Mohan Giridharadas, LeanTaaS’ın Kurucusu ve CEO’su – Röportaj Serisi

Mohan Giridharadas, LeanTaaSın Kurucusu ve CEO’sudur, sağlık sistemleri için AI destekli ve SaaS tabanlı kapasite yönetimi, personel yönetimi ve hasta akışı yazılımlarının lider sağlayıcısıdır. Şirketin yazılımları, ülke çapında 175’den fazla sağlık sistemi tarafından kullanılmaktadır. LeanTaaS, 10 Ocak 2023’te Hospital IQ‘ı satın alarak, ilk dijital sağlık şirketlerinden biri olarak 1 milyar doların üzerinde bir değerleme elde etti, bu da Bain Capital‘in şirketin çoğunluk hissesini 6 Haziran 2022’de satın almasının ardından geldi.

Erken yaşlarda mühendis olmak istediğinizi biliyordunuz, bu ilgiyi ne tetikledi?

Büyürken, babam mühendisti, aynı zamanda üç büyük kardeşim de mühendisti. Her zaman daha yüksek bir eğitim yolu izledim ve sonunda Bombay’daki IIT’ye (Hindistan Teknoloji Enstitüsü) girdim. Lisans eğitimimi elektrik mühendisliği alanında tamamladım, ardından ABD’ye gelip Georgia Tech Üniversitesi’ne bilgisayar bilimi yüksek lisansı ve sonra Stanford Üniversitesi’ne MBA için girdim.

McKinsey & Company’de 18 yıl çalıştınız, üzerinde çalıştığınız bazı projeler nelerdi ve bu deneyimden neler öğrendiniz?

McKinsey’de, Kuzey Amerika’da Lean Üretim ve Lean Hizmet Operasyonlarını yönettim, ayrıca APAC’de Lean Operasyon ve Lean Hizmet Operasyonlarını yönettim. 2009’un sonunda iki ana fikirle LeanTaaS’ı kurmak için ayrıldım. İlk olarak, her yerde operasyonel iyileştirme projelerinin excel elektronik tablolarının arkasında gerçekleştiğini fark ettim. Ayrıca, herhangi bir süreç iyileştirme çabası, projenin başında olan şey ne olursa olsun, sürekli değişen proje işleri olan bir proje ekibini gerektirir. LeanTaaS’ı kurma vizyonum, excel düzeyindeki matematiği sofistike matematikle değiştirebilecek ve bir SaaS platformuyla yerleşik bir proje ekibinin ihtiyacını ortadan kaldıran yetenekleri sunmaktı.

LeanTaaS’ın kuruluşuna yol açan bir Silicon Vadisi kokteyl partisinde yapılan bir sohbetin hikayesini paylaşabilir misiniz?

Silikon Vadisi’nde, herhangi bir kokteyl veya akşam yemeği partisi, şirket kuran, şirket satan veya şirketleri halka açan insanları barındırır. Bu tür partilerden birine katıldım ve birisi bana ne yaptığımı sordu. Ona McKinsey’de olduğumu, ancak zaten bir yazılım şirketi kurmak için ayrılmaya karar verdiğimi söyledim. O sırada tam olarak ne olacağından emin değildim. Bana baktı ve “bu khá cesur bir adım” dedi. McKinsey’deki mevcut rolümde, herhangi bir CEO’nun takvimine girebiliyordum. Eğer şirket kurmak için ayrılsam, ürün, teknoloji, finansman, müşteriler olmadan, beni kim görecek? Bu konuşma benim için bir temel yapı taşı oldu. Yeni şirketim, 20 yılda edindiğim becerileri kullanabilecek, aynı zamanda yazılım alanında yenilikçi ve ayırt edici olacak bir şey olmalıydı. Bu önemli konuşma, olanakları daraltmama ve bir tematik yazılım şirketi kurma amacına odaklanmama yardımcı oldu.

LeanTaaS’ın orijinal vizyonu genişti, sağlık hizmetlerine odaklanmaya ne sebep oldu?

LeanTaaS yolculuğu 2010’da endüstri-agnostik bir yaklaşım ile başladı. Yaklaşık 20 şirket, Google (GOOGL ), Home Depot (HD ) ve Flextronics dahil, operasyonel performansı iyileştirmek için özel olarak oluşturulmuş SaaS uygulamaları ile çalışıyorduk.

