Шон Шофсталл, керівник відділу штучного інтелекту, інновацій та даних у PaceMate – Серія інтерв’ю

Шон Шофсталл, керівник відділу штучного інтелекту, інновацій та даних у PaceMate, є технологічним та продуктовим виконавцем з більш ніж 20-річним досвідом будівництва інноваційних рішень SaaS та інтеграції технологій штучного інтелекту, які забезпечують вимірювані бізнес-результати та відповідають стратегічним бізнес-цілям.

Шон спеціалізується на нормалізації штучного інтелекту, технологій охорони здоров’я та даних для команд та клієнтів, підвищуючи продуктивність та ефективність клінічних процесів. Його попередня робота з впровадженням штучного інтелекту в системах управління охороною здоров’я принесла значні поліпшення ефективності та покращення результатів лікування пацієнтів завдяки інтуїтивному дизайну та даних, отриманим з допомогою штучного інтелекту.

PaceMate є компанією з технологій охорони здоров’я, яка пропонує PaceMateLIVE, хмарну платформу для віддаленого моніторингу серцевої діяльності та управління даними. Система інтегрує дані з імплантованих серцевих пристроїв, амбулаторних моніторів та споживчих ЕКГ, використовуючи автоматичну пріоритезацію для того, щоб допомогти клініцистам зосередитися на найбільш критичних сигналах. Вона підтримує взаємодію з основними електронними системами охорони здоров’я, такими як Epic, Cerner та athenahealth, оптимізуючи клінічні процеси, покращуючи операційну ефективність та підвищуючи безперервність лікування серцевих захворювань.

Ви будували рішення з штучним інтелектом для охорони здоров’я протягом понад 20 років, включаючи перший інструмент аудіограми, що відповідає вимогам HIPAA, в Auditdata, та зараз платформу інтелекту серцевої діяльності в PaceMate. Що спонукало вас до переходу на використання штучного інтелекту для перетворення клінічних даних у дієвісні інсайти?

Я завжди був мотивований даними. На початку своєї кар’єри в цифровому маркетингу слоганом моєї агенції було “Квантифікована креативність” – ідея про те, що можна керувати емоціями та креативністю через те, що ви дізнаєтеся з даних. Коли я перейшов до охорони здоров’я, я побачив новий спосіб використання даних. Замість того, щоб просто повідомляти про те, що вже відбулося з пацієнтом, я почав задумуватися: чи можна використовувати дані для прогнозування того, що може статися далі?

Потім з’явився штучний інтелект і розширив ці можливості. Я справді вірю, що якщо ми можемо використовувати штучний інтелект розумним, людським способом, ми можемо перетворити охорону здоров’я. Він може дати лікарям більше часу для спілкування з пацієнтами, а рутинні завдання з даних будуть виконуватися штучним інтелектом. Ми ще не досягли цього рівня, але закладаємо основу для майбутнього.

PaceMate керує однією з найбільших та найповніших баз даних серцевої діяльності у світі. Як ці дані перетворюються на прогностичні алгоритми, які покращують результати лікування пацієнтів та клінічну ефективність?

Дані є ключем. Для того, щоб отримати最大ну силу з штучного інтелекту та машинного навчання, все залежить від навчальної вибірки, яку ви маєте. PaceMate є лідером галузі не тільки через наші дані, але й через те, що наша команда має десятирічний клінічний досвід для інтерпретації та верифікації даних. Коли ви поєднуєте навчальні дані з цією експертизою, ви починаєте бачити, як заощадження хвилин тут і там може привести до великих вигод в ефективності.

Потім, коли ви накладаєте можливість ідентифікації тенденцій у даних пацієнтів за весь термін служби пристрою, ви надаєте лікарям інсайти, яких їм потрібно для прийняття найкращих рішень для своїх пацієнтів – підтриманих найбільш повними даними.

Регуляторні рамки, такі як HIPAA та затвердження FDA, часто сповільнюють впровадження штучного інтелекту в охороні здоров’я. Які практичні кроки можуть вжити організації для інновацій всередині цих обмежень?

У PaceMate ми твердо віримо у філософію “Людина в центрі” щодо штучного інтелекту. Ми не передаємо рішення штучному інтелекту, що саме по собі є причиною серйозного нагляду з боку FDA. Замість цього організації можуть використовувати штучний інтелект для видобування, організації та презентації даних, все ще покладаючись на клінічну експертизу для визначення того, що є правильним для кожного окремого пацієнта.

