Fawad Butt, CEO và Đồng sáng lập của Penguin Ai – Loạt phỏng vấn

Fawad Butt, CEO và Đồng sáng lập của Penguin Ai, là một nhà điều hành dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe có kinh nghiệm, người đã thành lập công ty này sau khi giữ các vị trí lãnh đạo tại Kaiser Permanente, UnitedHealthcare và Optum, nơi ông đã giám sát các sáng kiến quản trị dữ liệu, phân tích, trí tuệ nhân tạo và nền tảng doanh nghiệp quy mô lớn. Kinh nghiệm lãnh đạo chiến lược dữ liệu của ông trong một số tổ chức trả tiền và cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe lớn nhất đã định hình sự tập trung của Penguin Ai vào việc giải quyết các bất hiệu quả hành chính trong chăm sóc sức khỏe bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo được thiết kế riêng, thay vì ép các nền tảng chung vào các quy trình làm việc chăm sóc sức khỏe phức tạp. Dưới sự lãnh đạo của ông, Penguin Ai được định vị xung quanh một luận điểm thực tế: chăm sóc sức khỏe cần các hệ thống trí tuệ nhân tạo được thiết kế riêng cho hoạt động của người trả tiền và người cung cấp, với khả năng giảm công việc thủ công, cải thiện độ chính xác và giúp các đội dành nhiều thời gian hơn cho các quyết định lâm sàng và vận hành có giá trị cao hơn.

Penguin Ai là một công ty trí tuệ nhân tạo bản địa trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, tập trung vào việc tự động hóa các hoạt động hành chính và lâm sàng cho người trả tiền, người cung cấp, các công ty quản lý chu kỳ doanh thu và các đối tác công nghệ chăm sóc sức khỏe. Nền tảng của công ty này kết hợp các mô hình ngôn ngữ cụ thể cho chăm sóc sức khỏe, công nhân kỹ thuật số, đại lý trí tuệ nhân tạo, quản trị, tuân thủ và tự động hóa quy trình làm việc cho các trường hợp sử dụng như ủy quyền trước, xử lý yêu cầu, mã hóa y tế, quản lý kháng cáo, điều chỉnh rủi ro, tính toàn vẹn thanh toán, tóm tắt biểu đồ y tế, tóm tắt tài liệu lâm sàng và xác minh tư cách. Công ty này đã huy động được 29,7 triệu đô la tiền vốn đầu tư mạo hiểm, bao gồm 25 triệu đô la trong vòng Series A do Greycroft dẫn đầu, để mở rộng tuyển dụng, phát triển sản phẩm và triển khai với người trả tiền và người cung cấp, và cũng đã ra mắt Gwen, một nền tảng xây dựng trí tuệ nhân tạo cho phép các đội chăm sóc sức khỏe tạo ra công nhân kỹ thuật số được quản lý cho các quy trình làm việc hành chính.

Sau khi lãnh đạo các tổ chức dữ liệu và phân tích tại Kaiser Permanente, UnitedHealthcare và Optum, những kinh nghiệm cụ thể nào đã thuyết phục bạn rằng chăm sóc sức khỏe cần một nền tảng trí tuệ nhân tạo được thiết kế riêng, và những bài học đó đã định hình tầm nhìn thành lập cho Penguin Ai như thế nào?

Tôi sẽ cho bạn biết chính xác khoảnh khắc nó trở nên rõ ràng. Tôi đang ngồi trong một cuộc xem xét tại một trong những người trả tiền lớn, nhìn vào một hàng đợi các ủy quyền trước đã bị trả lại ba lần, và không một trong số chúng có một câu hỏi lâm sàng thực sự gắn liền. Chúng bị trả lại vì một trường không khớp hoặc tài liệu xuất hiện ở định dạng sai. Một số nhà vận hành tốt nhất trong nước đang dành cả ngày để cho ăn một máy móc mà không sản xuất gì cho bệnh nhân đang chờ ở đầu bên kia. Tôi đã thấy sự lãng phí tương tự tại Kaiser, tại UnitedHealthcare, tại Optum, chỉ mặc những bộ trang phục khác nhau. Đó là khi tôi ngừng mua vào đường lối của ngành rằng ma sát là giá của quy mô. Tầm nhìn cho Penguin Ai đến trực tiếp từ sự thất vọng đó: xây dựng một nền tảng nói được ngôn ngữ của người trả tiền và người cung cấp, đặt ngữ cảnh chăm sóc sức khỏe vào trong hệ thống để một công nhân trí tuệ nhân tạo áp dụng tiêu chí của bạn và hiển thị lý do của nó, giữ một người chịu trách nhiệm về phán quyết lâm sàng, và lấy công việc thủ công ra khỏi mọi người khác. Đó là toàn bộ trò chơi.

