Rustom Lawyer, Đồng sáng lập & CEO của Augnito – Loạt phỏng vấn

Rustom Lawyer là Đồng sáng lập và CEO của Augnito, một công ty được xây dựng trên nhiều thập kỷ kinh nghiệm trong các quy trình lâm sàng và công nghệ y tế. Với sự hiểu biết sâu sắc về các hệ thống y tế toàn cầu và quản trị, ông đã đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các giải pháp đổi mới giúp简化 tài liệu lâm sàng và nâng cao hiệu quả hoạt động. Chuyên môn của ông trong các tích hợp y tế đã định hình nhiệm vụ của Augnito trong việc chuyển đổi cách các bác sĩ lâm sàng tương tác với công nghệ, cải thiện độ chính xác và tự động hóa quy trình.

Augnito là một nhà cung cấp hàng đầu các giải pháp Trí tuệ nhân tạo Giọng nói cho Tài liệu lâm sàng và Trí tuệ lâm sàng Ambient, phục vụ hơn 500 bệnh viện và 15.000 bác sĩ lâm sàng trên toàn thế giới. Các giải pháp SaaS của họ nâng cao tự động hóa quy trình, đảm bảo độ chính xác trong các nhiệm vụ hành chính và trang bị cho các bác sĩ lâm sàng các khuyến nghị và thông tin dựa trên bằng chứng thời gian thực.

Bạn đã bắt đầu công ty đầu tiên của mình ở tuổi 19. Làm thế nào kinh nghiệm của bạn trong lĩnh vực ghi chép lâm sàng với NHS đã định hình tầm nhìn của bạn cho Augnito?

Hành trình của tôi trong lĩnh vực công nghệ y tế bắt đầu khi tôi đồng sáng lập Scribetech tại Anh ở tuổi 19. Venture này sớm trở thành một người tiên phong trong các dịch vụ ghi chép lâm sàng cho Dịch vụ Y tế Quốc gia (NHS), đặt nền tảng quan trọng cho những gì cuối cùng sẽ trở thành Augnito.

Làm việc với NHS đã cung cấp những hiểu biết vô giá về các thách thức trong ghi chép y tế trên quy mô lớn. Chúng tôi được chọn là nhà cung cấp hàng đầu trong ba hợp đồng khuôn khổ quốc gia liên tiếp, mỗi hợp đồng kéo dài khoảng năm năm, cho chúng tôi cơ hội hiếm có để làm việc với tổ chức y tế đơn lẻ lớn nhất thế giới. Các mối quan hệ lâu dài của chúng tôi với các tổ chức danh tiếng như Bệnh viện Chelsea và Westminster, Bệnh viện Đại học Birmingham và Trust Đại học Kingston đã dạy cho chúng tôi sự tinh tế của các quy trình lâm sàng trên các chuyên khoa đa dạng.

Gần hai thập kỷ kinh nghiệm này đã tiết lộ một sự thật cơ bản: ghi chép đang tiêu thụ một lượng thời gian không bền vững của các bác sĩ lâm sàng. Chúng tôi đã chứng kiến tận mắt cách gánh nặng hành chính này ảnh hưởng đến chất lượng chăm sóc bệnh nhân và sự hài lòng của nhà cung cấp. Sự nhận thức này cuối cùng đã định hình nhiệm vụ cốt lõi của Augnito – tạo ra công nghệ giải phóng các chuyên gia y tế khỏi gánh nặng ghi chép đồng thời duy trì các tiêu chuẩn cao nhất về độ chính xác và tuân thủ.

Kinh nghiệm với NHS cũng đã instill trong chúng tôi một sự đánh giá cao về tầm quan trọng của bảo mật dữ liệu, khả năng tương tác và các giải pháp có thể mở rộng có thể hoạt động trên các môi trường y tế khác nhau. Những nguyên tắc này vẫn là trung tâm của triết lý phát triển của Augnito ngày nay.

Augnito được sinh ra từ một bước ngoặt từ dịch vụ ghi chép sang giải pháp giọng nói được thúc đẩy bởi Trí tuệ nhân tạo. Những yếu tố then chốt nào đã dẫn đến sự thay đổi chiến lược này?

