拉斯图姆·劳耶，Augnito联合创始人兼CEO – 采访系列

拉斯图姆·劳耶 是Augnito的联合创始人兼CEO，Augnito是一家拥有数十年临床工作流和医疗保健技术经验的公司。凭借对全球医疗保健系统和治理的深刻理解，他在开发能够简化临床文档记录和提高运营效率的创新解决方案方面发挥了重要作用。他的医疗保健集成专业知识塑造了Augnito的使命，即改变临床医生与技术的交互方式，提高准确性和工作流自动化。

Augnito 是临床文档记录和环境临床智能的领先语音人工智能解决方案提供商，服务于全球500多家医院和15,000多名临床医生。其SaaS解决方案提高工作流自动化，确保行政任务的准确性，并为临床医生提供实时、基于证据的建议和见解。

您19岁时就创立了您的第一家公司。您在英国国家卫生服务（NHS）中的临床转录经验如何塑造了您对Augnito的设想？

我的医疗保健技术之旅始于我19岁时在英国联合创立了Scribetech。这家早期创业公司成为NHS的临床转录服务的先驱，为最终成为Augnito的基础奠定了关键基础。

与NHS的合作为我们提供了对大规模医疗保健文档挑战的宝贵见解。我们被选为三个连续的国家框架合同的领先供应商，每个合同大约持续五年，这让我们有了与世界上最大的单一医疗保健组织合作的罕见机会。我们与著名机构如切尔西和威斯敏斯特医院、伯明翰大学医院和金斯顿大学信托基金的长期关系教会了我们跨不同专业的临床工作流的复杂性。

近二十年的经验揭示了一个基本真理：文档记录消耗了临床医生难以承受的时间。我们亲眼目睹了这种行政负担如何影响患者护理质量和提供者满意度。这一认识最终塑造了Augnito的核心使命——创建能够解放医疗保健专业人员从文档记录负担中，同时保持最高标准的准确性和合规性的技术。

NHS的经验也让我们深刻理解了数据安全、互操作性和可扩展性解决方案的重要性，这些解决方案可以在不同的医疗保健环境中使用。这些原则仍然是Augnito开发理念的核心。

Augnito诞生于从转录服务到人工智能驱动的语音解决方案的转变。是什么关键因素导致了这一战略转变？

这一战略转变源于多种因素的汇聚。大约九年前，我们观察到我们的BPO收入增长停滞不前，这是由于医疗保健行业对自动化的需求日益增加。我们决定通过投资利润来开发最终成为Augnito的技术来颠覆自己的商业模式。

一个关键的洞察力驱动了这一决定：我们发现全球的医生大约花费50%的工作时间记录病历，而护士则花费大约30%的时间从事类似任务。这代表了医疗保健交付中的巨大低效率——可以转向患者护理的宝贵时间。

技术格局也在迅速演变。云计算、先进的AI算法和改进的语音识别能力创造了新的可能性，这些可能性在我们开始Scribetech时是不可用的。我们认识到利用这些技术来解决不充分的临床文档记录和互操作性挑战的机会。

最初作为我们转录业务的效率工具，逐渐演变成一个可以彻底改变临床工作流的综合解决方案。从转录服务到人工智能驱动的语音解决方案的转变不仅仅是一种技术升级，而是一种对临床文档记录可以如何工作的根本性重新构想——强调速度、准确性和与现有的医疗保健系统的无缝集成。

将Augnito从印度初创公司扩展到全球公认的AI公司的最大挑战是什么？

将Augnito扩展到全球范围内呈现了几个重大挑战。首先也是最重要的挑战是确保跨不同医疗保健系统的数据互操作性。医疗保健基础设施在全球范围内差异巨大，每个国家都有其独特的监管框架和文档标准。构建能够与这些多样化系统无缝集成的技术需要大量的研究和开发。

另一个重大障碍是赢得医疗保健专业人员的信任。医学在采用新技术方面，尤其是处理敏感患者信息的AI解决方案时，通常是保守的。克服这种怀疑需要不仅仅是技术卓越，还需要致力于建立关系和展示一致的价值。

