ImageTrend 首席增长官 Joe Graw – 访谈系列

乔·格罗ImageTrend 首席增长官，拥有超过 22 年的领导经验。自 2023 年出任首席增长官以来，他推动了战略举措和创新。此前，他于 2020 年至 2023 年担任总裁兼首席执行官，带领公司实现了显著增长；并于 2017 年至 2022 年担任首席运营官，推动公司卓越运营。他对学习的热情和前瞻性思维不仅局限于管理增长，更致力于塑造 ImageTrend 的未来，并帮助客户利用数据实现有意义的成果。

图像趋势 是应急响应和医疗保健软件领域的领导者，致力于将事件和运营数据转化为切实可行的洞察。其统一平台为消防部门、急救机构、医院和研究人员提供文档、数据交换、分析和合规工具，助力各组织改善成果，提供更有效的社区护理。

您花了二十多年时间，致力于推动紧急医疗服务和消防作业技术的进步。最初是什么吸引您进入这个领域？又是什么让您至今仍保持着动力？

我一直对科技解决现实问题的潜力充满热情，尤其是在紧急医疗服务 (EMS) 和消防等风险最高的关键领域。如今，激励我的是能够创造出能够直接增强公共安全、改善生活的工具。每一次创新，对于急救人员及其服务的社区来说，都如同一次小小的胜利。

人工智能通常与医院或预测分析联系在一起。但 ImageTrend 正在将人工智能直接带到一线——急救医疗服务 (EMS) 和消防机构如何实时运用人工智能？人工智能在实际应用中又产生了哪些影响？

人工智能正在改变紧急医疗服务 (EMS) 和消防部门的运作，因为它能够实现实时决策，并自动执行现场关键任务。ImageTrend 的客户之一洛杉矶县消防局目前正在现场测试语音转文本技术，以实现免提记录患者信息，从而节省救援人员的时间，将更多精力放在患者护理上。他们还利用智能图像识别技术，只需拍摄一张照片，即可从几乎任何文档中提取和应用关键信息，从而加快现场记录速度。这些创新正在提升态势感知能力、加快流程并提升护理质量，同时减轻行政负担。

语音到现场记录是您实现的突出功能之一。这项功能如何改变急救人员的日常体验？在高压环境下确保其可靠性面临哪些挑战？

ImageTrend 的语音转文本解决方案专为该领域量身定制。它能够精准捕捉医疗简写，例如“A&O x4”、“左心房颤动 18 号”或“室内空气中血氧饱和度 2%”，并将这些数值智能地应用于相关字段。医疗服务提供者可以用通俗易懂的语言口述叙述、评估、生命体征和程序，结构化数据会自动填充，从而减少用户点击操作。

然而，确保系统在高压力环境下保持准确可靠依然是一项挑战。因此，我们的AI辅助解决方案已在咖啡店等嘈杂环境中进行测试，在运输途中需要佩戴手套操作，甚至在飞行医务人员接到创伤急救电话时也进行了部署，以确保其在现场作业不可预测且要求苛刻的环境下也能始终如一地运行。

许多平台都在谈论“AI集成”，但这通常只是个附加功能。ImageTrend 的全面集成是什么样的？为什么这种区别对紧急服务如此重要？

ImageTrend 的全面 AI 集成不仅仅是将 AI 添加到现有系统或工作流程中，更在于创建一个统一的生态系统，主动优化急救人员的工作方式。全面集成的 AI 能够预测急救团队的需求，提供实时建议，并简化现场操作。急救人员无需同时使用多个互不相关的工具，而是将所需的一切集中在一个地方，无缝集成到日常工作中。这消除了摩擦，加快了决策速度，并确保急救人员能够专注于提供最重要的护理。

图像识别和实时决策支持如今正被部署在高压、低误差的环境中。如何确保这些系统不仅快速，还能获得救援人员的信任？

信任源于在实际情况下始终如一、久经考验的性能。通过与急救人员密切合作，通过反馈改进系统，并确保严格的验证，我们在关键时刻最大限度地提高了准确性和可靠性。此外，对于我们的人工智能辅助解决方案，每个人工智能建议的值都可以进行审核，并可以应用或忽略。未经提供商批准，任何内容都不会进入报告。提供商始终拥有最终决定权。

在紧急情况下，互操作性至关重要，时间和数据可以挽救生命。您能否介绍一下 ImageTrend 如何实现医院、急救医疗服务 (EMS) 和消防机构之间更顺畅的沟通和数据共享？

ImageTrend 的健康信息网络解决方案通过实现实时双向数据交换，弥合了急救医疗服务 (EMS) 和医院系统之间关键的数据缺口。当医护人员将电子病历报告 (ePCR) 直接发送到医院时，临床医生可以立即将患者的治疗结果、处置和诊断信息反馈给急救医疗服务 (EMS)，从而让每个人都能全面了解情况——零延迟，零差距。这种无缝集成打破了数据孤岛，将急救医疗服务 (EMS) 和医院系统整合成一个单一的智能网络。借助我们的平台，无需使用互不相连的工具或半集成。无论是获取可操作的数据洞察、简化报告工作流程，还是确保医院与急救医疗服务 (EMS) 之间的协调，ImageTrend 都能确保数据不遗漏。

您在人工智能警报和智能工作流程（尤其是在院前环境中）中看到了哪些趋势？您认为它们在未来 3 到 5 年内将如何发展？

我们正在见证一种趋势，即转向预测性、人工智能驱动的工作流程，这些工作流程能够在需求出现之前进行预测。未来几年，预计将出现更多主动预警功能，人工智能可以预警潜在问题，例如人员短缺、高危患者或交通延误。这将帮助机构在问题出现或挑战性情况升级之前做好更充分的准备，提高效率。

许多机构正面临人员倦怠和人手短缺的问题。人工智能如何才能在不增加响应人员认知负担的情况下有效减轻这些负担？

人工智能正在自动化日常任务、精简文档并提供决策支持，使急救人员能够专注于批判性思考和患者护理。通过减轻这些行政和精神负担，人工智能可以最大限度地降低倦怠风险，因为它可以让急救人员更高效地工作，而不会让他们感到压力过大。

在您看来，人工智能在应急响应中的未来是什么样的——您是否设想完全自动化的分类系统，或者人类将永远处于决策循环的中心？

尽管人工智能将继续发展，但我相信人类始终将在应急响应中发挥核心作用。人工智能将成为决策支持的重要工具，但人类响应者的同理心、判断力和适应能力永远无法被完全取代。我相信未来是人工智能与人类专业知识协作的时代。

回顾人工智能在这个领域的发展历程，您认为哪项进步还需要几年时间才能实现，但如今却已经产生了影响？

当我们最初开始探索紧急医疗服务 (EMS) 中的人工智能时，实时、人工智能驱动的现场决策支持似乎遥不可及。然而，如今人工智能已经帮助急救人员做出更快、更准确的决策，即使在高度紧张的时刻也是如此。从实时图像识别到指导患者护理的预测分析，这些技术如今已在实际应用中无缝衔接。看到该领域的快速发展令人兴奋，更令人激动的是，见证这些创新如何拯救生命并改善治疗效果。

感谢您的精彩采访，想要了解更多信息的读者可以访问 图像趋势.