Joe Graw, Chief Growth Officer tại ImageTrend – Loạt phỏng vấn

Joe Graw, Chief Growth Officer tại ImageTrend, mang lại hơn 22 năm kinh nghiệm lãnh đạo cho công ty. Kể từ khi trở thành Chief Growth Officer vào năm 2023, ông đã thúc đẩy các sáng kiến chiến lược và đổi mới. Trước đó, ông từng là Chủ tịch và Giám đốc điều hành từ năm 2020 đến năm 2023, dẫn dắt công ty qua giai đoạn tăng trưởng đáng kể, và là Giám đốc điều hành từ năm 2017 đến năm 2022, thúc đẩy sự xuất sắc trong hoạt động. Niềm đam mê học hỏi và cách tiếp cận hướng tới tương lai của ông vượt ra ngoài việc quản lý tăng trưởng, tập trung vào việc định hình tương lai của ImageTrend và giúp khách hàng sử dụng dữ liệu để đạt được kết quả có ý nghĩa.

ImageTrend là một nhà lãnh đạo trong lĩnh vực phần mềm ứng phó khẩn cấp và chăm sóc sức khỏe, biến dữ liệu về sự cố và hoạt động thành thông tin có thể hành động. Nền tảng thống nhất của công ty hỗ trợ các sở cứu hỏa, cơ quan EMS, bệnh viện và nhà nghiên cứu với các công cụ cho việc ghi chép, trao đổi dữ liệu, phân tích và tuân thủ – trao quyền cho các tổ chức cải thiện kết quả và cung cấp chăm sóc cộng đồng hiệu quả hơn.

Bạn đã dành hơn hai thập kỷ giúp định hình công nghệ dịch vụ y tế khẩn cấp và hoạt động cứu hỏa. Điều gì ban đầu thu hút bạn đến lĩnh vực này, và điều gì giữ cho bạn động lực ngày nay?

Tôi luôn đam mê tiềm năng của công nghệ trong việc giải quyết các vấn đề thực tế, đặc biệt là trong các lĩnh vực quan trọng như EMS và dịch vụ cứu hỏa, nơi mà các став cao nhất. Điều gì thúc đẩy tôi ngày nay là khả năng tạo ra các công cụ trực tiếp nâng cao an toàn công cộng và cải thiện cuộc sống. Mỗi đổi mới cảm giác như một chiến thắng nhỏ cho các nhân viên ứng phó đầu tiên và cộng đồng họ phục vụ.

Trí tuệ nhân tạo thường được liên kết với bệnh viện hoặc phân tích dự đoán. Nhưng ImageTrend đang mang trí tuệ nhân tạo trực tiếp đến tiền tuyến – làm thế nào các cơ quan EMS và cứu hỏa đang sử dụng trí tuệ nhân tạo trong thời gian thực, và loại tác động nào nó đang có trên mặt đất?

Trí tuệ nhân tạo đang biến đổi hoạt động EMS và cứu hỏa vì nó cho phép ra quyết định trong thời gian thực và tự động hóa các nhiệm vụ quan trọng trong lĩnh vực. Một trong những khách hàng của ImageTrend, Sở Cứu hỏa Los Angeles County, hiện đang thử nghiệm công nghệ văn bản-giọng nói để ghi chép thông tin bệnh nhân mà không cần dùng tay, cho phép người ứng phó tiết kiệm thời gian và tập trung nhiều hơn vào chăm sóc bệnh nhân. Họ cũng đang sử dụng nhận dạng hình ảnh thông minh để trích xuất và áp dụng thông tin chính từ hầu như bất kỳ tài liệu nào với một bức ảnh, điều này giúp tăng tốc quá trình ghi chép tại hiện trường. Những đổi mới này đang cải thiện nhận thức tình huống, tăng tốc quá trình và nâng cao chất lượng chăm sóc – tất cả trong khi giảm bớt gánh nặng hành chính.

Tài liệu ghi chép từ giọng nói đến hiện trường là một trong những tính năng nổi bật mà bạn đã triển khai. Làm thế nào điều này thay đổi trải nghiệm hàng ngày của các nhân viên ứng phó đầu tiên, và những thách thức nào trong việc làm cho nó đáng tin cậy trong môi trường căng thẳng cao?