Penguin Ai tập trung vào việc giải quyết gánh nặng hành chính trị giá nghìn tỷ đô la của chăm sóc sức khỏe. Những quy trình làm việc nào bạn đã ưu tiên đầu tiên, và tại sao ủy quyền trước, xét duyệt yêu cầu, mã hóa y tế và kháng cáo đã nổi lên như những cơ hội lớn nhất cho sự chuyển đổi được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo?

Chúng tôi đã đi đến nơi tiếng kêu cứu lớn nhất. Ủy quyền trước, xét duyệt yêu cầu, mã hóa y tế và kháng cáo đã nổi lên trên cùng vì một lý do: chúng là những đống công việc lặp đi lặp lại khổng lồ, nơi hầu hết các trường hợp đều theo một mẫu, và các ngoại lệ hiếm đến mức một con người chỉ nên nhìn thấy các ngoại lệ. Ủy quyền trước dẫn đầu danh sách vì đó là nơi bạn có thể thực sự xem một bệnh nhân phải chịu đựng trong khi giấy tờ nằm trong hàng đợi, và không ai bảo vệ điều đó với một khuôn mặt thẳng thắn. Khi các công nhân trí tuệ nhân tạo của chúng tôi xử lý khối lượng công việc thường xuyên và định tuyến các trường hợp ngoại lệ thực sự đến một người, kết quả không phải là tinh tế. Các đánh giá chạy lên đến 97 phần trăm nhanh hơn, từ chối giảm hơn một nửa, và khoảng 92 phần trăm các trường hợp được giải quyết mà không cần chạm vào thủ công. Tôi đã chọn những thứ này vì chúng cho phép tôi chứng minh luận điểm nhanh: loại bỏ gánh nặng hành chính và bạn sẽ làm cho chăm sóc sức khỏe tốt hơn cho bệnh nhân, cho nhà lâm sàng và cho người làm công việc. Mọi người đều thắng trong cùng một động thái, và đó chính xác là lý do tại sao chúng tôi bắt đầu từ đó.

Trong vai trò của một nhà điều hành chăm sóc sức khỏe, bạn đã đánh giá vô số nhà cung cấp công nghệ doanh nghiệp. Những lý do phổ biến nhất mà các công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo không đạt được động lực trong các hệ thống chăm sóc sức khỏe lớn và người trả tiền là gì?

Tôi đã ngồi ở phía mua đủ lâu để xem các công ty khởi nghiệp cháy hết cơ hội của họ theo ba cách. Một, họ đối xử với chăm sóc sức khỏe như bất kỳ tài khoản doanh nghiệp nào và bị choáng ngợp bởi sự phức tạp của tích hợp, hệ thống cũ và trọng lượng quy định mà không ai cảnh báo họ. Hai, họ bán quá nhiều về tính tự chủ và sau đó không thể trả lời câu hỏi khó đầu tiên, luôn là một phiên bản của “hãy cho tôi xem nó đến từ đâu.” Không có đường dẫn kiểm toán, không có lý do mà một đội tuân thủ sẽ chấp nhận, và cuộc thử nghiệm chết ngay trong phòng. Ba, họ sửa một bên của mối quan hệ người trả tiền-người cung cấp và không bao giờ nắm được rằng ma sát sống ở mối nối giữa chúng. Vàonestly, mọi người mua mà tôi biết đều đã kiệt sức. Họ có một ngăn kéo đầy các công cụ được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo đã thêm một bảng điều khiển và không di chuyển công việc nào khỏi bàn của ai. Ngưỡng là cao và sự kiên nhẫn là mỏng, và bất kỳ ai không thể hiển thị một con đường thực sự từ thử nghiệm đến sản xuất sẽ bị đưa ra cửa.