Sự thay đổi chiến lược này xuất hiện từ một số yếu tố hội tụ. Đầu tiên, khoảng chín năm trước, chúng tôi quan sát thấy doanh thu của BPO tăng trưởng phẳng do nhu cầu tự động hóa ngày càng tăng trên toàn ngành y tế. Thay vì chống lại sự chuyển đổi này, chúng tôi quyết định phá vỡ mô hình kinh doanh của mình bằng cách đầu tư lợi nhuận vào việc phát triển những gì sẽ trở thành Augnito.

Một hiểu biết quan trọng đã thúc đẩy quyết định này: chúng tôi phát hiện ra rằng các bác sĩ trên toàn thế giới dành khoảng 50% thời gian làm việc của họ cho việc ghi chép, trong khi các y tá dành khoảng 30% thời gian cho các nhiệm vụ tương tự. Điều này đại diện cho một sự không hiệu quả khổng lồ trong việc cung cấp dịch vụ y tế – thời gian quý giá có thể được chuyển hướng đến chăm sóc bệnh nhân.

Cảnh quan công nghệ cũng đang phát triển nhanh chóng. Điện toán đám mây, các thuật toán Trí tuệ nhân tạo tiên tiến và khả năng nhận dạng giọng nói được cải thiện đã tạo ra những khả năng mới không có sẵn khi chúng tôi bắt đầu Scribetech. Chúng tôi nhận ra cơ hội để tận dụng những công nghệ này nhằm giải quyết điểm đau cấp tính của ghi chép lâm sàng không hiệu quả và các thách thức về khả năng tương tác.

Những gì bắt đầu như một công cụ hiệu quả cho doanh nghiệp ghi chép của chúng tôi đã tiến hóa thành một giải pháp toàn diện có thể chuyển đổi hoàn toàn các quy trình lâm sàng. Sự thay đổi từ dịch vụ ghi chép sang giải pháp giọng nói được thúc đẩy bởi Trí tuệ nhân tạo không chỉ đại diện cho một nâng cấp công nghệ mà còn là một sự tưởng tượng lại cơ bản về cách ghi chép lâm sàng có thể hoạt động – nhấn mạnh vào tốc độ, độ chính xác và tích hợp无缝 với các hệ thống y tế hiện có.

Điều gì là những thách thức lớn nhất trong việc mở rộng Augnito từ một công ty khởi nghiệp dựa trên Ấn Độ thành một công ty Trí tuệ nhân tạo được công nhận toàn cầu?

Việc mở rộng Augnito toàn cầu đã đặt ra một số thách thức đáng kể. Đầu tiên và quan trọng nhất là đảm bảo khả năng tương tác dữ liệu trên các hệ thống y tế khác nhau. Cơ sở hạ tầng y tế thay đổi đáng kể trên toàn thế giới, với mỗi quốc gia duy trì các khuôn khổ quy định và tiêu chuẩn ghi chép duy nhất. Xây dựng công nghệ có thể tích hợp liền mạch với các hệ thống này đòi hỏi phải nghiên cứu và phát triển rộng rãi.

Một rào cản lớn khác là giành được sự tin tưởng từ các chuyên gia y tế. Y học là một lĩnh vực bảo thủ khi áp dụng các công nghệ mới, đặc biệt là các giải pháp Trí tuệ nhân tạo xử lý thông tin bệnh nhân nhạy cảm. Để vượt qua sự hoài nghi này, đòi hỏi không chỉ sự xuất sắc về mặt kỹ thuật mà còn là cam kết xây dựng mối quan hệ và chứng minh giá trị nhất quán.

Các thách thức kỹ thuật cũng không kém phần thách thức. Sự đa dạng của các mẫu giọng nói, giọng và thuật ngữ y tế trên các khu vực đòi hỏi các mô hình ngôn ngữ tinh vi. Chỉ riêng ở Ấn Độ, chúng tôi đã đối mặt với sự phức tạp của nhiều giọng địa phương và ngôn ngữ bản địa cần được giải thích chính xác trong bối cảnh y tế. Thách thức này được khuếch đại bởi những hậu quả nghiêm trọng của việc ghi chép y tế, nơi ngay cả những sai sót nhỏ cũng có thể có hậu quả nghiêm trọng.

