Daniel Cane, Đồng CEO và Đồng sáng lập của ModMed – Loạt phỏng vấn

Daniel Cane là Đồng CEO và đồng sáng lập của ModMed^®, một công ty công nghệ thông tin y tế có trụ sở tại Nam Florida, đang biến đổi y tế thông qua các nền tảng thông minh chuyên về từng chuyên khoa để tăng hiệu quả hoạt động và cải thiện kết quả cho bệnh nhân.

Được thành lập vào tháng 2 năm 2010, ModMed đã phát triển lên hơn 1.200 nhân viên và đã huy động được hơn 332 triệu đô la tiền đầu tư. Được biết đến với sự tăng trưởng tiến bộ như một công ty công nghệ y tế, ModMed thường được công nhận cả ở cấp quốc gia và khu vực về những thành tựu dưới sự lãnh đạo của Daniel. Vào năm 2020, công ty đã được đặt tên là một trong những Nơi làm việc tốt nhất ở đất nước bởi tạp chí Inc. Giữa năm 2016 và 2018, công ty đã được đặt tên là một trong những công ty tăng trưởng nhanh nhất ở Bắc Mỹ trên danh sách Deloitte Technology Fast 500^™. Bắt đầu từ năm 2015, công ty đã được đặt tên hàng năm vào danh sách độc quyền Inc. 5000, một tập hợp uy tín của các công ty tư nhân tăng trưởng nhanh nhất ở đất nước.

Bạn có thể chia sẻ một số thông tin về nền tảng và cách nó ảnh hưởng đến công việc của bạn tại ModMed?

Hành trình của tôi vào lĩnh vực công nghệ bắt đầu trong những năm học đại học tại Cornell khi tôi đồng sáng lập Blackboard. Chúng tôi đã biến đổi giáo dục bằng cách số hóa ghi chú lớp học và tạo ra một nền tảng cho phép sinh viên và giảng viên có sự linh hoạt và tương tác chưa từng có. Đối với tôi, thành công của Blackboard đã kết thúc vào năm 2004 với việc IPO, và mặc dù các giải pháp của chúng tôi đã thay đổi trò chơi trong lĩnh vực giáo dục, tôi không thể không để mắt đến những thách thức mới.

Một trong những thách thức như vậy đã xuất hiện khi tôi đi kiểm tra sức khỏe thường xuyên với bác sĩ da liễu. Chúng tôi đã có một cuộc trò chuyện tuyệt vời về những khó khăn khi sử dụng hệ thống dựa trên giấy cũ và cách khắc phục chúng. Nhận ra cầu nối giữa chuyên môn y tế của ông và kiến thức kỹ thuật của tôi, chúng tôi quyết định hợp tác và tạo ra ModMed cùng với nền tảng hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) đầu tiên của chúng tôi.

Vào thời điểm đó, một số EHR đã tồn tại, nhưng không may, các nghiên cứu thường trích dẫn chúng là một trong những nguyên nhân hàng đầu của kiệt sức của bác sĩ. Chúng tôi đã tiếp cận theo một cách khác và thiết kế EHR của mình để thích ứng với trải nghiệm người dùng theo các quy trình làm việc cụ thể của từng chuyên khoa y tế. Nền tảng EHR dựa trên đám mây của chúng tôi, EMA, được thiết kế bởi các bác sĩ, cho các bác sĩ, điều này đã giúp chúng tôi khác biệt và định nghĩa “nước sốt bí mật” của chúng tôi trên thị trường. Trong những năm qua, chúng tôi đã mở rộng các dịch vụ sản phẩm của mình để bao gồm một bộ giải pháp toàn diện giúp các nhà cung cấp dịch vụ y tế đơn giản hóa và tự động hóa hoạt động của họ, cũng như đẩy nhanh việc cung cấp dịch vụ chăm sóc.

Bạn nhìn thấy cuộc chiến cho AI hiệu quả trong y tế được giành chiến thắng hoặc thua với dữ liệu như thế nào?

