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 2023, dẫn dắt công ty qua giai đoạn tăng trưởng đáng kể, và là Giám đốc điều hành từ năm 2017 đến 2022, thúc đẩy sự xuất sắc về hoạt động. Niềm đam mê học hỏi và cách tiếp cận tư duy tiến bộ 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 sự kiện 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 để 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 ставка là 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 thấy 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 các bệnh viện hoặc phân tích dự đoán. Nhưng ImageTrend đang đưa trí tuệ nhân tạo trực tiếp đến tiền tuyến – làm thế nào các cơ quan EMS và cứu hỏa sử dụng trí tuệ nhân tạo trong thời gian thực, và loại tác động nào nó đang có trên thực địa?

Trí tuệ nhân tạo đang biến đổi các 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 trên thực địa. Một trong những khách hàng của ImageTrend, Sở Cứu hỏa Quận Los Angeles, hiện đang thử nghiệm công nghệ văn bản-giọng nói để ghi chép thông tin bệnh nhân không cần dùng tay, cho phép các nhân viên ứng phó tiết kiệm thời gian và tập trung nhiều hơn vào chăm sóc bệnh nhân. Họ cũng đang sử dụng công nhận 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 tăng tốc quá trình ghi chép trên 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 gánh nặng hành chính.

Tài liệu giọng nói-trực tiếp là một trong những tính năng nổi bật mà bạn đã triển khai. Làm thế nào nó 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 các môi trường căng thẳng cao?

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

Tuy nhiên, thách thức vẫn còn là đảm bảo hệ thống vẫn chính xác và đáng tin cậy trong các 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戴 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 không thể đoán trước và đòi hỏi của hoạt động trên thực địa.

Nhiều nền tảng nói về “tích hợp trí tuệ nhân tạo”, nhưng thường nó chỉ là một bộ phận được gắn thêm. Tích hợp đầy đủ trông như thế nào tại ImageTrend, và tại sao sự khác biệt này lại quan trọng đối với các dịch vụ khẩn cấp?

Tích hợp trí tuệ nhân tạo đầy đủ tại ImageTrend có nghĩa là nhiều hơn là chỉ thêm trí tuệ nhân tạo vào các hệ thống hoặc quy trình công việc hiện có. Nó là về việc tạo ra một hệ sinh thái thống nhất proactively tối ưu hóa cách 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 trên thực địa. Thay vì phải xử lý nhiều công cụ không kết nối, các nhân viên ứng phó có mọi thứ họ cần trong một nơi, 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 mà 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 rằng những hệ thống này không chỉ nhanh mà còn được các nhân viên ứng phó tin tưởng?

Sự tin tưởng đến từ hiệu suất nhất quán, được chứng minh 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 vào báo cáo mà không có sự chấp thuận của nhà cung cấp. Nhà cung cấp luôn ở trong tầm kiểm soát.

Tính tương tác là rất quan trọng trong các trường hợp khẩn cấp, nơi thời gian và dữ liệu 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 cơ quan cứu hỏa?

Giải pháp Mạng lưới Thông tin Sức khỏe của ImageTrend bắc cầu khoảng cách 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 hỏa 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. 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 ImageTrend, không cần các công cụ không kết nối hoặc các tích hợp một nửa. Cho dù đó là mở khóa các thông tin chi tiết có thể hành động, tối ưu hóa các quy trình báo cáo, hay đảm bảo sự phối hợp giữa bệnh viện và EMS, ImageTrend đảm bảo rằng không có dữ liệu nào bị bỏ lại phía sau.

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

Chúng tôi đang thấy một sự thay đổi hướng tới các quy trình làm việc dự đoán được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, có thể 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 viên, bệnh nhân có nguy cơ cao hoặc trì hoãn 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 tồi tệ hơn.

Nhiều cơ quan đang phải đối mặt với kiệt sức và thiếu hụt nhân viên. Làm thế nào trí tuệ nhân tạo có thể giảm đáng kể gánh nặng đó mà không thêm vào tải nhận thức của 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 offloading các 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 làm cho họ quá tải.

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 quyết 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.

Nhìn lại quãng đường mà trí tuệ nhân tạo đã đi trong lĩnh vực này, điều tiến bộ nào bạn nghĩ vẫn còn vài năm nữa mới đạt được – nhưng đã đang tạo ra sự khác biệt ngay hôm nay?

Khi chúng tôi bắt đầu khám phá trí tuệ nhân tạo trong EMS, ý tưởng về hỗ trợ quyết định được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo trong thời gian thực trên thực địa dường như là điều gì đó chúng tôi sẽ thấy xa hơn trên đường chân trời. Nhưng chúng tôi đang ở đây – trí tuệ nhân tạo đã giúp các nhân viên ứng phó đầu tiên đưa ra quyết định nhanh hơn và 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 thực địa ngay hôm 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 đã và đang cứu sống và cải thiện kết quả.

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