技术挑战同样具有挑战性。不同地区的发音、口音和医学术语的多样性需要复杂的语言模型。在印度，我们面临着处理许多区域口音和需要在医学背景下准确解释的本土语言的复杂性。这种挑战因医疗保健文档的高风险而加剧，即使小错误也可能产生严重后果。

此外，帮助临床医生从传统系统过渡到人工智能驱动的解决方案需要仔细的变革管理。许多医疗保健专业人员习惯于传统的文档记录方法，促进这一转变意味着创建直观的界面和提供全面的支持系统。

也许最持久的挑战是平衡创新与实际实施。虽然我们开发尖端的AI能力，但我们必须确保我们的解决方案对不同经济背景和资源配置的医疗保健提供者来说是可及的、负担得起的和立即有价值的。

Augnito如何根据不同医疗保健系统的不同监管和运营环境量身定制其AI解决方案？

Augnito通过设计和部署的灵活性来应对这一挑战。我们创建了可以作为基于云的SaaS或本地安装的解决方案，具体取决于监管要求和机构偏好。这种适应性对于在全球医疗保健系统的多样化环境中导航至关重要。

对于监管合规性，我们保持严格的数据本地化能力，并实施强大的安全措施，包括加密和访问控制。我们的系统旨在遵守区域标准，如HIPAA、GDPR、ADHICS和其他各种国家医疗保健数据保护法规，确保患者数据无论地理位置如何都保持安全。

在语言方面，我们开发了支持多种语言的技术，以便进行会话捕获，使其真正适用于不同人群。这种多语言能力在具有多种官方语言或方言变体的地区尤其有价值。

集成灵活性是我们方法的另一个关键方面。我们提供API、HL7互操作性和SDK，具有低代码和无代码选项，允许与现有的医疗保健IT基础设施进行无缝连接。这意味着Augnito可以与任何PACS/RIS/LIS/HIS/EMR系统集成，包括Epic、Intersystems、Cloud Solutions、Cerner等主要平台，而不会破坏既定的工作流程。

我们的临床专业知识进一步增强了适应性。Augnito支持超过55个医学专业，从普通医学到肿瘤学和放射学，每个专业都有其独特的术语和文档要求。这种专业方法确保我们的解决方案在不同实践环境和医疗保健交付模式中具有临床相关性。

最后，我们的人性化设计理念指导了定制工作，能够为临床医生和企业提供个性化的帮助，以便他们在不改变现有工作流程的情况下采用和集成我们的技术。这对用户体验的详细关注对于我们在全球医疗保健环境中成功适应至关重要。

奥姆尼（Omni）被定位为临床文档记录的开创性AI平台。它与传统的语音转文本解决方案有何不同？

奥姆尼代表着一种从传统语音转文本技术到更全面、上下文感知系统的根本性演进。虽然传统解决方案只是将口语转换为书面文本，但奥姆尼利用环境临床智能和生成式AI，作为一种直观的临床伙伴，而不是简单的转录工具。

第一个关键区别是奥姆尼能够实时捕获和转录多种语言的自然临床对话。与传统解决方案不同，传统解决方案需要结构化的口述，奥姆尼可以解释临床医生和患者之间的自然对话，消除了临床医生需要修改其交流风格或记住特定命令的必要性。

更重要的是，奥姆尼不仅仅是记录互动——它还对信息进行上下文化。该系统智能地将信息结构化为适当的临床类别，使其准备好用于EMR，并且甚至可以自动分配临床代码。这代表着从被动到主动的AI的转变——系统能够进行主动、目标导向的推理，而不是简单地响应命令。

另一个显著的区别是奥姆尼的先进临床文档完整性（CDI）能力和自动代码检索用于ICD 10、SNOMED或SBS代码。这些功能不仅节省时间，还提高了计费准确性并减少了索赔拒绝率，对医疗保健组织的财务业绩产生了直接影响。

对临床工作流的影响是巨大的，医生平均每天节省2个多小时，文档记录时间减少了60%。这种效率提高解决了医疗保健专业人员中的倦怠流行，同时也提高了文档记录的质量。

也许最重要的是，奥姆尼体现了我们认为变革性技术应该在后台默默运行、增强护理而不引人注意的理念。该系统适应个体临床医生的偏好，提供无与伦比的定制，同时保持符合全球健康标准——使其在临床环境中真正无处不在却又不可见。