Що стосується HIPAA, конфіденційність пацієнтів є серйозною проблемою в охороні здоров’я, і ми завжди повинні ставити її на перше місце. Це саме те, чому наша людина-орієнтована підхід є великим – штучний інтелект не потребує знання жодної особистої інформації про наших пацієнтів (PII). Ми можемо деідентифікувати дані та аналізувати їх з цього рівня. Але навіть з найкращою філософією використання відповідних інструментів, що відповідають вимогам HIPAA, які з’явилися на ринку за останні кілька років, є суттєвим.

Конфіденційність даних завжди є багатошаровим підходом, і конфіденційність пацієнтів повинна завжди бути на першому місці, навіть перед інноваціями.

Чутливість даних є великою проблемою в кардіології. Як PaceMate забезпечує, щоб розвиток штучного інтелекту підтримував найвищий рівень конфіденційності та довіри пацієнтів?

Конфіденційність пацієнтів завжди була краєвидом PaceMate, а розвиток штучного інтелекту ще більше підкреслює важливість цієї проблеми. Ми підходимо до розвитку штучного інтелекту з філософією “конфіденційність за дизайном”, що означає, що захист даних не є післяthought, а вбудований на кожному етапі.

Всі дані пацієнтів, використані для навчання штучного інтелекту, ретельно деідентифікуються та шифруються, дотримуючись протоколів, які перевищують вимоги HIPAA. Ми також дотримуємося суворих принципів мінімалізації даних, збираючи та обробляючи тільки те, що абсолютно необхідно для клінічної цінності.

У кардіології нам довіряють деякі з найбільш інтимних даних про здоров’я, які можна уявити. Тому ми проводимо регулярні оцінки впливу на конфіденційність та аудити безпеки третіх сторін, оскільки здобуття та підтримання довіри не є одноразовими зусиллями – це щоденна відповідальність.

Автоматизація в охороні здоров’я може бути двосічним мечем. Як штучний інтелект у PaceMate розроблений для доповнення, а не заміни, експертизи клініцистів?

Наша філософія “Людина в центрі” означає, що штучний інтелект використовується як допоміжний інструмент, ніколи не замінюючи експертизу. Наша прив’язаність до використання внутрішньої клінічної експертизи та роботи з клініцистами в лікарнях для指导у нашого розвитку продукту безпосередньо формує нашу практику штучного інтелекту.

Ми ставимо питання типу “Що зробило б вас більш ефективними?”, “Які дані допоможуть вам прийняти кращі рішення?” та “Що відсутнє в вашому поточному робочому процесі?” Ми потім використовуємо ці інсайти для指导у того, як ми реалізуємо автоматизацію та штучний інтелект без перешкод.

Багато систем охорони здоров’я борються з фрагментованими даними по пристроям, ЕРХ та інструментам моніторингу. Як ваша команда підходить до уніфікації цих джерел для надання інсайтів в режимі реального часу, які справді мають значення на етапі лікування?

За останні 10 років ми стали центром для даних віддаленого моніторингу та розуміємо потік даних пацієнтів всередині та зовні. Ви можете подумати про це як граф ідентифікації, де дані збираються та подаються в тих інкрементах, які потрібні на цьому етапі. Ми побудували інфраструктуру для збору даних з кількох виробників пристроїв, їхніх платформ віддаленого моніторингу та систем ЕРХ, потім нормалізуємо та контекстуалізуємо ці дані так, щоб вони були真正 корисними на етапі лікування.

Ключем є не тільки збір даних, але й розуміння того, коли та як їх подати. Ми також стали експертами з агрегації широких, деідентифікованих даних для верифікації тенденцій та забезпечення якості при введенні нових джерел даних. Ця подвійна здатність – надання персоналізованих інсайтів у режимі реального часу та підтримання широкої перспективи – дозволяє нам перетворити фрагментовані дані на дієвісну інтелектуальну власність.

З вашим досвідом у кількох стартапах охорони здоров’я, які з найбільшими викликами зустрічаються при інтеграції штучного інтелекту в клінічні процеси у великому масштабі?

Конфіденційність та безпека є страшними для багатьох малих компаній охорони здоров’я. Але існують великі рекомендації та інструменти, і всі великі постачальники хмарних послуг – AWS, Azure та Google Cloud – мають консультантів з керівництвами та чек-листами, щоб допомогти стартапам та підприємствам подолати ці виклики.

Як тільки це буде оброблено, дані у великому масштабі стають наступним бар’єром. Де ви зараз з вашим набором даних буде зовсім іншим за шість місяців. Розуміння того, як використовувати структуровані та неструктуровані дані з сильним графом ідентифікації, може бути хорошою основою для початку, і документування вашого підходу на шляху допоможе запобігти деяким сивинам в майбутньому.