Ngoài ra, giúp các bác sĩ lâm sàng chuyển đổi từ các hệ thống cũ sang các giải pháp được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo đòi hỏi phải quản lý thay đổi cẩn thận. Nhiều chuyên gia y tế đã quen với các phương pháp ghi chép truyền thống, và việc tạo điều kiện cho sự chuyển đổi này có nghĩa là tạo ra các giao diện trực quan và cung cấp các hệ thống hỗ trợ toàn diện.

Có lẽ thách thức dai dẳng nhất là cân bằng giữa đổi mới và triển khai thực tế. Trong khi phát triển các khả năng Trí tuệ nhân tạo tiên tiến, chúng tôi đã phải đảm bảo rằng các giải pháp của mình vẫn có thể tiếp cận, phải chăng và có giá trị ngay lập tức cho các nhà cung cấp dịch vụ y tế trên các bối cảnh kinh tế và thiết lập tài nguyên khác nhau.

Làm thế nào Augnito tùy chỉnh các giải pháp Trí tuệ nhân tạo của mình cho các hệ thống y tế khác nhau, xét đến các môi trường hoạt động và quy định đa dạng trên các quốc gia?

Augnito tiếp cận thách thức này thông qua sự linh hoạt trong cả thiết kế và triển khai. Chúng tôi đã tạo ra các giải pháp có thể được triển khai dưới dạng SaaS dựa trên đám mây hoặc cài đặt tại chỗ, tùy thuộc vào các yêu cầu quy định và sở thích của tổ chức. Sự thích ứng này là rất quan trọng để điều hướng cảnh quan đa dạng của các hệ thống y tế trên toàn cầu.

Về tuân thủ quy định, chúng tôi duy trì khả năng định vị dữ liệu nghiêm ngặt và thực hiện các biện pháp bảo mật mạnh mẽ bao gồm mã hóa và kiểm soát truy cập. Các hệ thống của chúng tôi được thiết kế để tuân thủ các tiêu chuẩn khu vực như HIPAA, GDPR, ADHICS và các quy định bảo vệ dữ liệu y tế quốc gia khác, đảm bảo dữ liệu bệnh nhân vẫn an toàn bất kể địa lý.

Về mặt ngôn ngữ, chúng tôi đã phát triển công nghệ của mình để hỗ trợ hơn nhiều ngôn ngữ cho việc ghi chép cuộc trò chuyện, khiến nó thực sự bao gồm trên các dân số đa dạng.

Khả năng tích hợp linh hoạt là một khía cạnh quan trọng khác trong cách tiếp cận của chúng tôi. Chúng tôi cung cấp API, khả năng tương tác HL7, và SDK với cả tùy chọn mã thấp và không mã, cho phép kết nối liền mạch với cơ sở hạ tầng CNTT y tế hiện có. Điều này có nghĩa là Augnito có thể tích hợp với bất kỳ hệ thống PACS / RIS / LIS / HIS / EMR nào, bao gồm cả các nền tảng chính như Epic, Intersystems, Cloud Solutions, Cerner và nhiều hơn, mà không làm gián đoạn các quy trình làm việc đã thiết lập.

Chuyên môn lâm sàng của chúng tôi còn nâng cao khả năng thích ứng. Augnito hỗ trợ hơn 55 chuyên khoa y tế, từ Y học Tổng quát đến Ung thư và Chẩn đoán hình ảnh, mỗi chuyên khoa có thuật ngữ và yêu cầu ghi chép duy nhất. Cách tiếp cận chuyên môn hóa này đảm bảo các giải pháp của chúng tôi có liên quan lâm sàng trên các môi trường và mô hình cung cấp dịch vụ y tế khác nhau.

Cuối cùng, triết lý thiết kế lấy con người làm trung tâm của chúng tôi hướng dẫn các nỗ lực tùy chỉnh, cho phép chúng tôi cung cấp sự hỗ trợ cá nhân hóa giúp các bác sĩ lâm sàng và doanh nghiệp áp dụng và tích hợp công nghệ của chúng tôi mà không cần thay đổi các quy trình làm việc hiện có. Sự chú ý chi tiết đến trải nghiệm người dùng này đã là rất quan trọng để thành công thích ứng với các môi trường y tế đa dạng trên toàn thế giới.