人工智能在医疗保健领域常常面临准确性和安全性的怀疑。Augnito如何确保其AI解决方案的高准确率（99%）和遵守全球数据隐私法规？

实现和维持我们99%的准确率始于我们的复杂机器学习算法和自然语言理解能力，这些能力使我们能够在超过50个专业和子专业中准确解释医学术语。这种准确率在实施后立即可用，无需语音训练，这是我们与许多竞争对手相比的一个显著优势。

我们的技术包含整个医学语言，消除了拼写错误，同时准确解释了各种口音的口语英语。这在具有不同语言背景的医疗保健专业人员的多样化医疗保健环境中尤其重要。

对于数据安全和隐私合规性，我们采用多层次的方法。我们实施强大的加密技术来保护患者数据在传输和存储过程中的安全，确保最高级别的安全性。我们的系统执行严格的访问控制，限制患者数据的访问权限仅限于授权人员。

我们保持全面审计跟踪，记录所有与患者医疗记录访问和修改相关的活动，确保系统的透明度和问责制。这项详细的跟踪能力对于遵守HIPAA等法规至关重要，这些法规可能会因违规而施加巨额罚款。

我们的灵活的部署选项进一步增强了安全合规性。无论客户是否偏好基于云的SaaS或本地安装，我们都确保遵守行业标准并根据区域要求进行数据本地化。这一适应性对于在全球医疗保健数据法规的复杂环境中导航至关重要。

我们对准确性和安全性的方法基础是我们在医疗保健文档记录方面的20多年的经验。这种广泛的背景使我们深刻理解临床语言的细微差别和监管医疗保健信息的严格要求——这些见解已被融入我们技术的每个方面。

Augnito的AI如何改善临床工作流，同时减少医生倦怠？

Augnito的AI直接解决了文档记录带来的负担，这是全球63%的临床医生倦怠的重要原因。通过自动化和简化文档记录流程，我们的解决方案创造了多个工作流改进，集体减少了压力，提高了效率。

立即的影响来自于时间节省——我们的解决方案可以让临床医生每天节省多达3个小时的文档记录任务。在我们与阿波罗医院的案例研究中，医生每月节省了令人印象深刻的44个小时，代表着可以用于患者护理或个人幸福的时间。这转化为总体生产力的46%增加和文档记录时间的60%减少。仅仅6个月内。

我们的语音人工智能技术使临床文档记录比传统方法快四倍，实施后立即达到99%的准确率。这消除了纠正错误或重复文档记录任务的挫败感，常见的工作场所压力来源。

Augnito Spectra的动态模板系统和个性化功能，如自定义词汇和宏，进一步简化了工作流程。临床医生可以上传预定义的模板用于各种临床笔记类型，并通过直观的语音命令控制一切，消除了重复的打字任务。

奥姆尼AI文员将其进一步扩展，允许医生在与患者交谈时完全专注于患者，而人工智能则自动处理文档记录。这使医生能够在与患者的互动中保持眼神接触和更有意义的互动，而不是在患者和计算机屏幕之间分散注意力。

超出时间节省，我们的解决方案提高了文档记录的质量并减少了索赔拒绝率。这消除了与重新提交索赔或纠正文档记录错误相关的行政头痛——临床医生倦怠的另一个来源。

投资回报率超出了临床满意度。使用我们的解决方案的组织在仅六个月内就实现了21倍的投资回报率，表明通过人工智能驱动的文档记录解决倦怠问题不仅对临床医生有益，也对医疗保健机构的财务有益。

Augnito的AI在增强医生-患者互动方面发挥什么作用，而不是取代人类决策？

我一直坚持认为Augnito的解决方案旨在增强和赋予临床医生权力，而不是取代他们的专业知识。我们的技术的运作原则是变革性的医疗保健技术应该在后台默默运行，增强护理而不引人注意。

对医生-患者互动的最直接影响是解放临床医生在咨询期间的文档记录负担。使用奥姆尼AI文员，医生可以在与患者互动时保持眼神接触和更有意义的互动，而不是在互动期间输入笔记。这恢复了患者-提供者互动的神圣性——一名护士可以同时监测关键病例并在不使用手的同时用语音更新记录，体现了服务而不是破坏的技术。