Sonra, 2013’te, Stanford Sağlık Bakımı ile infüzyon programlama sorununu çözmek için ortaklık kurduk. Talep sinyalleriyle mevcut arzın analitik olarak sağlam bir şekilde eşleştirilmesi için tasarlanmış bir algoritma oluşturduk. Geçmiş deneyimimden, arz ve talebi analitik olarak eşleştirmenin operasyonel performansı optimize etmenin kilit noktası olduğunu biliyordum. Çözümümüz işe yaradı ve sonraki 18 ayı algoritmalarımızı geliştirerek ve ilk ürünümüzü, İnfüzyon Merkezleri için iQueue’u yaratarak geçirdik. 2015’te tamamen sağlık hizmetlerine odaklanmaya karar verdik.

Hastaneler ve sağlık kurumları için operasyonları optimize etmeye yardımcı olan bazı makine öğrenimi teknolojileri nelerdir?

Daha fazla sağlık verisi dijitalleştirildikçe, bu verilerin sağlayıcıların arz ve talebi daha verimli bir şekilde eşleştirmelerine yardımcı olmak için kullanma fırsatı ortaya çıkıyor. Makine öğrenimi teknolojileri, insan aklının çok ötesinde matematiksel yeteneklere sahiptir ve hastanelerde ve infüzyon merkezlerinde operasyonları optimize etmek için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bu teknolojiler, veriye dayalı içgörülerle verimliliği, hasta sonuçlarını ve kaynak tahsisini iyileştirmek için kullanılır. Sağlık hizmetleri optimizasyonunda kullanılan bazı önemli makine öğrenimi teknolojileri şunları içerir:

Predictive Analytics: Makine öğrenimi algoritmaları, hasta kabul oranlarını, hastalık salgınlarını ve hasta sonuçlarını tahmin etmek için histórik verileri analiz edebilir. Bu, hastanelerin kaynaklarını daha etkili bir şekilde tahsis etmelerine ve olası hasta talebi artışı için planlamalarına yardımcı olur.

Hasta Akışı Yönetimi: Makine öğrenimi, hasta akışını, tahliye zamanlarını veya engelleri, yatak kullanılabilirliğini ve hastaların hastanede hareketini öngörerek optimize edebilir. Bu, bekleme sürelerini azaltır, hasta memnuniyetini artırır ve kaynak kullanımını iyileştirir.

Kaynak Tahsisi ve Programlama: Makine öğrenimi, histórik veri ve gerçek zamanlı talebe dayanarak hastane personelinin, ameliyathane ve ekipmanların programlanmasına yardımcı olabilir. Bu, özellikle当前 sağlık personeli krizi sırasında kritiktir.

LeanTaaS, sağlık personeli kıtlığını nasıl hafifletmeye yardımcı olur?

Teknolojimiz, AI ve öngörücü analitikle güçlendirilmiş ve sağlık sisteminin histórik ve gerçek zamanlı verisiyle beslenir, sağlık sistemi liderlerine mevcut işgücülerini en iyi şekilde kullanmalarına yardımcı olur. Hastanelerin, hastane içinde, infüzyon merkezlerinde ve ameliyathanelerde personelinin en iyi şekilde kullanılması için çeşitli yollarla bunu gerçekleştiriyoruz;

Personel çözümleri, mevcut personelin hastane içinde, infüzyon merkezlerinde ve ameliyathanelerde en iyi şekilde kullanılması için yapılandırılması. Örneğin, İnfüzyon Merkezi için iQueue bir personel modülü sunar, bu modül tüm sağlık sistemi boyunca görünürlük sağlar ve birim hemşirelik liderlerine ve personel ofisine, engelleri ve bariyerleri tanımlamak ve mevcut kaynakları en iyi şekilde kullanmak için zaman ve içgörü sağlar. İnfüzyon Merkezi için iQueue’u kullanan Health First, sağlık sistemi genelinde çekirdek personelin diğer bakım seviyelerine aktarılmasında %44’lük bir azalma, günlük personel planının iletilmesinde 45 dakikalık bir azalma ve aylık 500 aramanın ortadan kaldırılmasını gerçekleştirdi.

Personelin öngörülebilir, tutarlı günler çalışmasını ve molalar almasını sağlayan optimize edilmiş programlama araçları. Örneğin, İnfüzyon Merkezi için iQueue infüzyon liderlerine, randevu karışımı, hemşire ve sandalye kaynakları ve bağlı randevuları dikkate alan optimize edilmiş programlar oluşturma yeteneği sağlar. Bu programlar, günlük programların ortasındaki zirveleri “pürüzsüz” bir şekilde yerleştirerek, sonraki günlerde muhtemel ek veya iptal edilen hastaları öngörerek, hemşirelere düzenli iş yükleri sağlar ve düzenli molalar almasına izin verir. İnfüzyon Merkezi için iQueue’u kullanan Oregon Sağlık ve Bilim Üniversitesi, maksimum kapasite üzerindeki günlerin %39’luk bir azalması, zirve sandalye kullanımında %14’lük bir azalma ve planlanan kapanış saatinden sonra çalışmada %31’lük bir azalma gerçekleştirdi.

