Tim Vasil, Đồng sáng lập & Giám đốc Công nghệ tại Hospital IQ – Loạt phỏng vấn

Tim Vasil là Đồng sáng lập & Giám đốc Công nghệ tại Hospital IQ, một nền tảng quản lý hoạt động sử dụng dữ liệu để cung cấp các giải pháp AI dựa trên học máy để cải thiện hoạt động một cách nhanh chóng và bền vững.

Điều gì thu hút bạn đến với khoa học máy tính?

Sách cho bé. Khi còn là sinh viên chưa chắc chắn về con đường sự nghiệp, tôi đã khám phá một vị trí phát triển web bán thời gian tại BabyZone.com. Kinh nghiệm đó thật tuyệt vời! Một trong những dự án đầu tiên của tôi là đưa một phương tiện vật lý, sách cho bé, vào kỷ nguyên số, hoàn chỉnh với âm thanh, hiệu ứng chuyển tiếp và một cuốn sách khách mời tương tác. Tôi đã viết một số mã, nhấp vào nút để tải nó lên trang web và đột nhiên hàng nghìn phụ huynh có cách để kết nối với bạn bè và người thân ở xa.

Ứng dụng sách cho bé đó đã tiết lộ khoa học máy tính như một lĩnh vực nơi tôi có thể trở thành một chút nghệ sĩ, kỹ sư và thậm chí là phù thủy, và sử dụng những kỹ năng đó để cải thiện cuộc sống của nhiều người. Tôi thấy tôi có thể viết mã một lần và có tác động lâu dài mọi nơi. Wow!

Có thể cho chúng tôi biết câu chuyện về nguồn gốc của Hospital IQ?

Đồng sáng lập Rich Krueger và tôi đã hợp tác để khám phá các lĩnh vực bị bỏ qua bởi công nghệ. Bạn sẽ nghĩ rằng các bệnh viện sẽ không phải là một trong những lĩnh vực đó, given số tiền tỷ họ chi mỗi năm cho thiết bị y tế, hồ sơ bệnh án điện tử và các thứ khác. Những lĩnh vực đó chắc chắn được bao phủ tốt. Tuy nhiên, chúng tôi đã thấy một mặt khác của các bệnh viện, mặt hoạt động. Mặt này liên quan đến việc xác định khi nào nên lên lịch phẫu thuật, nơi chuyển bệnh nhân, xét nghiệm nào nên ưu tiên, làm thế nào để lên kế hoạch cho ngày mai và như vậy. Những vấn đề này đặc biệt khó khăn và phần mềm y tế truyền thống không chạm vào nó.

Để khám phá cơ hội, chúng tôi đã gặp gỡ các nhà lãnh đạo bệnh viện và nhân viên tuyến đầu. Chúng tôi đã thấy sự anh hùng mỗi ngày. Chúng tôi đã thấy các nhà lập lịch trình điều dưỡng thực hiện các cuộc gọi không ngừng và trả lời các câu hỏi để điều động nhân viên đến các địa điểm cần thiết nhất. Chúng tôi đã thấy các nhà quản lý phòng phẫu thuật với các ghi chú dính và bảng trắng cố gắng chia sẻ thời gian phẫu thuật giữa các bác sĩ phẫu thuật. Chúng tôi đã thấy các nhà lãnh đạo về xuất sắc hoạt động với các bảng tính khổng lồ cố gắng mô phỏng để xác định số lượng giường bệnh nên tái phân bổ. Tóm lại, chúng tôi đã thấy rất nhiều nỗ lực thủ công được áp dụng cho các vấn đề vì các công cụ phần mềm không đáp ứng được, và chúng tôi muốn giúp đỡ.

Giống như nhiều công ty khởi nghiệp, hành trình phát triển sản phẩm của chúng tôi không phải là một con đường thẳng. Sự “giúp đỡ” ban đầu của chúng tôi đến dưới dạng các công cụ chiến lược mà chúng tôi nghĩ sẽ giải quyết các vấn đề khó khăn nhất, nhưng chúng yêu cầu rất nhiều dữ liệu và toán học. Cơ chế của nó dường như ấn tượng: chúng tôi có thể tự động lắp ráp các mô hình để mô phỏng hoạt động bên trong của một bệnh viện và đưa ra các khuyến nghị về việc liệu lịch trình phẫu thuật nên được thay đổi hay liệu cánh mới nên được xây dựng. Tuy nhiên, trong khi các câu hỏi mà chúng trả lời là lớn, chúng cũng được hỏi không thường xuyên.