Nhiều tổ chức chăm sóc sức khỏe vẫn còn thận trọng khi triển khai trí tuệ nhân tạo trong các hoạt động quan trọng. Triển khai trí tuệ nhân tạo thành công thực sự trông như thế nào trong một tổ chức trả tiền hoặc cung cấp lớn, và những sai lầm mà các nhà lãnh đạo mắc phải khi cố gắng mở rộng quy mô?

Sự áp dụng thực sự bắt đầu từ nhỏ và kiếm được cách của nó lên. Chọn một quy trình làm việc thực sự đau và giữ cho mọi người trong vòng tròn để họ có thể xem công việc được thực hiện và tin tưởng vào nó, và hãy để bằng chứng mua cho bạn sự mở rộng. Khi một đội nhìn thấy một công nhân trí tuệ nhân tạo làm sạch các trường hợp thường xuyên và trao cho họ những trường hợp thực sự cần phán quyết, họ sẽ ngừng chống lại và bắt đầu yêu cầu thêm. Những sai lầm là đau đớn dễ đoán. Các nhà lãnh đạo cố gắng đun sôi đại dương và triển khai mọi nơi cùng một lúc. Họ mua công nghệ và không bao giờ thiết kế lại quy trình làm việc xung quanh nó, vì vậy gánh nặng chỉ di chuyển đến một hàng đợi khác. Hoặc họ kéo các con người ra quá nhanh, thiêu cháy niềm tin, và sau đó tự hỏi tại sao không ai chạm vào điều đó. Việc mở rộng quy mô trí tuệ nhân tạo trong một hệ thống chăm sóc sức khỏe là một công việc quản lý thay đổi mặc một bộ trang phục công nghệ. Những đội thắng cuộc đối xử với nó theo cách đó, và họ cam kết với một chỉ số khó khăn vào ngày đầu tiên để mọi người biết thành công thực sự trông như thế nào.

Penguin Ai nhấn mạnh vào các mô hình và quy trình trí tuệ nhân tạo bản địa trong chăm sóc sức khỏe thay vì các giải pháp trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp chung. Những thách thức độc đáo nào trong chăm sóc sức khỏe đòi hỏi một cách tiếp cận chuyên biệt, và ở đâu các nền tảng trí tuệ nhân tạo chung không đáp ứng?

Chăm sóc sức khỏe không phải là một trường hợp sử dụng doanh nghiệp chung, và việc giả vờ ngược lại sẽ bị thiêu cháy. Nó có ngôn ngữ riêng, quy tắc riêng, hậu quả riêng, và không có gì trong số đó là tùy chọn. Một mô hình chung sẽ đưa cho bạn một câu trả lời tự tin, có thể xảy ra, nhưng im lặng sai, vì nó không mang theo tiêu chí cần thiết về tính cần thiết y tế và không thể hiển thị công việc của nó theo cách một kiểm toán viên hoặc một nhà lâm sàng sẽ ký tên vào. Không thể khởi động. Chúng tôi xây dựng Penguin Ai thành các lớp chính xác vì lý do này: một lớp dữ liệu kéo thông tin lại với nhau, một Lớp ngữ cảnh giữ lý do và quản trị cụ thể cho chăm sóc sức khỏe, và Lực lượng lao động trí tuệ nhân tạo thực sự thực hiện công việc, bao gồm cả các giải pháp công nhân trí tuệ nhân tạo được xây dựng sẵn và Gwen, người xây dựng cho phép đội của bạn tự đứng lên các công nhân trí tuệ nhân tạo mới. Các nền tảng chung không đáp ứng được vì chúng đối xử với chuyên môn chăm sóc sức khỏe như một thứ gì đó bạn có thể nhắc đến. Bạn không thể. Bạn phải xây dựng nó vào hệ thống, và đó là điểm của những gì chúng tôi đã làm.

Ủy quyền trước vẫn là một trong những quy trình gây thất vọng nhất cho cả nhà cung cấp và bệnh nhân. Bạn nhìn thấy trí tuệ nhân tạo thay đổi ủy quyền trước như thế nào trong năm năm tới, và những biện pháp phòng ngừa nào là cần thiết để đảm bảo rằng tự động hóa cải thiện kết quả mà không tạo ra các rào cản mới?

