Paul Roscoe, Giám đốc Điều hành, CLEW Medical – Loạt Phỏng vấn

Paul Roscoe là Giám đốc Điều hành của CLEW Medical.

Trước khi gia nhập Clew, ông Roscoe từng là CEO của Trinda Health và đã thành lập công ty này trở thành nhà lãnh đạo trong lĩnh vực giải pháp tài liệu lâm sàng định hướng chất lượng.

CLEW Medical cung cấp cho các bệnh viện, hệ thống chăm sóc sức khỏe và đơn vị chăm sóc tích cực trí tuệ lâm sàng tiên tiến và chẩn đoán bệnh nhân sử dụng phân tích dự đoán AI và mô hình chăm sóc quan trọng độc quyền.

Bạn có thể bắt đầu bằng cách cho chúng tôi biết thêm về nền tảng AI của CLEW Medical và khả năng độc đáo của nó trong ngành MedTech?

Sự thành lập của CLEW dựa trên tiền đề rằng phân tích dữ liệu và AI có thể cải thiện đáng kể kết quả bệnh nhân và trải nghiệm của bác sĩ lâm sàng trong môi trường chăm sóc tích cực. Nền tảng giám sát lâm sàng mà chúng tôi đã xây dựng là nền tảng đầu tiên có mô hình dự đoán AI được FDA chấp thuận cho chăm sóc quan trọng. Hệ thống của chúng tôi thu thập dữ liệu bằng cách tích hợp với tất cả các nguồn dữ liệu lâm sàng trong bệnh viện và xây dựng hồ sơ sinh lý gần như thời gian thực của từng bệnh nhân để liên tục theo dõi tình trạng của họ. Sau đó, nó sử dụng dữ liệu này để cung cấp thông tin dự đoán để xác định bệnh nhân có khả năng xảy ra sự kiện bất lợi – chẳng hạn như suy hô hấp – và cảnh báo bác sĩ lâm sàng can thiệp lên đến tám giờ trước khi sự kiện dự kiến xảy ra. Độ chính xác cao của nền tảng cũng giảm số lượng báo động sai, cho phép bác sĩ lâm sàng hành động ở mức cao nhất của giấy phép và tập trung vào bệnh nhân cần can thiệp ngay lập tức.

Những yếu tố chính nào đã góp phần vào việc FDA chấp thuận mô hình dự đoán AI của CLEW?

CLEW đã áp dụng AI từ khi thành lập. Các nhà sáng lập và nhà lãnh đạo phát triển của chúng tôi đã nhận ra tầm quan trọng của việc xây dựng niềm tin với người chăm sóc, những người chịu trách nhiệm sử dụng công nghệ của chúng tôi để chăm sóc bệnh nhân dễ bị tổn thương nhất. Điều quan trọng là công nghệ của chúng tôi phải trải qua cùng mức độ kiểm tra và nghiêm ngặt trong thiết kế, phát triển, thử nghiệm và xác nhận như các thiết bị đã được sử dụng bởi người dùng của chúng tôi. Để khuyến khích việc áp dụng giải pháp AI cho môi trường chăm sóc tích cực, nhóm của chúng tôi đã hiểu được sự cần thiết của việc xây dựng mô hình với sự phát triển sản phẩm và hệ thống chất lượng chu đáo. Kết quả là, sự phát triển mô hình AI của chúng tôi tận dụng cơ sở hạ tầng MLOPS (hoạt động học máy) mạnh mẽ để đáp ứng các kỳ vọng quy định, chẳng hạn như hướng dẫn PCCP (kế hoạch kiểm soát thay đổi được ủy quyền) từ FDA. Mô hình AI của chúng tôi được thiết kế có phương pháp, đồng thời trải qua tất cả các thí nghiệm cần thiết cho việc làm rõ thiết bị y tế.

Sự mạnh mẽ của các mô hình và quy trình nội bộ của chúng tôi đã dẫn đến việc FDA phân loại giải pháp của chúng tôi là thiết bị y tế loại II vào đầu năm 2021, điều này thể hiện một thành tựu đột phá, lần đầu tiên trong lĩnh vực này. Việc làm rõ thiết bị y tế của FDA là minh chứng cho chất lượng của quá trình phát triển từ đầu đến cuối của chúng tôi, bao gồm các nghiên cứu xác nhận lâm sàng được thực hiện trong các quần thể bệnh nhân thực.