Sự hình thành thực sự của Hospital IQ như nó tồn tại ngày nay không phải là một con đường được truyền cảm hứng bởi Rich hay tôi, mà bởi toàn bộ đội ngũ của chúng tôi làm việc trực tiếp với khách hàng của chúng tôi và nhận ra rằng vai trò quan trọng nhất của chúng tôi không phải là giúp các bệnh viện trả lời các câu hỏi lớn, không thường xuyên, mà là những câu hỏi nhỏ, thường xuyên. Đó là những câu hỏi quyết định trải nghiệm của mọi người, cả bệnh nhân đi vào phẫu thuật và đội ngũ chăm sóc dẫn dắt họ qua hành trình đó.

Có thể bạn thảo luận về cách phần mềm cho phép các hệ thống chăm sóc sức khỏe đạt được và duy trì hiệu suất hoạt động đỉnh cao?

Phần mềm của chúng tôi là tất cả về việc đáp ứng nhu cầu của nhân viên y tế tại nơi làm việc của họ. Thay vì yêu cầu họ làm điều gì đó hoàn toàn khác, chẳng hạn như chạy một mô phỏng, hoặc giải thích một dự báo, hoặc tối ưu hóa lịch trình nhân viên từ đầu, chúng tôi chấp nhận các bước quen thuộc mà họ thực hiện mỗi ngày theo hai cách. Chúng tôi số hóa chúng, để họ có thể giao tiếp với nhau một cách hiệu quả hơn, và sau đó chúng tôi thêm các dự đoán và khuyến nghị. Điều này cho phép nhân viên y tế làm việc hiệu quả hơn và hiệu quả hơn. Tốt nhất, nó giúp họ có thêm thời gian để chăm sóc bệnh nhân.

Chúng ta hãy lấy một ví dụ: lịch trình nhân viên. Xác định số lượng điều dưỡng viên cần thiết cho mỗi đơn vị trong mỗi ca là một thách thức. Một số nhân viên gọi báo ốm. Một sự gia tăng đột ngột về nhu cầu có thể phát sinh. Điều dưỡng viên có thể “lơ lửng” giữa các đơn vị cần được phân bổ công bằng. Kỹ năng, trình độ và sở thích của mọi người cũng cần được xem xét. Đặt tất cả những điều này lại với nhau và bạn có thể thấy tại sao điện thoại trong một văn phòng nhân sự điển hình reo không ngừng. Tuy nhiên, trong cùng một ngày với việc triển khai Hospital IQ, điện thoại im lặng. Phần lớn công việc vẫn giống nhau, nhưng với tất cả thông tin được tập trung trong nền tảng Hospital IQ, tất cả các yếu tố đã chuyển từ bảng tính, bảng trắng và ghi chú dính sang các công cụ giao tiếp tinh gọn, phân tích tự động về sự thay đổi và gợi ý về cân bằng nhân viên. Các điều dưỡng viên lập lịch trình có thể thực hiện công việc của họ một cách hiệu quả và thú vị hơn bao giờ hết. Duy trì hiệu suất này cũng dễ dàng, vì các công cụ được xây dựng để hỗ trợ luồng công việc hiện có. Chúng tôi không phải là một công ty tư vấn đến và thay đổi cách công việc xảy ra, chỉ để thấy nó trôi trở lại trạng thái ban đầu.

Có những công nghệ học máy khác nhau nào được sử dụng?

Đội ngũ khoa học dữ liệu của chúng tôi sử dụng bất kỳ phương pháp nào chúng tôi cần để có được kết quả tuyệt vời cho các trường hợp sử dụng của khách hàng. Chúng tôi đã sử dụng phân tích thống kê để hiểu việc sử dụng phòng phẫu thuật, mô hình ARIMA để dự báo khối lượng phẫu thuật, Prophet để dự báo dân số, rừng ngẫu nhiên để phân loại trạng thái bệnh nhân nội trú, mạng nơ-ron để tính điểm tái nhập viện và nhiều hơn nữa. Đội ngũ khoa học dữ liệu của chúng tôi luôn cập nhật các nghiên cứu mới nhất, nguồn dữ liệu và công cụ với các cuộc họp “câu lạc bộ tạp chí” hàng tháng và thường xuyên đổi mới theo cách của họ. Với một lĩnh vực mở rộng như vậy, có rất nhiều trường hợp sử dụng và tập dữ liệu hấp dẫn để khám phá và tích hợp vào nền tảng Hospital IQ.