Етична та прозора розгортка штучного інтелекту стає визначальною рисою інновацій в охороні здоров’я. Як ви будуєте відповідальність та пояснюваність у системи штучного інтелекту, використовувані для медичної підтримки рішень?

Це повертається до нашої філософії “Людина в центрі”. Ми проектуємо наш штучний інтелект для презентації інсайтів та моделей, але клініцист завжди приймає остаточне рішення. Це створює природний рівень відповідальності, де завжди є ліцензований фахівець, який переглядає та верифікує те, що пропонує штучний інтелект.

Ми також зосереджуємося на показі “чому” за рекомендаціями штучного інтелекту. Наші системи підкреслюють, які дані спричинили певний інсайт, так що лікарі можуть оцінити, чи це має клінічний сенс для їхнього конкретного пацієнта. Ми не просимо клініцистів довіряти чорній скриньці – ми надаємо їм прозорість у логіку.

Оскільки навчання відбувається в обидві сторони, ми побудували безперервні цикли зворотного зв’язку. Коли клініцист приймає або відхиляє пропозицію штучного інтелекту, це інформує нашу модель поліпшення. Це створює відповідальність в обидві сторони, і з часом штучний інтелект вчиться з клінічної експертизи, а клініцисти можуть бачити, як їхній внесок безпосередньо формує систему.

В кінцевому підсумку, пояснюваний штучний інтелект в охороні здоров’я не тільки про технічну прозорість, але й про повагу до клінічної судження та створення інструментів, які посилюють, а не приховують процес прийняття рішень.

Як хтось, хто регулярно консультує виконавців щодо стратегії штучного інтелекту, які зміни у мисленні є найбільш критичними для лідерів охорони здоров’я, які хочуть перейти від експериментів до значного впровадження?

Коли я розмовляю з бізнес-лідерами про штучний інтелект, я намагаюся привести їх до “Що якщо?” або “Я бажаю…” мислення. Одним з найбільш потужних інструментів у штучному інтелекті є можливість сполучитися з світовим баченням проблеми, а не тільки з людьми навколо вас або вашими власними упередженнями. Тому коли ви думаєте, що щось складне або неможливе, використовуйте свій улюблений штучний інтелект, щоб сказати “Я бажаю, щоб…” та описати речі, які стоять на вашому шляху. Це надзвичайно потужно. Я також направляю їх, щоб їхній штучний інтелект був допитливим. Розкажіть йому про вашу проблему, але такожкажіть йому поставити вам детальні питання. Іноді це саме по собі може привести вас до дуже унікальних рішень.

Штучний інтелект також є великим інструментом для планування. Виконавці повинні встановити стратегію, а також створити план дій, визначити, як виміряти успіх, та ідентифікувати підводні камені до того, як вони трапляться. Штучний інтелект є великим у допомозі складати плани для початку.

Нарешті, ми завжди читаємо про те, як штучний інтелект забирає роботи та компанії звільняють людей на користь штучного інтелекту. Я думаю, що це поганий спосіб думати про штучний інтелект. Компанія, яка будується на продуктах або послугах для людей, потребує людей, щоб зрозуміти, що вони пропонують. Замість того, щоб використовувати штучний інтелект для скорочення витрат, подумайте про те, як штучний інтелект може взяти на себе рутинні завдання з ваших людей та стати посилювачем. Якщо ви можете скоротити витрати на 15% або збільшити продуктивність на 200%, яке з цих рішень є кращим для бізнесу?

Оглядаючи вперед на п’ять років, як ви бачите, що штучний інтелект змінить ландшафт моніторингу серцевої діяльності та профілактичної медицини – і які віхі ви сподіваєтеся досягти в PaceMate протягом цього часу?

Штучний інтелект буде все більше частиною нашої роботи та щоденного життя за наступні п’ять років. Коли наші користувачі стануть більш комфортними та довірливими до виходу, це відкриє безкінечні можливості та партнерства.

Я хотів би спочатку надати інструменти, які допоможуть клініцистам пріоритезувати лікування пацієнтів, які найбільш потребують цього – тих, хто може бути під найбільшою загрозою неприємних подій. Звідти ми можемо почати використовувати штучний інтелект та дані про тенденції для показу різних можливих результатів для окремих пацієнтів, надаючи лікарям ясніше бачення того, що попереду.

Нарешті, коли ми зможемо надати інсайти, яким усі довіряють, пошук великих партнерств з дослідницькими лікарнями для допомоги їм у використанні наших моделей буде високою метою. Саме там ми зможемо真正 прискорити інновації в галузі та зробити значний вплив на серцеву допомогу в цілому.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати PaceMate.