Tại ImageTrend, giải pháp văn bản-giọng nói của chúng tôi được thiết kế cho lĩnh vực. Nó chính xác ghi lại các từ viết tắt y tế như “A&O x4”, “18 gauge trong AC trái”, hoặc “SPO2 99% trên không khí phòng”, và thông minh áp dụng những giá trị đó trên các trường liên quan. Các nhà cung cấp có thể kể lại các câu chuyện, đánh giá, các chỉ số quan trọng và thủ tục bằng ngôn ngữ đơn giản khi dữ liệu cấu trúc tự động điền, loại bỏ vô số lần nhấp chuột.

Tuy nhiên, thách thức vẫn còn là đảm bảo hệ thống vẫn chính xác và đáng tin cậy trong môi trường căng thẳng cao. Đó là lý do tại sao giải pháp hỗ trợ AI của chúng tôi đã được thử nghiệm trong các môi trường ồn ào như quán cà phê, sử dụng trong quá trình vận chuyển với tay đeo găng tay, và thậm chí được triển khai bởi các bác sĩ bay trong các cuộc gọi chấn thương để đảm bảo nó hoạt động nhất quán bất chấp bản chất khó đoán và đòi hỏi của hoạt động hiện trường.

Nhiều nền tảng nói về “tích hợp trí tuệ nhân tạo”, nhưng thường nó chỉ là một phần bổ sung. Tích hợp đầy đủ trông như thế nào tại ImageTrend, và tại sao sự khác biệt này lại quan trọng cho các dịch vụ ứng phó khẩn cấp?

Tích hợp trí tuệ nhân tạo đầy đủ tại ImageTrend có nghĩa là nhiều hơn chỉ thêm trí tuệ nhân tạo vào các hệ thống hoặc quy trình hiện có. Đó là về việc tạo ra một hệ sinh thái thống nhất proactively tối ưu hóa cách thức các nhân viên ứng phó làm việc. Trí tuệ nhân tạo tích hợp đầy đủ dự đoán nhu cầu của các đội EMS, cung cấp đề xuất trong thời gian thực và tối ưu hóa hoạt động hiện trường. Thay vì phải xử lý nhiều công cụ không kết nối, các nhân viên ứng phó có mọi thứ họ cần trong một nơi, được tích hợp liền mạch vào hoạt động hàng ngày của họ. Điều này loại bỏ ma sát, tăng tốc quá trình ra quyết định và đảm bảo rằng các nhân viên ứng phó có thể tập trung vào việc cung cấp chăm sóc, điều gì quan trọng nhất.

Nhận dạng hình ảnh và hỗ trợ quyết định trong thời gian thực hiện đang được triển khai trong các môi trường áp lực cao, với biên độ sai sót thấp. Làm thế nào bạn đảm bảo các hệ thống này không chỉ nhanh mà còn được các nhân viên ứng phó tin tưởng?

Sự tin tưởng đến từ hiệu suất được chứng minh, nhất quán trong các tình huống thực tế. Bằng cách làm việc chặt chẽ với các nhân viên ứng phó đầu tiên, tinh chỉnh hệ thống của chúng tôi thông qua phản hồi và đảm bảo xác thực nghiêm ngặt, chúng tôi tối đa hóa độ chính xác và độ tin cậy khi nó quan trọng nhất. Ngoài ra, mỗi giá trị được gợi ý bởi AI có thể được xem xét và áp dụng hoặc từ chối khi nói đến giải pháp hỗ trợ AI của chúng tôi. Không có gì được nhập vào báo cáo mà không có sự phê duyệt của nhà cung cấp. Nhà cung cấp luôn giữ quyền kiểm soát.

Khả năng tương tác là rất quan trọng trong các trường hợp khẩn cấp, nơi thời gian và dữ liệu có thể cứu sống. Bạn có thể giải thích cách ImageTrend cho phép giao tiếp và chia sẻ dữ liệu mượt mà hơn giữa các bệnh viện, EMS và các cơ quan cứu hỏa?

Giải pháp Mạng Thông tin Sức khỏe của ImageTrend bắc cầu khoảng trống dữ liệu quan trọng giữa các hệ thống EMS và bệnh viện bằng cách cho phép trao đổi dữ liệu hai chiều trong thời gian thực. Khi các nhân viên cứu hộ gửi ePCRs trực tiếp đến các bệnh viện, các bác sĩ lâm sàng có thể ngay lập tức trả lại kết quả bệnh nhân, quyết định và chẩn đoán trở lại EMS, cung cấp cho mọi người bức tranh đầy đủ – không có sự chậm trễ, không có khoảng trống. Sự tích hợp liền mạch này phá vỡ các silo và thống nhất các hệ thống EMS và bệnh viện thành một mạng thông minh duy nhất. Với nền tảng của chúng tôi, không cần phải có các công cụ không kết nối hoặc các tích hợp nửa vời. Cho dù đó là mở khóa các thông tin chi tiết có thể hành động, tối ưu hóa các quy trình báo cáo hoặc đảm bảo sự phối hợp giữa bệnh viện và EMS, ImageTrend đảm bảo rằng không có dữ liệu nào bị bỏ lại phía sau.