Một trong những thách thức đặc biệt đối với chúng tôi là xử lý sự độc đáo mà chúng tôi thấy với mỗi khách hàng bệnh viện. Họ phục vụ các dân số khác nhau. Họ có các chuyên môn khác nhau. Dữ liệu lâm sàng và hoạt động tại mỗi bệnh viện đến từ các phần mềm khác nhau được cấu hình theo các cách khác nhau với các hạn chế riêng. Nếu chúng tôi xây dựng một mô hình toàn diện trên tất cả khách hàng của chúng tôi, hoặc thậm chí trên tất cả các khuôn viên trong một hệ thống y tế đơn lẻ, nó sẽ không phù hợp rất tốt. Tuy nhiên, việc xây dựng các giải pháp tùy chỉnh và một lần không phải là một cách tiếp cận có thể mở rộng hoặc mạnh mẽ. Thay vào đó, chúng tôi dựa vào việc hiểu các đặc điểm riêng của dữ liệu của mỗi khách hàng, phát triển các mô hình có thể tổng quát hóa và đã xây dựng các công cụ để tự động hóa việc xây dựng mô hình, đào tạo liên tục và đo lường và theo dõi độ chính xác cho từng khuôn viên.

Công cụ miễn phí, có thể truy cập công khai COVID-19 Regional Forecast Dashboard có hơn 76.000 người dùng từ hàng trăm bệnh viện. Chính xác thì công cụ này là gì?

Khi chúng tôi xây dựng COVID-19 Regional Forecast Dashboard vào tháng 3 năm 2020, chúng tôi lo ngại rằng Hoa Kỳ có thể hết giường bệnh có sẵn và muốn cung cấp một hệ thống cảnh báo sớm, không chỉ cho khách hàng của chúng tôi mà còn cho tất cả các bệnh viện. Để làm điều đó, chúng tôi đã tìm kiếm các tập dữ liệu như khả năng容纳 giường có nhân viên y tế theo quận, tốc độ truyền và tử vong có thể có của COVID-19 theo nhóm tuổi và hàng chục thứ khác. Chúng tôi thậm chí đã xây dựng một mô hình SEIR để dự đoán quỹ đạo của virus trên cơ sở từng quận và cố gắng cung cấp càng nhiều ngữ cảnh càng tốt, bao gồm cả thời điểm khi khả năng容纳 ICU và med/surg sẽ bị vi phạm, bao nhiêu người sẽ hồi phục và thậm chí bao nhiêu người sẽ chết. Mục tiêu của chúng tôi là lắp ráp một quan điểm hoàn chỉnh theo quận từ các nguồn dữ liệu đáng tin cậy khác nhau.

Các bệnh viện đã sử dụng bảng điều khiển của chúng tôi như một công cụ để đưa ra các quyết định quan trọng, chẳng hạn như khi nào nên mở các đơn vị tăng cường hoặc khi nào nên giảm các ca phẫu thuật điện để tạo không gian cho các đợt nhiễm bệnh sắp tới. Thật thú vị, ngay cả các cá nhân tại nhà cũng đã tìm thấy một số công dụng và thậm chí là sự thoải mái từ công cụ, vì nó thêm một chút rõ ràng vào một đại dịch toàn cầu mới và đáng sợ.

Trong việc cung cấp một công cụ công khai, chúng tôi biết rằng chúng tôi có một nhiệm vụ quan trọng để thu thập và phân tích dữ liệu một cách trung thực và thường xuyên, và để chọn các nguồn dữ liệu tốt nhất có sẵn. Đôi khi điều đó có nghĩa là thay thế các mô hình tốt hơn khi chúng trở nên có sẵn. Trong trường hợp của mô hình SEIR của riêng chúng tôi, chúng tôi cuối cùng đã đưa vào, với sự cho phép, mô hình cấp tiểu bang của Viện Sức khỏe và Chỉ số Y tế (IHME) vì nó trở thành một tiêu chuẩn được công nhận bởi Nhà Trắng và các nguồn khác. Chúng tôi đã tìm cách đặt những dự đoán vào ngữ cảnh của các quận cụ thể, cũng như các bệnh viện cụ thể trong các quận này, để cung cấp cho các bệnh viện hướng dẫn từng giờ về tác động liên tục của COVID-19.

Hospital IQ data scientists và engineers thường tham gia vào các cuộc thi hackathon, những ý tưởng hoặc dự án thú vị nào đã xuất hiện từ những cuộc thi này?

Mỗi tháng, chúng tôi khuyến khích các thành viên trong đội ngũ khoa học dữ liệu và kỹ thuật của chúng tôi dành một ngày để thúc đẩy sự phát triển chuyên môn và kích thích ý tưởng cho sự đổi mới, cho dù đó là tham dự một hội nghị ngành, tham gia một khóa học trực tuyến để học một kỹ năng mới hay bất kỳ hoạt động nào khác giúp họ phát triển chuyên môn.