Omni được định vị là một nền tảng Trí tuệ nhân tạo đột phá cho ghi chép lâm sàng. Làm thế nào nó khác với các giải pháp chuyển đổi giọng nói thành văn bản truyền thống?

Omni đại diện cho một sự tiến hóa cơ bản vượt ra ngoài công nghệ chuyển đổi giọng nói thành văn bản truyền thống. Trong khi các giải pháp thông thường chỉ chuyển đổi lời nói thành văn bản, Omni tận dụng Trí tuệ lâm sàng Ambient và Trí tuệ nhân tạo Generative để tạo ra một hệ thống toàn diện, nhận thức được ngữ cảnh, phục vụ như một đối tác lâm sàng trực quan chứ không chỉ là một công cụ ghi chép.

Sự khác biệt đầu tiên là khả năng của Omni trong việc ghi chép và chuyển đổi các cuộc trò chuyện lâm sàng tự nhiên trong nhiều ngôn ngữ theo thời gian thực. Không giống như các giải pháp truyền thống đòi hỏi sự ghi chép có cấu trúc, Omni có thể giải thích các cuộc đối thoại tự nhiên giữa các nhà cung cấp và bệnh nhân, loại bỏ nhu cầu của các bác sĩ lâm sàng phải thay đổi phong cách giao tiếp hoặc nhớ các lệnh cụ thể.

Quan trọng hơn, Omni không chỉ ghi lại các tương tác – nó ngữ cảnh hóa chúng. Hệ thống thông minh cấu trúc thông tin vào các danh mục lâm sàng phù hợp, khiến nó sẵn sàng cho EMR và thậm chí gán mã lâm sàng tự động. Điều này đại diện cho một sự thay đổi từ Trí tuệ nhân tạo phản ứng sang Trí tuệ nhân tạo chủ động – các hệ thống có khả năng suy luận và lý luận chủ động, định hướng mục tiêu.

Một sự khác biệt đáng kể khác là khả năng Tính toàn vẹn ghi chép lâm sàng (CDI) tinh vi và thu hồi mã tự động cho mã ICD 10, SNOMED hoặc SBS của Omni. Các tính năng này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn cải thiện độ chính xác hóa đơn và giảm từ chối yêu cầu, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất tài chính của các tổ chức y tế.

Tác động đối với các quy trình lâm sàng là đáng kể, với các bác sĩ tiết kiệm trung bình 2 giờ trở lên mỗi ngày và trải qua sự giảm 60% thời gian ghi chép. Sự gia tăng hiệu quả này giải quyết dịch bệnh kiệt sức giữa các chuyên gia y tế đồng thời cải thiện chất lượng ghi chép.

Có lẽ quan trọng nhất, Omni thể hiện triết lý của chúng tôi rằng công nghệ chuyển đổi nên hoạt động im lặng ở hậu trường, nâng cao chăm sóc mà không xâm phạm. Hệ thống này thích ứng với sở thích của từng bác sĩ lâm sàng, cung cấp tùy chỉnh không thể sánh được trong khi duy trì tuân thủ với các tiêu chuẩn y tế toàn cầu – khiến nó thực sự hiện diện khắp nơi mà không bị chú ý trong môi trường lâm sàng.

Trí tuệ nhân tạo trong y tế thường gặp sự hoài nghi về độ chính xác và bảo mật. Làm thế nào Augnito đảm bảo độ chính xác cao (99%) và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu toàn cầu?

Việc đạt được và duy trì tỷ lệ chính xác 99% của chúng tôi bắt đầu với các thuật toán Máy học và Hiểu biết Ngôn ngữ Tự nhiên tinh vi cho phép giải thích chính xác thuật ngữ y tế trên hơn 50 chuyên khoa và chuyên khoa phụ. Độ chính xác này có sẵn ngay lập tức khi triển khai – không cần đào tạo giọng nói, một lợi thế đáng kể so với nhiều giải pháp cạnh tranh.