Năm năm tới, các phê duyệt trực tiếp sẽ trở lại trong vài phút, được áp dụng nhất quán chống lại các hướng dẫn của bạn, với nhà lâm sàng được kết nối trong bất kỳ điều gì đòi hỏi phán quyết y tế. Đó là phiên bản tốt. Đây là phần mà mọi người bỏ qua: tự động hóa có thể dễ dàng công nghiệp hóa các rào cản nếu bạn xây dựng nó lười biếng. Một cách nhanh hơn để từ chối chăm sóc là hành vi sai lầm với hiệu suất tốt hơn. Vì vậy, các biện pháp phòng ngừa là toàn bộ trò chơi. Mỗi khuyến nghị mà một công nhân trí tuệ nhân tạo đưa ra phải mang theo lý do của nó và một đường dẫn kiểm toán đầy đủ, những gì chúng tôi gọi là một hộp kính, để bất kỳ ai cũng có thể xem chính xác nó đến từ đâu. Tốc độ không bao giờ trở thành sự che giấu cho một bức tường tự động im lặng của các từ chối. Và một con người đủ tiêu chuẩn vẫn chịu trách nhiệm về phán quyết lâm sàng, luôn luôn. Hãy làm đúng và ủy quyền trước sẽ ngừng trở thành thứ mà bệnh nhân và bác sĩ sợ hãi. Làm sai và bạn đã xây dựng một phiên bản nhanh hơn của vấn đề. Tôi chỉ quan tâm đến cái đầu tiên.

Ngành công nghiệp đang ngày càng nói về các đại lý trí tuệ nhân tạo và quy trình tự động. Những chướng ngại vật kỹ thuật và vận hành lớn nhất để triển khai trí tuệ nhân tạo có thể xử lý đáng tin cậy các nhiệm vụ hành chính phức tạp trong chăm sóc sức khỏe với sự can thiệp của con người tối thiểu là gì?

Phần khó không phải là bản demo, mà là các cạnh. Xử lý ngoại lệ, dữ liệu không đồng nhất và phức tạp, và các hệ thống cũ không được xây dựng để nói chuyện với bất cứ thứ gì. Đó là nơi kỹ thuật thực sự sống, và nó sâu sắc không hấp dẫn. Chướng ngại vật vận hành là niềm tin, mà không có hệ thống chăm sóc sức khỏe nào trao cho bạn miễn phí. Nếu mọi người của bạn không thể kiểm toán nó hoặc giải thích nó, họ sẽ không mở rộng quy mô nó, đầy đủ dừng lại. Bây giờ hãy đẩy lại tiền đề một chút. “Can thiệp của con người tối thiểu” là mục tiêu sai, và nó làm tôi lo lắng khi tôi nghe nó. Điểm là để giải phóng mọi người khỏi các trường hợp phức tạp và các quyết định phán xét, nơi chuyên môn của họ thực sự kiếm được tiền. Các công nhân trí tuệ nhân tạo của chúng tôi thực hiện công việc lặp đi lặp lại và biết khi nào để kéo một người vào. Đánh dấu việc bàn giao đó một cách đáng tin cậy và minh bạch, ở quy mô chăm sóc sức khỏe thực sự, là vấn đề khó đáng giải quyết. Mọi thứ khác đều là một dự án hội chợ khoa học.

Chăm sóc sức khỏe là một trong những ngành công nghiệp được quản lý chặt chẽ nhất trên thế giới. Bạn làm thế nào để cân bằng tốc độ đổi mới với tuân thủ, yêu cầu bảo mật, khả năng kiểm toán và nhu cầu về trách nhiệm của con người trong các hệ thống được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo?