Personelin günlük işlerinde zaman alıcı veya stresli görevleri azaltan veya ortadan kaldıran özellikler. Örneğin, Ameliyathane için iQueue ameliyathane programlama bilgilerinin tek bir kaynaktan görüntülenmesi, paylaşılması ve basitleştirilmesini sağlayan modüller sunar ve programlayıcıların zamanını veya bir vaka programını bir tıkla serbest bırakmasına veya talep etmesine olanak tanır. Ameliyathane için iQueue’u kullanan Baptist Sağlık Jacksonville, terk edilmiş aramalarda %46’lık bir azalma, günlük olarak her hastanede 4 ek vaka programlanması, aramaların ortalama işleme süresinde %50’lik bir azalma ve en büyük hastanesinde arama hacminde %40’lık bir azalma gerçekleştirdi.

Hasta akışını otomatikleştirmeye yardımcı olan bazı temel özellikler nelerdir?

Hastane kapasitesini yönetmek, hastaneler için en kritik zorluklardan biridir. Bu, yatak kullanılabilirliği, hasta akışı ve personel ihtiyaçlarını koordine ederek, hasta talebini karşılayacak kaynakların mevcut olmasını sağlamak için karmaşık bir dengeleme işlemini gerektirir. Kapasite ve personel yönetimi için proaktif bir yönetim yeteneği olmadan, hasta akışı, uzun bekleme süreleri, uzun hastanede kalma süreleri, yönlendirmeler veya tedavi görmeden ayrılma ile sonuçlanan operasyonel uygulamalar ortaya çıkar. Bu, yetersiz hasta bakımı, azaltılmış personel memnuniyeti ve hastanenin kaybedilen geliri ile sonuçlanır.

LeanTaaS’ın İnfüzyon Merkezi için iQueue çözümü, hastane liderlerine ve ön saflardaki ekiplere, yatak kullanılabilirliği, hasta akışı ve personel ihtiyaçlarını bir arada koordine etme yeteneği sağlar, böylece kapasite mevcut olur, öncelikler bakım ekipleri arasında hizalanır ve personel en çok ihtiyaç duyulan alanlara atanır. iQueue, mevcut sistemlerden (ör. EHR, hasta akışı, işgücü yönetimi vb.) verileri toplar ve analiz eder ve kapasitesini dinamik olarak ayarlar. iQueue, her bir ekip üyesini destekler, hastanenin operasyonel sağlığını sürekli olarak izler ve gerçek zamanlı içgörüler sağlar, böylece engelleri tanımlayabilir ve personelini en iyi şekilde kullanabilir. Teknoloji destekli otomatikleştirme ve şeffaflık yoluyla, hastaneler kapasiteyi proaktif bir şekilde yöneterek bakım ilerlemesini sürdürebilir, günlük tahliyeleri ve transferleri koordine edebilir ve günlük personel işlerini basitleştirebilir.

Çok sayıda hastane için LeanTaaS, COVID-19 salgınıyla başa çıkmada önemli bir rol oynadı, neler görüldü?

COVID-19 salgını, hastaneleri açıkça kapasitelerinin sınırına itti. Talep tarafında, daha fazla hasta突然 yoğun tıbbi bakım gerektirirken, arz tarafında, PPE, ardından ICU yatakları, ardından normal yataklar ve nihayetinde hemşire personeli eksiklikleri vardı. Hastanelerin marjları, artan hasta yükleri ve azalan seçimli prosedürler nedeniyle hala çok ince. Mevcut ayak izlerini genişletemedikleri veya daha fazla varlık alamadıkları için, hastaneler mevcut varlıklarından daha fazlasını elde etmeye odaklanmak zorunda kaldılar.