Nghiên cứu gần đây được công bố trên Tạp chí CHEST® đã nhấn mạnh độ chính xác dự đoán của mô hình AI của bạn. Bạn có thể thảo luận về phương pháp và kết quả cụ thể của nghiên cứu này?

Thuật toán ML được đào tạo bởi CLEW đã được triển khai ở 14 đơn vị chăm sóc tích cực (ICU) trên hai hệ thống chăm sóc sức khỏe chính để dự đoán các sự kiện như đặt nội khí quản và khởi đầu thuốc vận mạch – tức là các sự kiện yêu cầu can thiệp cứu sống – trong số bệnh nhân trưởng thành bị bệnh nghiêm trọng. Hiệu suất của nó đã được đo so với các báo động giám sát giường bệnh hiện có và hiệu quả dự đoán của hệ thống cảnh báo телмедицине.

Nghiên cứu, được thiết kế để đánh giá độ chính xác và tiện ích của các cảnh báo trong ICU, cho thấy rằng mô hình của CLEW để dự đoán sự suy giảm bệnh nhân là năm lần chính xác hơn và tạo ra 50 lần ít báo động hơn so với hệ thống телмедицине hàng đầu. Các phát hiện cũng cho thấy rằng mô hình ML có độ chính xác cao hơn so với các hệ thống giám sát truyền thống và giảm đáng kể các gián đoạn không cần thiết trong công việc của bác sĩ lâm sàng.

Làm thế nào các dự đoán AI được tạo bởi nền tảng của CLEW có thể chuyển đổi việc cung cấp chăm sóc trong ICU? Bạn có thể giải thích rõ hơn về cách các dự đoán này cải thiện kết quả và giảm biến chứng?

Nền tảng của CLEW tạo ra cơ hội cho các can thiệp sớm ở bệnh nhân có nguy cơ cao và hỗ trợ quản lý năng lực bằng cách xác định các cá nhân có nguy cơ thấp có thể sẵn sàng để chuyển xuống hoặc xuất viện. Điều này, đến lượt, giảm tỷ lệ tử vong và tái nhập viện, giảm biến chứng do suy giảm bệnh nhân, và giảm thiểu thời gian lưu trú của bệnh nhân.

Ví dụ, trong 24 giờ đầu tiên sau khi triển khai tại một hệ thống chăm sóc sức khỏe chính, công nghệ của chúng tôi đã dự đoán sự không ổn định huyết động ở một bệnh nhân ICU, điều này đã kích hoạt một đánh giá của nhà cung cấp. Khi đánh giá bệnh nhân, nhà cung cấp đã đặt hàng một xét nghiệm CT và phát hiện ra một chảy máu bụng. Bệnh nhân đã được đưa đến phòng phẫu thuật để phẫu thuật khẩn cấp, được truyền dịch và máu, và cuối cùng đã được cứu sống. 24 giờ sau, bệnh nhân đã ổn định.

Hệ thống của bạn đã được tìm thấy là năm lần chính xác hơn so với hệ thống giám sát телмедицине hàng đầu. Điều gì làm cho công nghệ của CLEW hiệu quả hơn trong việc dự đoán sự suy giảm bệnh nhân nghiêm trọng?

Nói chung, các thông báo được tạo bởi ML ít xảy ra hơn, có độ chính xác cao hơn và tỷ lệ lỗi thấp hơn, chẳng hạn như báo động sai, và tạo ra khoảng thời gian dẫn trước sự kiện dài hơn so với các cảnh báo của hệ thống телмедицине và báo động giám sát giường bệnh. Các cảnh báo của CLEW chính xác và chức năng hơn, cung cấp thời gian cho đội ngũ chăm sóc để áp dụng các biện pháp đối phó để ngăn chặn các kết quả dự kiến. Sự thông minh tinh vi mà CLEW cung cấp là có thể khai thác dữ liệu bệnh nhân từ hồ sơ bệnh án điện tử (EMR) của hệ thống chăm sóc sức khỏe, kết hợp với các mô hình ML đã được thử nghiệm và xác nhận nghiêm ngặt thông qua nghiên cứu được đánh giá ngang hàng và làm rõ của FDA.