Điều gì đang xảy ra trong xu hướng cảnh báo và quy trình thông minh được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo – đặc biệt là trong môi trường trước bệnh viện – và bạn thấy chúng sẽ phát triển như thế nào trong 3 đến 5 năm tới?

Chúng tôi đang chứng kiến sự chuyển dịch hướng tới các quy trình thông minh, được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, dự đoán nhu cầu trước khi chúng phát sinh. Trong vài năm tới, hãy mong đợi thấy nhiều cảnh báo chủ động hơn, nơi trí tuệ nhân tạo có thể đánh dấu các vấn đề tiềm ẩn như thiếu hụt nhân sự, bệnh nhân có nguy cơ cao hoặc chậm trễ trong vận chuyển. Điều này sẽ giúp các cơ quan được chuẩn bị và hiệu quả hơn trước khi vấn đề phát sinh hoặc tình huống khó khăn trở nên nghiêm trọng.

Nhiều cơ quan đang phải đối mặt với kiệt sức và thiếu hụt nhân sự. Làm thế nào trí tuệ nhân tạo có thể giảm bớt gánh nặng đó mà không tăng thêm tải nhận thức cho các nhân viên ứng phó?

Trí tuệ nhân tạo đang tự động hóa các nhiệm vụ thường xuyên, tối ưu hóa việc ghi chép và cung cấp hỗ trợ quyết định, vì vậy các nhân viên ứng phó có thể tập trung vào tư duy phản biện và chăm sóc bệnh nhân. Bằng cách offload những gánh nặng hành chính và tinh thần này, trí tuệ nhân tạo đang giảm thiểu rủi ro kiệt sức vì nó cho phép các nhân viên ứng phó làm việc hiệu quả hơn mà không bị choáng ngợp.

Theo quan điểm của bạn, tương lai của trí tuệ nhân tạo trong ứng phó khẩn cấp sẽ như thế nào – bạn có hình dung các hệ thống phân loại tự động hoàn toàn, hay con người sẽ luôn ở trung tâm của vòng lặp quyết định?

Mặc dù trí tuệ nhân tạo sẽ tiếp tục phát triển, tôi tin rằng con người sẽ luôn đóng vai trò trung tâm trong ứng phó khẩn cấp. Trí tuệ nhân tạo sẽ là một công cụ hỗ trợ quyết định quan trọng, nhưng sự đồng cảm, phán đoán và khả năng thích ứng của các nhân viên ứng phó đầu tiên không bao giờ có thể được thay thế hoàn toàn. Tôi tự tin rằng tương lai là sự hợp tác giữa trí tuệ nhân tạo và chuyên môn của con người.

Ngước nhìn lại quãng đường mà trí tuệ nhân tạo đã đi được trong không gian này, điều gì là một bước tiến mà bạn nghĩ vẫn còn vài năm nữa mới đạt được – nhưng hiện tại nó đã tạo ra sự khác biệt?

Khi chúng tôi bắt đầu khám phá trí tuệ nhân tạo trong EMS, ý tưởng về hỗ trợ quyết định trong thời gian thực, được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, trong lĩnh vực dường như là điều gì đó chúng tôi sẽ thấy xa hơn trên con đường. Nhưng hiện tại, chúng tôi đang ở đây – trí tuệ nhân tạo đang giúp các nhân viên ứng phó đầu tiên đưa ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn, ngay cả trong những khoảnh khắc căng thẳng cao. Từ nhận dạng hình ảnh trong thời gian thực đến phân tích dự đoán hướng dẫn chăm sóc bệnh nhân, những công nghệ này đang hoạt động liền mạch trên mặt đất ngày nay. Thật thú vị khi thấy lĩnh vực này phát triển nhanh như thế nào, và thậm chí còn thú vị hơn khi chứng kiến những đổi mới này đang cứu sống và cải thiện kết quả.

Cảm ơn cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập ImageTrend.