LeanTaaS çözümleri, hastanelerin ameliyatları programlamalarına, idari görevleri azaltmalarına ve nihayetinde daha maliyetli bir şekilde çalışmasına yardımcı oldu – bir kazan-kazan-kazan durumu. Örneğin, salgın sırasında Novant Health, mevcut ameliyathane zamanının eksikliği, 8.000 ertelenen cerrahi vaka ve düşük blok kullanımı ile karşı karşıya kaldı. Sistem, ameliyathane kapasitesini iyileştirmek ve cerrahlar ile programcılarına basit, erişilebilir ve paylaşılan bir ameliyathane zamanı aracı sunmak için Ameliyathane için iQueue‘u uyguladı. Araç, cerrahi vakalarının geri dönüşünün ardından operasyonları yönetmek için çok önemli olduğunu kanıtladı. Novant Health, vaka hacminde %4’lük bir artış ve 75-90 gün boyunca biriken tüm geri dönüşümünü yalnızca 90 gün daha sonra temizledi. Nihayetinde, 6,15 katlık bir getiri sağladı ve cerrahlar ve ofis yöneticileri arasında daha geniş bir katılım gerçekleştirdi.

Sağlığı modern çağa taşımak behindaki bazı zorluklar nelerdir?

Geleneksel olarak, sağlık hizmeti endüstrisi, sorunları çözmek yerine takdir eden eski miras altyapısı ile tanımlanmıştır; güvenliği ve doğruluğu teşvik etmemek için yeni teknolojilere güvenmekten kaçınan özel bir yükümlülüğü vardır ve nihayet, finansal kaynaklar kıymetli olduğundan, liderleri, garantili bir ödül olmadan bir yatırım yapma riskine giremez. Salgın, bu şarkıyı değiştirmeye yardımcı oldu. Sağlık sistemleri, bakım erişimi korumak için hızlı bir şekilde dijital çözümler benimsemek zorunda kaldılar ve bu süreçte, sağlayıcı ve hasta talebi, ROI ve teknolojiyi benimseme yetenekleri için kanıt sağladılar.

On yıllarca diğer endüstrilerin gerisinde kalan bu son dijital dönüşüm dalgası, sağlığı tüketici odaklı bir thếkte yakalamak yerine, AI’ye liderlik etmek için bir teknoloji neslini atlayacak konuma getirdi. Sağlık liderleri artık, teknoloji önceliklendirmelerinde güvenlik, gizlilik, anında sonuçlar ve kanıtlanmış getiriye odaklanmayı biliyorlar ve gerçekten destekleyici ve faydalı iş akışları sunan, insan uzmanlığını koruyan ve geliştiren teknoloji arıyorlar. Hızla dijitalleştikçe, yeni AI tabanlı teknolojileri desteklemek için gereken altyapıyı oluşturdular.

Ancak, yeni teknolojiyi sağlık hizmetlerine getirmenin kritik bir unsuru, değişim yönetimidür. Teknoloji alone, sürdürülebilir bir dönüşüm sağlamaz. Değişim yönetimi uzmanları ile eşleştirilmelidir, bunlar, kuruluşları, bozulmadan sonuçlara doğru yönlendirebilir. Bu nedenle, bu yılın başlarında, LeanTaaS, bir sonuç garantisi sunan, ilk olan Transformation as a Service (TaaS) hizmetini duyurdu. TaaS teklifi, her müşteriye, teknoloji uygulaması için gereken hizmetleri sunan bir ekip sağlar, bu, normalize veri hijyeni, mevcut iş akışlarını otomatikleştirmeyi ve dijitalleştirmeyi, değişim yönetimini yönlendirmeyi, sistem genelinde yönetimini kurmayı ve başarıyı garanti etmeyi içerir.

LeanTaaS hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Müşterilerimizi sürekli olarak dinliyoruz ve onların özel ihtiyaçlarına ve AI’deki gelişmelere dayanarak yenilikler yapıyoruz. Bu nedenle, hastane operasyonları için ilk olan, insan benzeri sohbetler ve karar vermeyi desteklemek için eyleme geçirilebilir içgörüler sunan bir generatif AI çözümü olan iQueue Autopilot’u yakın zamanda başlattık. Bu, hastane liderlerine, hasta akışı, programlama, komuta merkezi, blok yönetimi, personel ve diğer kapasite yönetimi senaryoları için destek sağlar. Hastane liderleri, bu tür erişilebilir, anında ve güçlü destek ile, daha yüksek finansal sonuçlar elde edebilir, bakıma erişimi artırabilir; hemşireler ve sağlayıcılar, dikkatlerini hastalara odaklayabilir ve personelin günlük olarak verimli bir şekilde çalışmasını sağlayabilir ve yanmış hissetmeden. iQueue Autopilot ile, sağlık hizmetleri için “hava trafik kontrolü” vizyonumuzu – bakım sürekliliğinin tümü boyunca hasta akışı ve kapasite optimizasyonunu tek bir platformda yönetme – gerçeğe dönüştürüyoruz.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular LeanTaaSı ziyaret edebilir.