Chúng tôi đang bắt đầu thấy sự gia tăng việc áp dụng công nghệ AI trong các phòng khám để tối ưu hóa quy trình làm việc và tối đa hóa hiệu quả. Khi chúng tôi chuyển sang một kỷ nguyên sử dụng AI để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn – chẳng hạn như đề xuất điều trị hoặc các khuyến nghị hỗ trợ lâm sàng khác – điều quan trọng là phải có đúng dữ liệu và chiến lược đào tạo AI. AI có cơ hội cải thiện đáng kể trải nghiệm cho bệnh nhân và nhà cung cấp, đồng thời tạo ra sự thay đổi hệ thống sẽ真正 cải thiện y tế, nhưng việc biến điều này thành hiện thực sẽ phụ thuộc vào lượng lớn dữ liệu chất lượng cao được sử dụng để đào tạo các mô hình.

Tại sao dữ liệu lại quan trọng đến vậy đối với phát triển AI trong ngành y tế?

Dữ liệu là mạch sống của AI, và chất lượng dữ liệu kém sẽ làm suy giảm hiệu suất của AI, dẫn đến kết quả không tối ưu. Điều này có thể có hậu quả nghiêm trọng trong môi trường y tế, nơi sinh mạng của bệnh nhân có thể bị đe dọa. Nhưng một kịch bản có khả năng xảy ra hơn là những trải nghiệm tiêu cực này có thể làm suy yếu niềm tin của cả bệnh nhân và nhà cung cấp vào AI, làm chậm tiến bộ và tác động tích cực mà công nghệ cách mạng này có thể có đối với y tế.

Ví dụ, trong phòng khám, các công cụ nghe ambient được hỗ trợ bởi AI được thiết kế để đề xuất nội dung cho ghi chú lâm sàng để nhà cung cấp xem xét và phê duyệt. Lý tưởng nhất, điều này nên giảm thời gian mà nhà cung cấp dành để ghi chép trong EHR và cho phép nhiều thời gian chất lượng hơn với bệnh nhân. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu kém và các công cụ AI được đào tạo không tốt có thể có tác động ngược lại, khiến nhà cung cấp phải dành nhiều thời gian để sửa lỗi và viết lại ghi chú.

Ngoài ra, sự thiên vị là một rủi ro đáng kể liên quan đến các thuật toán AI, và chất lượng dữ liệu có thể đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu sự bất bình đẳng trong y tế. Các mô hình AI có thể học các mẫu mà hiệu quả đối xử với một quần thể bệnh nhân ưu tiên so với các quần thể khác, bao gồm cả các nhóm được pháp luật bảo vệ. Bằng cách theo dõi các đầu vào dữ liệu và đào tạo trên dữ liệu đại diện và mạnh mẽ, đầu ra AI có thể trở nên bao gồm và chính xác hơn.

Bạn có thể giải thích về các loại dữ liệu ModMed sử dụng để đào tạo mô hình AI của mình và cách dữ liệu này được thu thập và quản lý?

Tại ModMed, chúng tôi sử dụng dữ liệu chuyên về từng chuyên khoa để giúp đào tạo mô hình AI của mình với độ chính xác. Trong 14 năm qua, chúng tôi đã tạo ra các tập dữ liệu cấu trúc chuyên về từng chuyên khoa, được ẩn danh phù hợp với luật bảo mật và hiện đang tận dụng dữ liệu trong nhà này để đào tạo mô hình AI của mình. Ví dụ, công cụ nghe ambient ModMed Scribe của chúng tôi đã được đào tạo cho chuyên khoa da liễu, chuyên khoa đầu tiên của chúng tôi, trên hàng triệu tham số cấu trúc từ hồ sơ bệnh nhân ẩn danh được lấy mẫu từ bộ sưu tập 500 triệu lần gặp bệnh nhân.

ModMed định nghĩa “AI đạo đức” trong bối cảnh y tế như thế nào?

Khả năng AI có thể có sự thiên vị hoặc cung cấp thông tin không chính xác dưới dạng “ảo giác” hoặc bỏ qua có thể ảnh hưởng đến sinh mạng của bệnh nhân. Vì lý do này, AI đạo đức trong y tế là về việc thiết lập một tiêu chuẩn cao cho độ chính xác và chính xác. Điều đó có nghĩa là phát triển các thuật toán một cách cẩn thận và có trách nhiệm, đồng thời sử dụng dữ liệu chất lượng cao và đa dạng để giúp kích hoạt dự đoán chính xác hơn cho mọi người dùng.