Nghiên cứu cũng lưu ý đến việc giảm đáng kể báo động sai. Làm thế nào việc giảm mệt mỏi báo động có lợi cho nhân viên ICU, và phản hồi từ các chuyên gia chăm sóc sức khỏe sử dụng hệ thống của bạn là gì?

98% báo động giám sát giường bệnh là báo động sai, dẫn đến mệt mỏi báo động và làm trầm trọng thêm mức độ kiệt sức của bác sĩ lâm sàng đã cao từ trước. CLEW giải quyết vấn đề mệt mỏi báo động bằng cách giảm số lượng gián đoạn âm thanh, tăng tỷ lệ thông báo có thể hành động cho can thiệp của nhà cung cấp cần thiết, và tạo ra một môi trường ICU yên tĩnh hơn. Về cơ bản, độ chính xác của nền tảng và khả năng giảm thiểu công việc không cần thiết thông qua các mô hình ML tiên tiến đã cải thiện đáng kể kiệt sức ICU. Trong quá trình triển khai, các đội thành công của CLEW tập trung vào tầm quan trọng của quản lý thay đổi lâm sàng để đảm bảo công nghệ được tích hợp phù hợp vào quá trình ra quyết định lâm sàng tổng thể. Phản hồi từ các bác sĩ lâm sàng đã rất tích cực.

Làm thế nào tính năng thông báo sớm của nền tảng CLEW hoạt động, và loại can thiệp nào đã được tạo điều kiện trong các môi trường ICU thực tế?

Dựa trên luồng thông tin đến từ thiết bị giám sát giường bệnh và thiết bị hỗ trợ sự sống, cũng như từ Hồ sơ Bệnh án Điện tử (EHR), các mô hình AI của CLEW có thể dự đoán rủi ro suy giảm bệnh nhân và tử vong trong tám giờ tới. Với những đánh giá dự đoán này, các bác sĩ lâm sàng có kinh nghiệm có thể đánh giá bệnh nhân chặt chẽ hơn và xác định xem có biện pháp đối phó nào có thể ngăn chặn sự suy giảm dự kiến, thay vì phản ứng với chúng trên cơ sở khẩn cấp.

Ví dụ, nền tảng CLEW có thể thông báo cho các bác sĩ lâm sàng rằng một bệnh nhân có khả năng cao sẽ进入 suy hô hấp, điều này thường dẫn đến đặt nội khí quản và thông khí cơ học. Khi nhận được cảnh báo, người chăm sóc có thể xác định bệnh nhân có quá nhiều chất lỏng có thể bắt đầu chảy ngược vào phổi và khởi đầu liệu pháp lợi tiểu để giảm chất lỏng, do đó ngăn chặn việc đặt nội khí quản sau này. Mô hình của chúng tôi cũng có thể dự đoán liệu một bệnh nhân sau phẫu thuật có khả năng trở nên không ổn định về huyết động và cần hỗ trợ thuốc vận mạch. Khi được trang bị kiến thức này trong sự vắng mặt của các triệu chứng rõ ràng, một xét nghiệm CT đã xác định bệnh nhân có chảy máu nội bộ và được đưa trở lại phòng phẫu thuật để sửa chữa. Cuối cùng, can thiệp này đã dẫn đến việc bệnh nhân được ổn định.

Các dự đoán AI của CLEW cũng hỗ trợ các bệnh viện với nhu cầu quản lý năng lực. Một số bệnh nhân sẽ không còn cần chăm sóc tích cực và có thể được chuyển đến các đơn vị chăm sóc thấp hơn, giải phóng giường để quản lý các bệnh nhân nghiêm trọng hơn. Điều này cho phép hệ thống chăm sóc sức khỏe cải thiện quản lý năng lực và tạo điều kiện cho nhiều bệnh nhân hơn. Điều này cũng tăng tỷ suất đóng góp cho hệ thống chăm sóc sức khỏe.

Those bước tiếp theo cho CLEW Medical trong việc phát triển và mở rộng việc sử dụng các mô hình AI của bạn trong các môi trường chăm sóc sức khỏe khác nhau là gì?

