Мохан Гірідхарадас, Засновник та Головний Виконавчий Директор LeanTaaS – Інтерв’ю Серія

Мохан Гірідхарадас є засновником і генеральним директором компанії LeanTaaS, лідера ринку у сфері надання програмного забезпечення на основі AI та SaaS для керування пропускною спроможністю, персоналом і потоком пацієнтів для систем охорони здоров’я. Програмне забезпечення компанії використовується понад 175 системами охорони здоров’я по всій країні. LeanTaaS недавно став першою цифровою компанією зі здоров’я, яка перевищила оцінку в 1 мільярд доларів після придбання Hospital IQ 10 січня 2023 року, що відбулося після того, як Bain Capital придбала більшість акцій компанії 6 червня 2022 року.

Ви знали з раннього віку, що хочете бути інженером, що спонукало цей інтерес?

Мій батько й усі троє старших братів були інженерами. Я завжди був на шляху вищої освіти і врешті вступив до Індійського технологічного інституту в Бомбеї. Я вивчав електротехніку в університеті, а потім перейшов до Технологічного інституту Джорджії (Georgia Tech) для отримання магістерської освіти з комп’ютерних наук, а потім до Стенфордського університету для отримання ступеня MBA.

Ви працювали в компанії McKinsey & Company протягом 18 років, над якими проектами ви працювали і які уроки ви винесли з цього досвіду?

У McKinsey я керував проектами з впровадження ощадливого виробництва і ощадливих операцій на території Північної Америки, а також проектами з впровадження ощадливих операцій і ощадливого надання послуг на території Азії та Тихого океану. Я покинув компанію у кінці 2009 року з двома основними ідеями щодо створення LeanTaaS. По-перше, я помітив, що проекти з покращення операцій проводилися всюди на основі електронних таблиць. По-друге, будь-які зусилля щодо покращення процесів потребують проєктної команди – незалежно від того, чи це внутрішня, чи зовнішня команда. Ці команди мають проекти, які постійно змінюються залежно від поточного проекту. Моя мета створення LeanTaaS полягала у тому, щоб доставити можливості ощадливої трансформації, які замінять математичні розрахунки рівня електронних таблиць на складні математичні розрахунки, і замінять необхідність команди проекту на платформу програмного забезпечення як послуги (SaaS).

Як випадкова розмова на коктейльній вечірці в Кремнієвій долині привела до заснування LeanTaaS?

У Кремнієвій долині на будь-якій вечірці чи вечері неодмінно є люди, які заснували, продали компанію або вивели її на біржу. На одній такій зустрічі новий знайомий запитав, чим я займаюся. Я відповів, що працюю в McKinsey, але вже вирішив піти й заснувати компанію з розробки програмного забезпечення, хоча ще не знав точно, яку саме. Він сказав: «Це досить сміливий крок». У McKinsey я міг домовитися про зустріч із будь-яким генеральним директором. А хто погодиться зустрітися зі мною, коли я піду створювати власну компанію без продукту, технології, фінансування чи клієнтів? Я довго обмірковував це, але зрештою використав розмову як відправну точку. Нова компанія мала спиратися на навички, які я розвивав двадцять років, і водночас пропонувати щось проривне та відмінне на ринку програмного забезпечення. Ця розмова допомогла звузити можливості й зосередитися на компанії з чіткою тематикою, місією та метою.

Початкове бачення LeanTaaS було широким. Чому ви зосередилися на охороні здоров’я?

Ми почали у 2010 році без прив’язки до конкретної галузі. Працювали приблизно з двадцятьма компаніями, зокрема Google (GOOGL ), Home Depot (HD ) і Flextronics, поліпшуючи операційну ефективність за допомогою спеціально створених SaaS-застосунків.

У 2013 році ми почали співпрацю зі Stanford Health Care, щоб розв’язати проблему планування інфузій. Ми створили алгоритм оптимального узгодження доступних ресурсів із поточними сигналами попиту. З досвіду я знав, що аналітично обґрунтоване узгодження попиту й пропозиції є ключем до ефективності. Рішення спрацювало; наступні 18 місяців ми вдосконалювали алгоритми та створювали перший продукт — iQueue for Infusion Centers. У 2015 році повністю зосередилися на охороні здоров’я.

Які технології машинного навчання допомагають оптимізувати роботу лікарень і медичних закладів?