Bạn kiếm được quyền di chuyển nhanh bằng cách xây dựng những thứ có thể đứng lên. Trong chăm sóc sức khỏe, quản trị là nền tảng, và chúng tôi đã đổ nó đầu tiên. Khi bạn đang xử lý dữ liệu bệnh nhân, quản trị dữ liệu doanh nghiệp là một yêu cầu đạo đức, và tôi có nghĩa là điều đó theo nghĩa đen. Vì vậy, mỗi khuyến nghị chạy đến một tiêu chuẩn hộp kính, lý do cộng với một đường dẫn kiểm toán đầy đủ, điều này cho phép một đội tuân thủ thực sự tin tưởng vào tốc độ. Trách nhiệm của con người được xây dựng vào thiết kế, vì một người đủ tiêu chuẩn sở hữu bất cứ thứ gì chạm vào phán quyết lâm sàng trong khi công nhân trí tuệ nhân tạo xử lý việc lắp ráp và tải thường xuyên. Đó là cách bạn nhận được nhanh và đáng tin cậy trong cùng một hệ thống, và trong ngành này, bạn không được chọn một và bỏ qua cái khác. Hầu hết mọi người đều khung tuân thủ và khả năng kiểm toán như phanh. Tôi xem chúng như thứ cho phép bạn đặt chân xuống, vì không có chúng, bạn sẽ không bao giờ đạt đến sản xuất từ đầu.

Bạn đã chuyển từ việc giám sát các tổ chức dữ liệu và phân tích quy mô lớn sang việc xây dựng một công ty khởi nghiệp từ đầu. Những khía cạnh nào của hành trình từ nhà vận hành đến người sáng lập đã mang lại phần thưởng nhất, và những thách thức nào đã gây ngạc nhiên nhất?

Phần thưởng nhất là bạn cuối cùng cũng có thể xây dựng mọi thứ đúng ngay từ đầu. Trong một tổ chức lớn, thay đổi di chuyển với tốc độ của tổ chức. Mọi sửa đổi phải đi qua các hệ thống cũ, các ưu tiên cạnh tranh, và các lớp phê duyệt, vì vậy một thay đổi bạn biết là đúng có thể mất mười tám tháng để hạ cánh, nếu nó hạ cánh. Tốc độ đó sẽ làm bạn kiệt sức khi bạn có thể nhìn thấy chính xác những gì cần xảy ra. Trong không gian của người sáng lập, trần đó biến mất. Chúng tôi có thể xây dựng từ đầu, thiết kế nền tảng xung quanh vấn đề thay vì xung quanh ba mươi năm các giải pháp tích lũy, và xuất bản câu trả lời đúng trong khi nó vẫn quan trọng. Khi tôi nghe một y tá lấy lại buổi tối của mình, hoặc một bệnh nhân nhận được câu trả lời trong vài giờ nơi nó từng mất vài ngày, điều đó đến một cách mà không có bản xem xét bản đồ đường nào từng làm.

Nhìn về tương lai, nếu trí tuệ nhân tạo thành công trong việc loại bỏ nhiều gánh nặng hành chính khỏi chăm sóc sức khỏe, bạn nghĩ người trả tiền, người cung cấp và bệnh nhân sẽ trải nghiệm hệ thống chăm sóc sức khỏe khác biệt như thế nào trong thập kỷ tới?

Mười năm tới, nếu chúng tôi làm đúng, hệ thống cuối cùng sẽ cảm thấy như chăm sóc lại. Bệnh nhân nhận được câu trả lời thực sự khi họ sợ hãi và dễ bị tổn thương, và họ ngừng phải kiếm một bằng cấp nhỏ về quan liêu bảo hiểm chỉ để nhận được thứ mà bác sĩ của họ đã đặt hàng. Các nhà lâm sàng dành giờ của họ cho nghệ thuật y học và cho những người đứng trước mặt họ, thay vì nghiền ngẫm trường hợp thường xuyên thứ tám mươi bảy trước bữa trưa. Nhân viên vận hành và hành chính, một số người được đánh giá thấp nhất trong toàn bộ ngành này, cuối cùng cũng làm công việc sử dụng chuyên môn thực sự của họ. Và người trả tiền và người cung cấp phối hợp thay vì ném giấy tờ qua lại qua một mối nối mà không ai sở hữu. Đó là chăm sóc sức khỏe mà tôi đang xây dựng. Bảng điểm mà tôi quan tâm là nhàm chán và cụ thể: thời gian trả lại cho chăm sóc bệnh nhân, và độ trễ được kéo ra khỏi trải nghiệm của bệnh nhân. Mọi thứ khác chúng tôi làm đều phục vụ cho hai con số đó.

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