AI đạo đức cũng là về việc đảm bảo con người vẫn nằm trong phương trình. Một AI không nên “vượt qua bác sĩ” mà thay vào đó giảm gánh nặng hành chính mà bác sĩ và nhân viên của họ phải trải qua, để họ có thể tập trung nhiều hơn vào việc giúp bệnh nhân.

Những biện pháp nào được thực hiện tại ModMed để cho phép công nghệ AI được phát triển và triển khai một cách đạo đức?

Cách tiếp cận dữ liệu cấu trúc của chúng tôi – thu thập dữ liệu đào tạo chất lượng cao, đại diện – giúp chúng tôi biến AI có trách nhiệm thành hiện thực. Dữ liệu liên quan và ẩn danh được thu thập từ hệ thống EHR của chúng tôi từ nhiều phòng khám khác nhau cung cấp cho chúng tôi một tập dữ liệu đào tạo đa dạng phản ánh các quần thể bệnh nhân khác nhau.

Ngoài ra, đội ngũ phát triển của chúng tôi áp dụng việc làm sạch dữ liệu để thu thập và sử dụng dữ liệu chất lượng cao. Quá trình này cho phép các đội của chúng tôi xác định, sửa chữa và loại bỏ sự không nhất quán, lỗi và giá trị thiếu trong tập dữ liệu. Thông qua việc bảo trì thường xuyên này, chúng tôi có thể cập nhật AI liên tục dựa trên dữ liệu hiệu suất, đặc biệt là dữ liệu lâm sàng, nơi kết quả của bệnh nhân có thể bị ảnh hưởng.

Bạn có thể thảo luận về tầm quan trọng của tính minh bạch và trách nhiệm trong việc phát triển AI, đặc biệt là trong y tế?

Tính minh bạch làm cho trách nhiệm trở nên khả thi, đó là lý do tại sao nó là một nền tảng quan trọng cho bất kỳ giải pháp AI nào trong y tế. Các bác sĩ ưu tiên hàng đầu là chăm sóc và an toàn cho bệnh nhân, vì vậy không có gì ngạc nhiên khi 80% của các bác sĩ muốn biết các đặc điểm và tính năng của thiết kế, phát triển và triển khai công cụ AI.

Ngoài ra, không phải tất cả dữ liệu đều được tạo ra như nhau. Điều quan trọng là phải biết nơi và cách dữ liệu được lưu trữ và thu thập, cũng như cách thường xuyên nó được cập nhật. Chúng tôi may mắn vì từ khi ModMed ra đời, chúng tôi đã cam kết một chiến lược dữ liệu ưu tiên tính minh bạch và chính xác. Chúng tôi có một sự hiểu biết sâu sắc về nguồn gốc và chất lượng dữ liệu của mình và tự tin rằng các tích hợp AI của chúng tôi sẽ mang lại giá trị đáng kể cho khách hàng của mình.

AI đang được tích hợp vào hệ thống EHR chuyên về từng chuyên khoa của ModMed như EMA và gGastro như thế nào?

Trong toàn bộ danh mục của chúng tôi, chúng tôi đã sử dụng học máy trong một thời gian và đang tăng cường đầu tư vào AI tiên tiến và AI tạo sinh để đơn giản hóa việc kinh doanh của y tế và đẩy nhanh chất lượng chăm sóc. Chúng tôi đang xây dựng một trải nghiệm thực hành AI toàn diện bắt đầu trước khi bệnh nhân bước vào phòng, kéo dài qua phòng khám, cho đến bộ phận kế toán.

Trong môi trường lâm sàng, chúng tôi đang ở giai đoạn cuối của chương trình thử nghiệm nghe ambient AI cho EMA, điều mà chúng tôi tin sẽ là một yếu tố thay đổi cuộc chơi về chức năng hạ lưu và nội dung được đề xuất. Giải pháp tài liệu AI của chúng tôi được thiết kế để tối ưu hóa quy trình chăm sóc, không chỉ là việc ghi chép hoặc soạn thảo ghi chú SOAP. Sử dụng một lượng lớn dữ liệu cấu trúc, chúng tôi đang đào tạo mô hình AI của mình để thu thập thông tin thiết yếu từ các cuộc trò chuyện giữa bác sĩ và bệnh nhân, và làm việc cùng với EHR của chúng tôi, để đề xuất nội dung liên quan cho ghi chú thăm, bao gồm cả mã ICD-10, mã phẫu thuật và đơn thuốc. Điều này giúp các bác sĩ tiết kiệm thời gian quý báu và cho phép họ dành nhiều thời gian chất lượng hơn với bệnh nhân.