Công nghệ của chúng tôi kết hợp toàn bộ ngôn ngữ của y học, loại bỏ lỗi chính tả trong khi giải thích chính xác các giọng và mẫu ngôn ngữ khác nhau. Điều này đặc biệt quan trọng trong các môi trường y tế đa dạng nơi các nhà hành nghề đến từ các nền tảng ngôn ngữ khác nhau.

Về bảo mật dữ liệu và tuân thủ, chúng tôi sử dụng một cách tiếp cận đa lớp. Chúng tôi triển khai các kỹ thuật mã hóa mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu bệnh nhân trong quá trình truyền输 và lưu trữ, đảm bảo mức độ bảo mật cao nhất. Các hệ thống của chúng tôi thực thi các kiểm soát truy cập nghiêm ngặt, hạn chế quyền truy cập dữ liệu bệnh nhân chỉ cho nhân viên được ủy quyền.

Chúng tôi duy trì các hồ sơ kiểm toán toàn diện ghi lại tất cả các hoạt động liên quan đến truy cập và sửa đổi hồ sơ y tế, tạo ra trách nhiệm và minh bạch trên toàn hệ thống. Khả năng theo dõi chi tiết này là rất quan trọng để tuân thủ các quy định như HIPAA, có thể áp dụng các khoản phạt đáng kể cho các vi phạm.

Các tùy chọn triển khai linh hoạt của chúng tôi còn nâng cao bảo mật và tuân thủ. Cho dù khách hàng thích SaaS dựa trên đám mây hay cài đặt tại chỗ, chúng tôi đảm bảo tuân thủ tiêu chuẩn ngành và định vị dữ liệu theo yêu cầu khu vực. Sự thích ứng này là rất quan trọng để điều hướng cảnh quan phức tạp của các quy định bảo vệ dữ liệu y tế toàn cầu.

Nền tảng của cách tiếp cận của chúng tôi đối với cả độ chính xác và bảo mật là hơn 20 năm kinh nghiệm trong ghi chép y tế. Kinh nghiệm rộng lớn này cung cấp cho chúng tôi sự hiểu biết sâu sắc về cả ngôn ngữ lâm sàng và các yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt điều chỉnh thông tin sức khỏe được bảo vệ – những hiểu biết đã được kết hợp vào mọi khía cạnh của công nghệ của chúng tôi.

Có thể bạn giải thích làm thế nào Trí tuệ nhân tạo của Augnito cải thiện các quy trình lâm sàng trong khi giảm kiệt sức của bác sĩ?

Trí tuệ nhân tạo của Augnito trực tiếp giải quyết gánh nặng ghi chép đóng góp đáng kể vào kiệt sức của bác sĩ – một vấn đề quan trọng ảnh hưởng đến 63% bác sĩ trên toàn cầu. Bằng cách tự động hóa và tinh gọn các quy trình ghi chép, các giải pháp của chúng tôi tạo ra nhiều cải tiến về quy trình làm việc giúp giảm căng thẳng và cải thiện hiệu quả.

Tác động ngay lập tức đến từ việc tiết kiệm thời gian – các giải pháp của chúng tôi có thể giúp các bác sĩ tiết kiệm tới ba giờ mỗi ngày cho các nhiệm vụ ghi chép. Trong nghiên cứu trường hợp của chúng tôi với Bệnh viện Apollo, các bác sĩ đã tiết kiệm được 44 giờ mỗi tháng, đại diện cho thời gian được giành lại cho chăm sóc bệnh nhân hoặc sức khỏe cá nhân. Điều này dịch thành một sự gia tăng 46% về năng suất tổng thể và giảm 60% thời gian ghi chép. Tất cả chỉ trong 6 tháng.

Công nghệ Trí tuệ nhân tạo Giọng nói của chúng tôi làm cho ghi chép lâm sàng nhanh hơn bốn lần so với các phương pháp truyền thống với độ chính xác 99% ngay lập tức khi triển khai. Điều này loại bỏ sự thất vọng khi sửa lỗi hoặc lặp lại các nhiệm vụ ghi chép, nguồn gốc phổ biến của căng thẳng tại nơi làm việc.

