saykara, makine öğrenimi ve doğal dil işleme teknolojileriyle neler yapıyor?

Konuşma AI bağlamında yaptığımız şey tamamen benzersiz. Doktorlar ve hastalar arasındaki doğal olarak oluşan konuşmaları anlayabilir ve bu konuşmalardan yapılandırılmış verileri oluşturabiliriz, bu da başka hiçbir şirketin yapamadığı bir şey. Ayrıca, platformumuzun evrensel özellikleri, herhangi bir tıbbi uzmanlık alanına kolayca uyum sağlayabilmesini sağlar ve her bir doktorun tarzına ve tercihlerine göre kullanıcı deneyimini uyarlayabiliriz.

Şu anda, AI’mizle bir insan-in-the-loop inceleyiciyi birleştiren yarı otonom bir melez modelimiz var, bu da bilgi tabanımızı güçlendirir ve kullanıcılarımıza ilk günden itibaren doğru sonuçlar döndürmemizi sağlar.

Konuşma tanıma bileşenimiz ne dediklerini yakalar, doğal dil anlama bileşenimiz ise ne dediklerini yorumlar. Örneğin, bir hasta diz ağrısı nedeniyle gelir, sistem önce diz ağrısının bir semptom olduğunu anlamalıdır. Sonra, hastanın söylediği veya doktorun özetlediği şeylere dayanarak diz ağrısı hakkında bir hikaye oluşturmalıdır. Ne zaman oldu? Neden oldu? Ne kadar şiddetli? Sistem daha sonra bu hikayeyi ham veri formatında alır ve doktorun gördüğü kapsamlı, yüksek kaliteli bir klinik not oluşturur.

Sistemimiz ayrıca “gürültüyü” filtreleyebilir ve doktorun bir hasta ziyaretinin nedenine bağlı olarak toplaması gereken bilgileri anlar, sonra ilgili ve olmayan şeyleri doğru bir şekilde öngörür ve tahmin eder. Örneğin, bir hasta romatologa artrit nedeniyle gider ve yeni bir ev satın alma konusundaki endişelerinden bahsederse, romatolog muhtemelen bu ayrıntıları belgelemek istemez. Sistem bunu öğrenebilir ve sadece romatologun klinik notuna ilişkin olan şeylere odaklanabilir. Diğer taraftan, bir hasta aile hekiminin ofisine gider ve yeni bir ev satın alma konusundaki endişelerinden bahsederse, aile hekimi muhtemelen bu ayrıntıları belgelemek isteyecektir.

Bir doktor, bir hasta ile etkileşirken Saykara’yı nasıl kullanır?

Doktor, ofis ziyaretinin veya prosedürün (klinik karşılaşma) sırasında, genellikle bir iPhone’da, bizim iOS uygulamamızın açılır, hasta adı üzerine dokununur (günlük liste, doktorun EHR’sinden veya randevu uygulamasından ithal edilir) ve sonra normal ve alışılmış bir şekilde hasta ile konuşur. AI asistanımız Kara, tüm konuşmayı pasif olarak dinler ve kliniğin tamamlanması之后, doktor uygulamayı sonlandırır. Platformumuz daha sonra ilgili içeriği yorumlar ve tıbbi kayıtlar için gereken yapılandırılmış verileri oluşturur ve hasta kaydındaki EHR sistemine doğrudan nüfus eder, doktorun gözden geçirmesi ve onaylaması için hazır olur.

Saykara, doktorların çözümünü farklı modlarda kullanabileceği bir platform sunuyor. Bazı farklı modlardan bahseder misiniz?

Ben önce “ambiyans modu”ndan bahsettim. Doktorlar ayrıca AI asistanımızı “özet modu”nda da kullanabilir, bu da doktorun yine doğal bir şekilde konuşmasına olanak tanır – özel kod kelimeleri veya komutlar gerekmez. Ancak, bu modda Kara, hasta ile tüm konuşmayı dinlemez, doktor, karşılaşma sırasında ve/veya sonrasında bir veya daha fazla kısa yansıtma özeti sağlar. Süreç之后 aynıdır, sonuçta oluşan içerik de aynıdır.

Saykara şu anda hangi pazar segmentlerine ve endüstrilere odaklanıyor ve platformunuzu nasıl lisanslıyorsunuz?

Saykara, en üst düzeyde sağlık endüstrisine hizmet vermektedir. Müşterilerimiz arasında bağımsız doktor muayenehaneleri ve hastaneler, sağlık sistemleri, ameliyathane merkezleri ve acil bakım merkezleri bulunmaktadır. Bir yazılım hizmeti abonelik modeline sahibiz, müşterilerimiz platformumuzu kullanmak için aylık bir ücret öder.

Pratikte çalışan doktorlardan gelen geri bildirim nasıl?