Chúng tôi đã mở rộng nền tảng CLEW ngoài môi trường chăm sóc tích cực để bao gồm các đơn vị giảm tải và các phòng cấp cứu, và chúng tôi hiện đang trong quá trình mở rộng trên các giường chăm sóc cấp tính còn lại của bệnh viện, bao gồm các đơn vị chăm sóc hậu phẫu (PACU) và giường chung / phẫu thuật & chuyên khoa. Sự phổ biến cuối cùng của các thiết bị đeo giá rẻ cung cấp thông tin về dấu hiệu sinh tồn thường xuyên, cùng với việc làm rõ PCCP của chúng tôi, cho phép CLEW mở rộng khả năng giám sát AI của mình rộng rãi hơn trong các bệnh viện chăm sóc cấp tính.

Ngoài ra, vì dự đoán của CLEW là bổ sung cho nhiều hệ thống HIT khác, bao gồm EHR, chúng tôi đang làm việc để cung cấp thông tin của mình thông qua tích hợp vào bộ công cụ hiện có của hệ thống chăm sóc sức khỏe. Chúng tôi đã tham gia mạng lưới nhà phát triển Epic và đã chứng minh sự tích hợp thành công các khả năng CLEW tiên tiến như dự đoán AI vào trải nghiệm người dùng lâm sàng.

CLEW cũng đang bắt đầu một cách tiếp cận mới, dựa trên AI, để quản lý nhiễm trùng huyết, một biến chứng nguy hiểm và đôi khi gây tử vong.

Bạn nhìn thấy tương lai của AI trong việc cải thiện chăm sóc ICU trong thập kỷ tới như thế nào, và CLEW dự định sẽ là một phần của tương lai đó?

Dân số bệnh nhân trong bệnh viện đang bị bệnh nặng hơn. Với tuổi tác và bệnh mãn tính liên quan đến lối sống ngày càng tăng, cùng với sự thiếu hụt nhân viên chăm sóc, nhu cầu về giám sát lâm sàng thông minh tiếp tục tăng. Vì nhiều bệnh nhân kết thúc ở ICU do bỏ lỡ cơ hội can thiệp sớm trong quá trình chăm sóc, CLEW không chỉ tập trung vào việc sử dụng AI để cải thiện chăm sóc ICU, mà còn hợp tác với các nhà đổi mới hệ thống chăm sóc sức khỏe và ngành công nghiệp để cải thiện tất cả chăm sóc cấp tính. Chương trình phát triển AI của chúng tôi (MLOPS) sẽ tận dụng khả năng của đối tác để phát triển các mô hình AI được FDA chấp thuận vượt ra ngoài những gì CLEW tự phát triển.

Tuy nhiên, công nghệ chỉ là một phần của giải pháp. Việc sử dụng AI trong chăm sóc sức khỏe không phải là về việc thay thế người chăm sóc. Trên thực tế, AI có thể cung cấp thông tin vượt trội để hỗ trợ việc ra quyết định của họ để cung cấp chăm sóc lâm sàng tối ưu, chẳng hạn như giảm các báo động ồn ào浪费 thời gian của họ. CLEW đang làm việc với các hệ thống chăm sóc sức khỏe và đối tác để học hỏi và giáo dục người chăm sóc về cách các công cụ AI có thể được áp dụng và chấp nhận hiệu quả vào thực hành lâm sàng. Nghiên cứu xác nhận độ chính xác và hiệu quả của AI là cần thiết, vì vậy CLEW làm việc với khách hàng để tạo ra bằng chứng này với chính quần thể bệnh nhân của họ. Nỗ lực nghiên cứu tập trung này hỗ trợ việc triển khai và áp dụng bởi các bác sĩ lâm sàng trực tiếp, những người nếu không sẽ hoài nghi.

Để đẩy nhanh các triển khai lâm sàng mới, chúng tôi có khả năng cập nhật nền tảng của mình để bao gồm các phương pháp hay nhất mới được khám phá trong vòng một tháng, điều mà thường mất nhiều năm. Trong thập kỷ tới, CLEW sẽ ở vị trí hàng đầu trong việc hợp tác với các hệ thống chăm sóc sức khỏe để làm cho AI lâm sàng hiệu quả trở thành đối tác thông minh và tiên tri của các bác sĩ lâm sàng con người có thể chăm sóc chúng ta hoặc những người thân yêu của chúng ta.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm có thể truy cập CLEW Medical.