Оцифрування медичних даних дає можливість краще узгоджувати попит і ресурси. Математичні можливості машинного навчання значно перевищують можливості людського розуму; його дедалі частіше використовують у лікарнях та інфузійних центрах. Висновки на основі даних допомагають підвищувати ефективність, поліпшувати результати лікування та розподіляти ресурси. Основні технології включають:

Прогнозну аналітику: алгоритми аналізують історичні дані, щоб прогнозувати госпіталізації, спалахи захворювань і результати лікування. Це допомагає розподіляти ресурси й готуватися до зростання попиту.

Керування потоком пацієнтів: прогнозування часу виписки, перешкод для неї, доступності ліжок і переміщень пацієнтів скорочує очікування, підвищує задоволеність і ефективність використання ресурсів.

Розподіл ресурсів і планування: машинне навчання допомагає складати графіки персоналу, операційних і обладнання за історичними даними та поточним попитом. Це особливо важливо під час кадрової кризи.

Як LeanTaaS допомагає пом’якшити нестачу медичного персоналу?

Наше програмне забезпечення, яке працює за допомогою штучного інтелекту і прогнозної аналітики, і яке живиться історичними та поточними даними системи охорони здоров’я, підтримує лідерів систем охорони здоров’я у повному оптимізуванні наявного персоналу по відділенням, центрам інфузійної терапії та операційним. Ми робимо це кількома способами:

Розробка рішень щодо штату, щоб забезпечити належний розподіл наявного персоналу між стаціонарними відділеннями для задоволення потреб поточних і майбутніх пацієнтів. Наприклад, iQueue для відділень пропонує модуль штату, який забезпечує видимість по всій системі охорони здоров’я, надаючи керівникам відділень і штабу можливість проактивно виявляти прогалини в штаті та розподіляти наявні ресурси для подолання бар’єрів і задоволення індивідуальних потреб пацієнтів. Використовуючи iQueue для відділень, Health First досягла зменшення тимчасових переміщень штатного персоналу між підрозділами різних рівнів допомоги на 44%, скорочення часу на спілкування щоденного плану штату на 45 хвилин і зменшення кількості дзвінків для розподілу персоналу на 500 щомісяця.

Оптимізовані графіки, що забезпечують передбачувані робочі дні та необхідні перерви. iQueue for Infusion Centers враховує поєднання процедур, ресурси медсестер та інфузійних крісел, а також пов’язані прийоми. Оптимальне розміщення прийомів згладжує денні піки, а прогнозування додаткових пацієнтів і неявок забезпечує рівномірне навантаження та регулярні перерви. Oregon Health & Science University зменшив частку днів із перевищенням максимальної місткості на 39%, пікове використання крісел на 14%, а випадки роботи після запланованого закриття — на 31%.

Функції, що скорочують або усувають виснажливі й трудомісткі щоденні завдання. iQueue for Operating Rooms спрощує й оцифровує бронювання, надає єдине достовірне джерело інформації про розклад і дозволяє звільнити час або подати заявку на операцію одним натисканням замість численних дзвінків. Baptist Health Jacksonville скоротив частку покинутих дзвінків на 46%, додав чотири заплановані операції на день у кожній лікарні, зменшив середній час обробки дзвінка на 50% і обсяг дзвінків у найбільшій лікарні на 40%.

Які основні функції допомагають автоматизувати потік пацієнтів?

Керування стаціонарними потужностями — одне з найважливіших завдань лікарні. Потрібно узгоджувати доступність ліжок, рух пацієнтів і потреби в персоналі, щоб мати ресурси для задоволення попиту. Без проактивного керування виникають вузькі місця: довге очікування, тривалі госпіталізації, перенаправлення або відхід пацієнтів без допомоги. Це погіршує лікування та задоволеність працівників і зменшує доходи.

iQueue for Inpatient Flow допомагає керівникам і командам узгоджувати ліжка, потік пацієнтів і персонал, підтримувати спільні пріоритети та спрямовувати працівників туди, де вони найбільше потрібні. Система збирає й аналізує дані з електронних медичних записів, систем руху пацієнтів і управління персоналом для динамічного коригування потужностей. Вона постійно відстежує роботу лікарні, надає інформацію в реальному часі та виявляє перешкоди. Автоматизація й прозорість допомагають завчасно керувати ресурсами, просувати процес лікування, координувати щоденні виписки й переведення та спрощувати розподіл персоналу.

Для багатьох лікарень LeanTaaS відіграв важливу роль у боротьбі з пандемією COVID-19, які результати були досягнуті?