Hệ thống mẫu động và các tính năng tùy chỉnh như từ vựng và macro tùy chỉnh của Augnito Spectra còn giúp tinh gọn các quy trình làm việc. Các bác sĩ lâm sàng có thể tải lên các mẫu đã xác định trước cho các loại ghi chú lâm sàng khác nhau và kiểm soát mọi thứ thông qua các lệnh giọng nói trực quan, loại bỏ các nhiệm vụ nhập văn bản lặp đi lặp lại.

Omni AI Scribe đưa điều này lên một tầm cao mới bằng cách cho phép các bác sĩ tập trung hoàn toàn vào bệnh nhân của họ trong quá trình tư vấn trong khi Trí tuệ nhân tạo xử lý ghi chép tự động. Điều này cho phép các bác sĩ duy trì giao tiếp bằng mắt và tham gia nhiều hơn với bệnh nhân thay vì chia sẻ sự chú ý giữa bệnh nhân và màn hình máy tính.

Ngoài việc tiết kiệm thời gian, các giải pháp của chúng tôi còn cải thiện chất lượng ghi chép và giảm từ chối yêu cầu. Điều này loại bỏ các vấn đề hành chính liên quan đến việc gửi lại yêu cầu hoặc sửa đổi ghi chép – một nguồn gây thất vọng nghề nghiệp khác.

Sự quay lại đầu tư mở rộng ra ngoài sự hài lòng của bác sĩ. Các tổ chức sử dụng các giải pháp của chúng tôi đã đạt được mức quay lại đầu tư 21 lần trong vòng sáu tháng, chứng tỏ rằng việc giải quyết kiệt sức thông qua ghi chép được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo cũng mang lại ý nghĩa tài chính cho các tổ chức y tế.

Làm thế nào Augnito tích hợp với cơ sở hạ tầng y tế hiện có như EMR, và những thách thức lớn nhất về khả năng tương tác bạn đã gặp phải?

Augnito đã thiết kế cách tiếp cận tích hợp của mình với sự linh hoạt và dễ triển khai làm nguyên tắc cốt lõi. Như đã đề cập trước đó, các giải pháp của chúng tôi tích hợp liền mạch với bất kỳ hệ thống PACS / RIS / LIS / HIS / EMR nào, bao gồm cả các nền tảng chính như Epic, Intersystems, Cloud Solutions, Cerner và nhiều hơn. Sự đa dạng này là rất quan trọng trong các môi trường y tế nơi nhiều hệ thống cũ thường cùng tồn tại.

Chúng tôi đã làm cho tích hợp trở nên kỹ thuật đơn giản thông qua các API và SDK của mình, cung cấp cả tùy chọn mã thấp và không mã. Cách tiếp cận này giảm thiểu sự gián đoạn đối với các quy trình làm việc hiện có và giảm thời gian triển khai. Các tổ chức y tế có thể chọn giữa các mô hình SaaS dựa trên đám mây hoặc cài đặt tại chỗ dựa trên yêu cầu cơ sở hạ tầng và chính sách bảo mật của họ.

Mặc dù có những khả năng này, khả năng tương tác vẫn là một trong những thách thức dai dẳng nhất trong y tế. Rào cản lớn nhất chúng tôi đã gặp phải là trao đổi dữ liệu giữa các hệ thống Thông tin Bệnh viện hoặc Hồ sơ Y tế khác nhau. Sự phân mảnh của dữ liệu y tế trên các hệ thống khác nhau thường ngăn cản việc tạo ra các lịch sử bệnh nhân toàn diện.

Một thách thức về khả năng tương tác khác liên quan đến tiêu chuẩn hóa – hoặc thiếu tiêu chuẩn hóa – trên các hệ thống y tế. Các tổ chức khác nhau thường sử dụng các thuật ngữ, cấu trúc dữ liệu và định dạng ghi chép khác nhau, làm phức tạp việc trao đổi thông tin liền mạch. Các hệ thống của chúng tôi phải đủ linh hoạt để thích ứng với những biến thể này trong khi duy trì độ chính xác và hiệu suất nhất quán.

