Тим Васіл, співзасновник та технічний директор Hospital IQ – Серія інтерв’ю

Тим Васіл – співзасновник та технічний директор Hospital IQ, платформи оперативного менеджменту, яка використовує дані для надання готових рішень на основі машинного навчання для швидких та сталих оперативних поліпшень.

Що спочатку привернуло вашу увагу до комп’ютерних наук?

Дитячі книги. Як студент, який не був впевнений у своєму майбутньому фаху, я займався частковою роботою веб-розробника на сайті BabyZone.com. Цей досвід був неймовірним! Одним з моїх перших проєктів було створення цифрової версії дитячих книг, з звуками, ефектами переходу та інтерактивною гостевою книгою. Я написав код, натиснув кнопку для завантаження його на сайт, і раптом тисячі батьків мали можливість зв’язатися з друзями та родичами, які перебували на відстані.

Ця електронна книга показала мені, що комп’ютерні науки – це область, де я можу бути трохи художником, інженером та навіть магом, і використовувати ці навички для поліпшення життя багатьох людей. Я побачив, що можу написати код один раз і мати тривалий вплив скрізь. Вау!

Розкажіть нам про історію створення Hospital IQ?

Мій співзасновник Річ Крюгер і я об’єдналися, щоб дослідити області, які були недооцінені технологіями. Ви можете подумати, що лікарні не повинні бути однією з цих областей, враховуючи мільярди доларів, які вони витрачають щороку на медичне обладнання, електронні медичні записи та інше. Однак ми побачили іншу сторону лікарень – оперативну сторону. Це питання визначення часу проведення операцій, переводу пацієнтів, пріоритету тестів, планування на завтра та інше. Це дуже складні проблеми, і традиційне медичне програмне забезпечення не торкається їх.

Для дослідження цієї можливості ми зустрілися з керівниками лікарень та персоналом. Ми побачили героїзм щодня. Ми побачили диспетчерів, які робили безперервні дзвінки та відповідали на питання, щоб направити персонал до найбільш потрібних місць. Ми побачили менеджерів операційних кімнат з липкими нотатками та білими дошками, які намагалися розділити операційне часом серед хірургів. Ми побачили лідерів оперативної досконалості з величезними таблицями, які намагалися симулювати, щоб визначити, скільки лікарняних ліжок потрібно перерозподіляти. Коротко кажучи, ми побачили багато ручної праці, яка застосовувалася до проблем, тому що програмні засоби не відповідали вимогам, і ми хотіли допомогти.

Як і багато стартапів, наш шлях розробки продукту не був прямим. Наше раннє “допомога” прийшло у вигляді стратегічних інструментів, які, на нашу думку, мали вирішити найскладніші проблеми, але вони вимагали багато даних та багато математики. Механіка цього виглядає вражаюче: ми могли автоматично зібрати моделі для симуляції внутрішньої роботи лікарні та надавати рекомендації щодо зміни хірургічного графіку чи будівництва нового крила. Однак, хоча питання, на які відповідали ці моделі, були великими, вони також були рідко задаваними.

Справжня історія створення Hospital IQ, як вона існує сьогодні, не є результатом якогось натхнення з моєї сторони чи сторони Річа, а результатом роботи всієї нашої команди з нашими клієнтами та розумінням того, що наша найважливіша роль полягає не в допомозі лікарням відповісти на великі та рідко задавані питання, а в допомозі їм відповісти на малих, частих питаннях. Це питання визначають досвід усіх, включаючи пацієнтів, які потрапляють на операцію, та медичний персонал, який супроводжує їх у цьому процесі.

Розкажіть нам, як програмне забезпечення дозволяє системам охорони здоров’я досягати та підтримувати найвищий рівень оперативної ефективності?

Наше програмне забезпечення пов’язане з тим, щоб зустріти працівників охорони здоров’я там, де вони знаходяться сьогодні, у їхньому щоденному робочому процесі. Замість того, щоб очікувати від них щось радикально нове, наприклад, виконання симуляції, інтерпретації прогнозу чи оптимізації графіків роботи персоналу з нуля, ми приймаємо знайомі кроки, які вони роблять щодня, двома способами. Ми оцифруємо їх, щоб вони могли спілкуватися один з одним більш ефективно, а потім накладаємо передбачення та рекомендації. Це дозволяє працівникам охорони здоров’я працювати більш ефективно та ефективно. Найкраще з усіх, це звільняє їх від витрат часу на допомогу пацієнтам.