Geri bildirimler非常 olarak pozitif. Bu, doktorlar için gerçekten hayat değiştirici ve onlar da bunu söyleyor. AI asistanımız, ‘pajama zamanı’nı tamamen ortadan kaldırıyor ve doktorların EHR ile etkileşime girdiği ve klinik belgeleri hazırladığı zamanı ortalama %70 oranında azaltıyor. En önemlisi, doktorlara hastalarıyla daha fazla yüz yüze zaman veriyor. Doktorlar, hastalarına tam dikkatini vererek, hiçbir engel olmadan iletişim kurabiliyor.

Ürünümüzün verimlilik, iş-yaşam dengesi ve doktor-hasta ilişkisi üzerindeki etkileri hakkında onlarca tanıklık aldık. Örneğin, bir aile hekimi, “Şimdi, Saykara ile, bir hasta görüyorum ve 15 dakika içinde kaydını yapıyorum, sadece 30 saniye harcıyoruz. Bu, gerçekten oyun değiştirici.” dedi. Bir çocuk doktoru, “Eşim, evde daha mutlu bir insan olduğumu söyleyebilir, çünkü artık başımın üzerinde grafiklerin ağırlığı yok.” dedi. Bir ortopedik cerrah, “Hastalarıma tam dikkatimi verebiliyorum ve ziyaret sırasında onların tatilleri, torunları veya önerdikleri restoranlar hakkında konuşmak için bile zamanım oluyor.” dedi. Bir vasküler cerrah, “Konteks ve söylenen şeyin amacını anlıyor, sonra EHR’mizde güzel ve doğru bir not oluşturuyor. Artık geceleri ve hafta sonları grafiklerini düzeltmek ve imzalamak için zaman harcamıyorum.” dedi. Bir çok uzmanlık doktor grubunun CEO’su, “Saykara mobil AI asistanını kullanmak, sağlayıcılarımızın hastalarıyla odaklanmasına, kişiselleştirilmiş, anlamlı ve işbirlikçi etkileşimler yaratmasına olanak tanır.” dedi.

Sağlık hizmetlerinde AI’nin geleceği hakkında neler düşünüyorsunuz?

Sağlık hizmetlerinde AI devrimi hala bebeklik döneminde. Ancak, sağlık endüstrisine uygulanabilecek AI yetenekleri gerçekten çok geniş ve büyük bir potansiyele sahip. Sağlık hizmetlerinin klinik, operasyonel, mali, teknik, idari ve güvenlik alanları için AI uygulamaları bulacaksınız, IoT cihazı izleme, kronik durum yönetimi, ilaç reçetesi, karar desteği, hastalık tespiti, bakım planlama, iş akışı otomasyonu, gelir döngüsü optimizasyonu, tedarik zinciri yönetimi, klinik denemeler ve daha fazlası için çözümler. Genel olarak, bu uygulamaların hala çok erken aşamalarında olduğunu ve olgunlaştıkça daha fazla yetenek göreceğimizi düşünüyorum.

Diğer endüstrilerdeki AI teknolojilerinde gördüğümüz gibi, AI bir infleksiyon noktasına ulaştığında, daha hızlı bir hızda evrimleşmeye başlar ve daha kısa zaman dilimlerinde daha fazla şey yapabilir, büyük bir doğrulukla. Sağlık hizmetlerindeki birçok uygulamanın infleksiyon noktasına yakın olduğunu düşünüyorum. Henüz kimsenin düşünmediği çok şey var. Önümüzdeki üç ila beş yıl içinde, sağlık hizmetlerinde AI’nin olumlu bir şekilde devrimsel değişikliklere yol açmasını bekliyorum.

Hangi yeni teknolojilerden en çok heyecan duyuyorsunuz?

Ben, insanlarla konuşarak etkileşime girebilen AI sistemlerinden en çok heyecan duyuyorum, bu sistemler her endüstriyi etkileyecek. Bilgisayar cihazlarının konuşmalarımızı anladığı noktaya ulaştığımızda, hayatımızın her yönünü etkileyecek yeni bir dünya açılacak.

Şu anda, bir bilgisayar cihazıyla etkileşime girmek için, onun şartlarına göre öğrenmeniz必要. Parametreler önceden tanımlanmıştır ve onu en iyi şekilde kullanmak için nasıl kullanacağınızı öğrenmelisiniz. AI devriminin ufukta olduğu şey, bir bilgisayar cihazıyla, diğer insanlarla doğal olarak etkileşime girebileceğiniz bir şekilde, dil yoluyla, cihazın uygun şekilde yanıt vermesini bekleyerek etkileşime girebileceğiniz bir dünya.

Harika bir röportaj için teşekkür ederim, AI’nin daha hızlanan bir oranda evrimleştiği konusunda tamamen aynı fikirdeyim. Daha fazla bilgi öğrenmek isteyen okuyucular Saykara’yı ziyaret edebilir.