Để giải quyết những thách thức này, chúng tôi đã phát triển một cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm cho triển khai và tích hợp. Chúng tôi cung cấp sự hỗ trợ cá nhân hóa để giúp các bác sĩ lâm sàng và doanh nghiệp áp dụng và tích hợp công nghệ của chúng tôi mà không cần thay đổi các quy trình làm việc hiện có. Cách tiếp cận thành công của khách hàng này đã là rất quan trọng để vượt qua các rào cản về khả năng tương tác và tạo điều kiện cho các triển khai thành công.

Augnito khác với các giải pháp y tế được thúc đẩy bởi Trí tuệ nhân tạo khác như thế nào, đặc biệt là trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng tăng trong ghi chép y tế được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo?

Augnito khác biệt thông qua một số yếu tố then chốt, một số trong đó tôi đã đề cập, tạo ra giá trị độc nhất cho các tổ chức y tế. Đầu tiên, công nghệ nhận dạng giọng nói lâm sàng và hiểu biết ngôn ngữ tự nhiên độc quyền của chúng tôi đạt được độ chính xác 99% ngay lập tức khi triển khai, không cần đào tạo giọng nói, một lợi thế đáng kể so với nhiều giải pháp cạnh tranh.

Chuyên môn sâu về y tế của chúng tôi cũng tạo ra sự khác biệt. Với hơn hai thập kỷ kinh nghiệm trong ghi chép lâm sàng và quan hệ đối tác chặt chẽ với NHS và các nhà lãnh đạo y tế toàn cầu khác, kiến thức lĩnh vực này được nhúng vào các giải pháp của chúng tôi, hỗ trợ hơn 55 chuyên khoa y tế từ Y học Tổng quát đến Ung thư và Chẩn đoán hình ảnh.

Công nghệ của chúng tôi được thiết kế đặc biệt để hiểu các mẫu giọng và ngôn ngữ khác nhau. Chúng tôi đã phát triển các hệ thống có thể giải thích chính xác bất kỳ giọng nào của tiếng Anh được nói và ghi lại các cuộc trò chuyện lâm sàng trong nhiều ngôn ngữ. Khả năng ngôn ngữ này đặc biệt có giá trị trong các môi trường y tế đa dạng.

Chúng tôi cũng khác biệt thông qua triết lý thiết kế lấy con người làm trung tâm, điều này thấm vào mọi thứ từ phát triển sản phẩm đến hỗ trợ khách hàng. Các hệ thống của chúng tôi được thiết kế cùng với các bác sĩ để làm cho chúng cực kỳ trực quan khi sử dụng. Chúng tôi cung cấp sự hỗ trợ cá nhân hóa để giúp các bác sĩ lâm sàng và doanh nghiệp áp dụng công nghệ của chúng tôi mà không làm gián đoạn các quy trình làm việc hiện có.

Tác động có thể đo lường được của các giải pháp của chúng tôi cung cấp sự khác biệt thuyết phục. Các tổ chức sử dụng Augnito đã đạt được mức quay lại đầu tư 21 lần trong vòng sáu tháng. Trong nghiên cứu trường hợp của chúng tôi với Bệnh viện Apollo, chúng tôi đã ghi nhận sự gia tăng 46% về năng suất tổng thể và các bác sĩ tiết kiệm 44 giờ mỗi tháng.

Có lẽ đặc biệt nhất, tầm nhìn của chúng tôi mở rộng ra ngoài ghi chép đơn thuần để tạo ra Trí tuệ nhân tạo thực sự chủ động – các hệ thống có khả năng suy luận và lý luận chủ động, định hướng mục tiêu. Không giống như các công cụ thông thường chỉ phản ứng với lệnh, công nghệ của chúng tôi ngữ cảnh hóa dữ liệu, xác định thông tin quan trọng và dự đoán nhu cầu của bác sĩ, hoạt động như một đối tác trực quan chứ không phải là một công cụ thụ động.

Cuối cùng, chúng tôi duy trì cam kết đổi mới liên tục, với các khoản đầu tư nghiên cứu và phát triển liên tục cải thiện trải nghiệm người dùng. Cách tiếp cận hướng tới tương lai này đảm bảo các giải pháp của chúng tôi phát triển cùng với nhu cầu y tế và khả năng công nghệ.