Những lợi ích cụ thể nào mà các giải pháp AI chuyên về từng chuyên khoa mang lại cho nhà cung cấp dịch vụ y tế và bệnh nhân?

Không có hai chuyên khoa y tế nào giống nhau. Chúng khác nhau rộng rãi về bệnh nhân mà họ gặp, các tình trạng mà họ điều trị và các mã y tế được sử dụng cho việc hoàn trả. Các giải pháp AI phải được tùy chỉnh để phù hợp với những khác biệt này để có thể hiệu quả trong bất kỳ cách nào có ý nghĩa.

Ví dụ, EHR của ModMed và các công cụ nghe ambient AI được thiết kế rõ ràng cho từng chuyên khoa y tế, cung cấp hỗ trợ chính xác và tinh tế cho các bác sĩ. Quy trình ghi chép của mỗi chuyên khoa yêu cầu các thành phần khác nhau trong ghi chú dữ liệu cấu trúc, bao gồm cả mã y tế và thuật ngữ duy nhất. Sự chuyên môn hóa này cho phép AI hiểu và dự đoán tốt hơn nhu cầu và quy trình làm việc độc đáo của các phòng khám chuyên khoa khác nhau, điều mà chúng tôi tin sẽ dẫn đến việc triển khai hiệu quả hơn, áp dụng nhanh hơn và hiệu quả tổng thể cao hơn trong việc cải thiện hiệu quả hoạt động.

Bạn nhìn thấy những cơ hội lớn nhất cho AI trong y tế trong vòng năm đến mười năm tới ở đâu?

Trong tương lai, AI chắc chắn sẽ thấm vào gần như mọi khía cạnh của y tế theo những cách mà chúng ta không thể tưởng tượng. Hiện tại, AI đang được tận dụng cho các nhiệm vụ hành chính, và trong thời gian tới, xu hướng này có khả năng sẽ bùng nổ khi giá trị của AI trở nên rõ ràng hơn.

Tôi cũng nhìn thấy một tương lai khi AI được tích hợp hoàn hảo trong suốt quá trình tương tác giữa bác sĩ và bệnh nhân, nơi giao diện người dùng hoặc UI gần như vô hình. Thay vì tương tác dựa trên màn hình ngày nay, AI có thể cung cấp sự kết hợp giữa thực tế và thực tế ảo tăng cường. Trong tương lai, AI này có thể phân tích hồ sơ sức khỏe để xác định các thông tin quan trọng, dự đoán rủi ro của bệnh nhân đối với các bệnh khác nhau. Số lượng lớn dữ liệu trong hồ sơ y tế tạo ra cơ hội cho AI dự đoán nhu cầu chăm sóc trong tương lai và tạo, cũng như giúp quản lý kế hoạch điều trị phòng ngừa.

Trải nghiệm này có thể mở rộng ra ngoài môi trường phòng khám và trở thành một phần quan trọng trong cuộc sống hàng ngày của bệnh nhân. Các thiết bị đeo thông minh được hỗ trợ bởi AI có thể cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa, trả lời câu hỏi và sắp xếp cuộc hẹn, cùng nhiều việc khác. AI cũng có thể theo dõi các dấu hiệu quan trọng từ xa, phát hiện và cảnh báo cho nhà cung cấp về các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn. Các kế hoạch điều trị cá nhân hóa, được điều chỉnh cho từng bệnh nhân dựa trên dữ liệu và sở thích, có thể trở thành tiêu chuẩn.

Đây thực sự là một thời điểm thú vị cho y tế. Năm đến mười năm tới đầy rẫy những cơ hội để tiếp tục biến đổi ngành và cải thiện trải nghiệm của bệnh nhân.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập ModMed.