Розглянемо один приклад: графік роботи персоналу. Визначення кількості медсестер, які потрібно mít у кожному відділенні для кожної зміни, – це складна задача. Деякі працівники можуть бути відсутні через хворобу. Несподіваний сплеск попиту може виникнути. Медсестри, які можуть “плинути” між відділеннями, потрібно розподіляти справедливо. Усі навички, кваліфікації та переваги працівників також потрібно враховувати. Все це разом робить телефон у типовому штабі персоналу зайнятим. Однак у той же день, коли відбувається запуск Hospital IQ, телефони стають тихими. Багато роботи залишається тим самим, але завдяки центральному розміщенню всіх даних у платформі Hospital IQ, всі ці фактори перемістилися з таблиць, білих дощок та липких нотаток у елегантні засоби зв’язку, автоматичний аналіз варіанцій та пропозиції щодо балансування персоналу. Диспетчери можуть виконувати свою роботу більш ефективно та приємно, ніж раніше. Підтримання цієї ефективності також легко, оскільки інструменти створені для підтримки існуючого робочого процесу. Ми не являємося консалтинговою компанією, яка приходить, щоб змінити спосіб роботи, лише щоб побачити, як все повертається до звичайного стану.

Які різні технології машинного навчання використовуються?

Наша команда даних використовує будь-які методи, які потрібні для отримання великих результатів для наших клієнтів. Ми використовували статистичні аналізи для розуміння використання операційних кімнат, моделі ARIMA для прогнозування хірургічного обсягу, Prophet для прогнозування перепису населення, випадкові ліси для класифікації стану пацієнтів, нейронні мережі для оцінки повторної госпіталізації та багато іншого. Наша команда даних постійно ознайомлюється з останніми дослідженнями, джерелами даних та інструментами під час регулярних зустрічей “журнального клубу” та інноваційно розробляє自己的 рішення. З такою відкритою областю існує багато привабливих випадків та цікавих наборів даних для дослідження та впровадження у платформу Hospital IQ.

Одна з особливих складностей для нас полягає в тому, щоб обробити унікальність, яку ми бачимо у кожному з наших клієнтів-лікарень. Вони обслуговують різні демографічні групи. У них є різні спеціалізації. Клінічні та оперативні дані в кожній лікарні походять з різних програмних засобів, сконфігурованих по-різному з власними недоліками. Якщо б ми намагалися створити комплексну модель для всіх наших клієнтів або навіть для всіх кампусів у рамках однієї системи охорони здоров’я, вона не підходила б дуже добре. Однак створення вручну налаштованих та унікальних рішень не є масштабованим чи надійним підходом. Замість цього ми покладаємося на розуміння особливих характеристик даних кожного клієнта, розробку узагальнених моделей та створення інструментів для автоматизації побудови моделей, подальшої підготовки та вимірювання точності та моніторингу для окремих кампусів.

Безкоштовний, публічно доступний інструмент COVID-19 Regional Forecast Dashboard має понад 76 000 користувачів з сотень лікарень. Що саме це за інструмент?

Коли ми вперше створили панель прогнозування регіонального поширення COVID-19 у березні 2020 року, ми були стурбовані тим, що США можуть не мати достатньої кількості лікарняних ліжок, і хотіли надати систему раннього попередження не лише нашим клієнтам, а й усім лікарням. Для цього ми шукали набори даних, такі як кількість лікарняних ліжок, швидкість передачі та летальність COVID-19 за віковими групами, та десятки інших речей. Ми навіть створили модель SEIR для прогнозування траєкторії вірусу на рівні округів та намагалися надати якомога більше контексту, включаючи момент, коли буде досягнута місткість відділень інтенсивної терапії та медичних відділень, кількість людей, які одужать, та кількість тих, хто помре. Наша мета полягала у створенні повної перспективи на рівні округів з різних надійних джерел даних.

Лікарні використовували нашу панель як інструмент для прийняття важливих рішень, наприклад, про відкриття відділень інтенсивної терапії чи про обмеження електронних хірургічних операцій для звільнення місця для майбутніх хвиль інфікованих пацієнтів. Цікаво, що навіть особи, які перебували вдома, знайшли деяке використання та навіть комфорт від цього інструменту, оскільки він додав певну ясність до дуже страшної та нової глобальної пандемії.

Чи є ще щось, що ви хотіли б поділитися про Hospital IQ?

Головна, сміла та амбітна мета Hospital IQ полягає у поліпшенні ефективності та щастя кожного працівника охорони здоров’я щодня. Ми пишаємося впливом, який ми мали на охорону здоров’я досі, але наша подорож тільки починається. Для будь-якого співчутливого, місіонерського науковця-даних чи інженера, хто цікавиться розв’язанням однієї з найскладніших проблем світу – поліпшенням ефективності охорони здоров’я – ми хотіли б, щоб ви приєдналися до нас!

Дякуємо за велике інтерв’ю. Читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Hospital IQ.