Пандемія COVID-19 наочно показала, що лікарні працюють на межі своїх можливостей. З боку попиту, більше пацієнтів раптом потребували інтенсивної медичної допомоги, тоді як з боку пропозиції, були нестачі в засобах індивідуального захисту, потім в ліжках інтенсивної терапії, потім в звичайних ліжках, і нарешті в медичного персоналу. До сьогодні прибутковість лікарень залишається дуже низькою через збільшення кількості пацієнтів і зменшення кількості планових процедур. Без можливості розширити свою площу або придбати більше активів, лікарні були змушені змінити свій фокус на отримання більшої віддачі від існуючих активів.
Рішення LeanTaaS допомагали планувати операції, скорочувати адміністративні завдання та підвищувати економічну ефективність. Під час пандемії Novant Health зіткнулася з браком часу операційних, 8 000 відкладених операцій і низьким використанням виділених часових блоків. Система впровадила iQueue for Operating Rooms, щоб збільшити доступну місткість і спростити хірургам та їхнім координаторам перегляд, отримання й обмін часом операційних. Інструмент став важливим після відновлення хірургічної діяльності. Novant Health збільшила кількість операцій на 4% і за наступні 90 днів усунула весь накопичений за 75–90 днів перелік відкладених випадків. Окупність інвестицій становила 6,15 раза, а залученість хірургів та адміністраторів їхніх практик зросла.

Які існують деякі з викликів, пов’язаних з приведенням охорони здоров’я до сучасної епохи?

Традиційно галузь охорони здоров’я характеризувалася своєю застарілою інфраструктурою, яка більше займається проблемами, ніж активно їх вирішує; своєю особливою відповідальністю за безпеку і точність, яка відштовхує довіру до нових технологій; і, нарешті, через те, що фінансові ресурси дуже цінні, її лідери не можуть ризикнути зробити інвестиції без гарантованої віддачі. Пандемія фактично змінила цю ситуацію. Системи охорони здоров’я були змушені швидко впроваджувати цифрові рішення, такі як телемедицина і наше програмне забезпечення для управління потужністю, для підтримання доступу до медичної допомоги, і в процесі цього вони довели попит пацієнтів і медичних працівників на сучасні рішення, віддачу інвестицій і те, що вони можуть бути більш швидкими і гнучкими в прийнятті технологій, ніж вони навіть знали про себе.
Після десятиліть відставання від інших галузей цифрова трансформація дає медицині можливість перестрибнути технологічне покоління. Галузь може не просто наздоганяти споживчі технології, а одразу очолити впровадження AI. Керівники тепер знають, як пріоритезувати безпеку, приватність, швидкі результати й доведену окупність. Технології повинні підтримувати корисні робочі процеси та зберігати й посилювати людську експертизу. Швидка цифровізація створила інфраструктуру для безпечного застосування нових AI-рішень.

Однак критично важливим є управління змінами. Технологія сама по собі не забезпечує сталої трансформації: потрібні фахівці, які проведуть організацію через зміни до результату. Тому цього року LeanTaaS представила Transformation as a Service (TaaS) — першу у своєму роді послугу з гарантією результатів. Кожен клієнт отримує спеціальну команду для впровадження технології, нормалізації та забезпечення якості даних, автоматизації й оцифрування процесів, управління змінами, побудови загальносистемного управління та забезпечення успіху.

Чи є щось інше, що ви хотіли б поділитися про LeanTaaS?

Ми постійно слухаємо наших клієнтів і інновуємо на основі їхніх конкретних потреб і досягнень у сфері штучного інтелекту. Як наслідок, ми недавно запустили iQueue Autopilot, перший у своєму роді генеративний штучний інтелект для операцій лікарень, який дає керівникам лікарень змогу вести природні діалоги й отримувати практичні висновки для підтримки прийняття рішень щодо потоку пацієнтів, планування, командного центру, управління блоками, штату та інших випадків управління потужністю у стаціонарній та амбулаторній допомозі. Завдяки такій доступній, негайній і потужній підтримці, лідери лікарень зможуть підвищити фінансові результати і збільшити доступ до медичної допомоги; медичні працівники і провайдери зможуть вільно присвятити свій час і увагу пацієнтам; і персонал зможуть працювати продуктивно щодня, уникаючи професійного вигорання. З iQueue Autopilot, LeanTaaS втілює своє бачення “диспетчерської” для охорони здоров’я – управління потоком пацієнтів і оптимізацією потужності на єдиній платформі.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати LeanTaaS.