Trong khuôn khổ này, một số kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu chọn dành ngày phát triển chuyên môn của họ để tham gia vào các cuộc thi hackathon của Hospital IQ. Các cuộc thi hackathon yêu cầu các tham gia phải nhanh nhẹn, đổi mới và trong một ngày, đẩy một ý tưởng khó biến đổi thành phần mềm hoạt động. Trong những ngày dẫn lên cuộc thi hackathon gần đây nhất của chúng tôi vào tháng 10 năm 2020, các tham gia đã thành lập ba đội và thu thập ý tưởng từ toàn bộ công ty. Không có chủ đề nào được coi là ngoài giới hạn; các ý tưởng không liên quan đến nền tảng của công ty hoặc thậm chí không gian chăm sóc sức khỏe đều được chấp nhận. Tuy nhiên, kết quả là cả ba đội đều chọn ý tưởng hiện đang được thực hiện trong thế giới thực.

Đội đầu tiên – Đội Cara – tập trung vào việc tái nhập viện của bệnh viện và đặt mục tiêu xây dựng một giải pháp có thể dự đoán những bệnh nhân nào có nguy cơ tái nhập viện trước khi họ thậm chí được xuất viện từ bệnh viện. Việc tái nhập viện của bệnh viện chi phí cho hệ thống chăm sóc sức khỏe hàng tỷ đô la mỗi năm, vì vậy một giải pháp dự đoán và chủ động như thế này sẽ trang bị cho các y tá xuất viện và các nhà quản lý chăm sóc với thông tin chi tiết cần thiết để giảm nguy cơ, cắt giảm chi phí và biết chính xác những gì mỗi bệnh nhân cần để ở ngoài bệnh viện. Đội Cara đã lấy dữ liệu từ nền tảng quản lý hoạt động của Hospital IQ và, bằng cách sử dụng một khuôn khổ học máy cụ thể cho bệnh nhân được phát triển trước đó bởi đội ngũ khoa học dữ liệu, đã xây dựng một mô hình dự đoán. Đối với mỗi bệnh nhân trong bệnh viện, mô hình này gán một điểm số cho thấy khả năng tái nhập viện. Kết quả ban đầu từ mô hình cho thấy một mức độ chính xác cao.

Đội thứ hai – Đội Burt Reynolds – đặt mục tiêu xây dựng một giải pháp giám sát khu vực trực quan hóa các lớp dữ liệu trên một bản đồ. Đội muốn tích hợp bản đồ vào cơ sở hạ tầng bảng pivot hiện có của Hospital IQ, cung cấp một cách để vẽ một metric quan tâm được sắp xếp theo tọa độ vĩ độ và kinh độ bằng cách sử dụng thư viện leaflet.js. Đối với bản demo của họ, họ đã sử dụng dữ liệu trung tâm chuyển bệnh viện để làm nổi bật các chi nhánh nào là nguồn nhập và với khối lượng nào. Kết quả cho thấy các trường hợp chuyển bệnh trong một ánh sáng hoàn toàn mới và làm rõ những địa lý mà hầu hết bệnh nhân được thu hút, cũng như cơ hội cho sự phát triển.

Đội thứ ba – Đội Raptor Strikeforce – tìm cách phát triển một giải pháp thể hiện lợi tức đầu tư (ROI) mà nền tảng quản lý hoạt động của Hospital IQ cung cấp. Đội đã xây dựng một giao diện để tùy chỉnh các đầu vào khác nhau vào các mô hình tài chính, chẳng hạn như biên độ trung bình trên mỗi thủ tục điện, và sử dụng các đầu vào để theo dõi các thay đổi trong sức khỏe tài chính của một bệnh viện theo thời gian. Những hình ảnh này kể một câu chuyện thuyết phục về cách các sáng kiến hiệu quả hoạt động và đầu tư vào nền tảng Hospital IQ cho phép chúng có thể mang lại lợi nhuận đáng kể.

Các giải pháp được phát triển cho cuộc thi hackathon cho thấy chúng có thể cung cấp giá trị lớn hơn cho khách hàng của chúng tôi. Kết quả là Hospital IQ đã tích hợp tất cả三个 giải pháp trong nền tảng hiện có và chúng đang được các bệnh viện sử dụng ngày nay.

Có điều gì khác mà bạn muốn chia sẻ về Hospital IQ?

Mục tiêu lớn, táo bạo và đầy tham vọng của Hospital IQ là cải thiện hiệu suất và hạnh phúc của mọi nhân viên chăm sóc sức khỏe mỗi ngày. Chúng tôi tự hào về tác động mà chúng tôi đã có đối với chăm sóc sức khỏe cho đến nay, nhưng hành trình của chúng tôi chỉ mới bắt đầu. Đối với bất kỳ nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư nào có lòng trắc ẩn, có động lực và quan tâm đến việc giải quyết một trong những thách thức khó khăn nhất trên thế giới – cải thiện hiệu quả chăm sóc sức khỏe – chúng tôi rất mong được chào đón bạn đến với chúng tôi!

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