Có một cuộc tranh luận ngày càng tăng về vai trò của Trí tuệ nhân tạo trong y tế. Bạn nhìn thấy Trí tuệ nhân tạo sẽ phát triển như thế nào trong y tế trong 5-10 năm tới?

Tôi tin rằng chúng ta đang ở ngưỡng của một sự chuyển đổi sâu sắc trong y tế, với Trí tuệ nhân tạo tiến hóa từ các ứng dụng riêng lẻ sang các hệ sinh thái toàn diện ảnh hưởng đến mọi khía cạnh của y học. Thị trường Trí tuệ nhân tạo y tế toàn cầu dự kiến sẽ đạt 188 tỷ USD vào năm 2030, phản ánh sự tăng trưởng phi thường này.

Trong thời gian tới, chúng ta sẽ chứng kiến Trí tuệ nhân tạo cách mạng hóa các khả năng chẩn đoán, với các hệ thống trở nên tinh vi hơn trong việc phân tích hình ảnh y tế và phát hiện các tình trạng sớm. Theo dự báo của Gartner, vào năm 2025, 30% thuốc mới sẽ được phát hiện bằng Trí tuệ nhân tạo Generative, giảm đáng kể thời gian phát triển thuốc truyền thống từ 10-15 năm. Thị trường Trí tuệ nhân tạo y tế Generative cụ thể dự kiến sẽ tăng từ 1,96 tỷ USD vào năm 2024 lên 39,68 tỷ USD vào năm 2034 – một mức tăng trưởng đáng kinh ngạc với tốc độ tăng trưởng hàng năm là 35,1%.

Tôi dự đoán một sự thay đổi cơ bản trong cách các tổ chức y tế nhìn nhận các giải pháp Trí tuệ nhân tạo. Thay vì xem các giải pháp Trí tuệ nhân tạo như sản phẩm phần mềm, các tổ chức sẽ ngày càng coi chúng là “nhân viên Trí tuệ nhân tạo” – các thành viên trong nhóm quan trọng xử lý các chức năng cụ thể cùng với các chuyên gia y tế. Sự thay đổi quan điểm này là rất quan trọng vì nó có nghĩa là Trí tuệ nhân tạo sẽ không chỉ làm gián đoạn thị trường phần mềm doanh nghiệp (được định giá bằng hàng chục tỷ) mà còn thị trường dịch vụ (được định giá bằng hàng nghìn tỷ).

Sự tiến hóa tiếp theo sẽ là hướng tới Trí tuệ nhân tạo chủ động – các hệ thống có khả năng suy luận và lý luận chủ động với tính liên tục ngữ cảnh, khả năng dự đoán và ranh giới đạo đức phù hợp. Trong quản lý chăm sóc mãn tính, ví dụ, Trí tuệ nhân tạo chủ động tích hợp với các thiết bị đeo có thể cung cấp các cuộc kiểm tra giọng nói cá nhân hóa, phân tích xu hướng glucose, mô hình ăn kiêng và mức độ tập thể dục.

Các tổ chức y tế đã ưu tiên việc triển khai Trí tuệ nhân tạo, với 45% các nhà lãnh đạo hoạt động y tế coi đây là ưu tiên hàng đầu để tăng hiệu quả. Động lực này sẽ tăng tốc khi Trí tuệ nhân tạo chứng minh được những lợi ích có thể đo lường được như thời gian lưu viện ngắn hơn 30%, sự hài lòng của bệnh nhân cao hơn 60% và tiết kiệm chi phí hàng tỷ.

Sự tiến hóa cuối cùng, tuy nhiên, sẽ không được đo lường bằng kích thước thị trường mà bằng các kết nối con người được chuyển đổi: các bác sĩ được giải phóng để chữa lành, bệnh nhân được trao quyền để thịnh vượng và công nghệ nâng cao chăm sóc mà không xâm phạm. Các triển khai Trí tuệ nhân tạo thành công nhất sẽ cân bằng giữa hiệu quả và đồng cảm, tạo ra các hệ thống y tế không chỉ tiên tiến về công nghệ mà còn cơ bản nhân văn hơn.

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