我们认识到虽然人工智能在处理大量数据和识别模式方面出类拔萃，但医疗保健的人类元素——同理心、直觉理解和复杂决策——仍然不可替代。我们的AI作为临床医生的工具箱中的一种精密工具，类似于听诊器如何革命性地改变了医学。

我们设想的未来是一种人工智能和医疗保健专业人员之间的无缝协作。虽然我们的AI可以转录和结构化患者对话，分析模式并提出潜在的诊断，但最终是临床医生来上下文化这些信息，做出最终的决定，并提供患者所需的人类联系。

通过处理例行的行政任务，我们的技术使临床医生能够专注于他们的核心专业——诊断病况、制定治疗计划和与患者建立治疗关系。事实上，使用我们的解决方案的临床医生可能有时间接待更多的患者或与每个患者花更多的高质量时间。

最终，我们的目标是创造一种能够使医疗保健更加高效、准确和以人为本的技术——增强而不是取代医学核心的智慧和同情心。

Augnito如何与现有的医疗保健基础设施（如EMR）集成，以及您面临的最大互操作性挑战是什么？

Augnito的集成方法以灵活性和易于实施为核心原则。如前所述，我们的解决方案可以与任何PACS/RIS/LIS/HIS/EMR系统无缝集成，包括Epic、Intersystems、Cloud Solutions、Cerner等主要平台。这种多样性在医疗保健环境中至关重要，因为多个遗留系统经常共存。

我们通过API和SDK提供技术上简单的集成，提供低代码和无代码选项。这一方法最小化了对现有工作流程的破坏，并减少了实施时间。医疗保健组织可以根据其基础设施要求和安全策略选择基于云的SaaS或本地安装模型。

尽管我们具备这些能力，但互操作性仍然是医疗保健领域最大的挑战之一。医疗数据在不同医院信息系统或医疗记录系统之间交换的最大障碍是数据交换。医疗数据在不同系统中的分散通常阻止了全面患者病史的创建。

另一个互操作性挑战涉及医疗保健系统中标准化的缺乏（或标准化程度有限）。不同的组织经常使用不同的术语、数据结构和文档格式，这使得信息交换变得复杂。我们的系统必须足够灵活，以适应这些差异，同时保持一致的准确性和性能。

为了应对这些挑战，我们开发了一种面向人性的实施和集成方法。我们为临床医生和企业提供个性化的帮助，以便他们在不改变现有工作流程的情况下采用和集成我们的技术。这一注重细节的客户成功方法在克服互操作性障碍和促进成功部署方面至关重要。

随着人工智能驱动的医疗文档记录竞争的加剧，Augnito如何与其他人工智能驱动的医疗保健解决方案区分开来？

Augnito通过几个关键的区别因素脱颖而出，这些因素集体创造了对医疗保健组织的独特价值。首先，我们的专有高质量临床语音识别和自然语言理解技术可以立即实现99%的准确率，无需语音训练。这一立即的准确率消除了许多竞争解决方案中常见的“训练期”。

我们在医疗保健领域的深厚专业知识使我们与众不同——拥有超过二十年的临床文档记录经验，并与NHS和其他全球医疗保健领袖建立了密切的合作伙伴关系。这种领域专业知识被嵌入到我们的解决方案中，这些解决方案支持超过55个临床专业，从普通医学到肿瘤学和放射学，每个专业都有其独特的术语和文档要求。

我们的技术专门设计为能够理解多种口音和语言模式。我们开发了能够准确解释任何英语口音和以多种语言捕获临床对话的系统。这一语言灵活性在具有多种官方语言或方言变体的地区尤其有价值。

我们还通过我们的以人为本的设计理念来区分自己，这种理念贯穿于产品开发到客户支持的所有方面。我们的系统与医生共同设计，非常直观。我们为临床医生和企业提供个性化的帮助，以便他们在不破坏现有工作流程的情况下采用和集成我们的技术。

我们解决方案的可衡量影响提供了令人信服的区别。使用Augnito的组织在六个月内实现了21倍的投资回报率。在我们的阿波罗医院案例研究中，我们记录了生产力增加了46%，医生每月节省了44个小时。

也许最具区别性的特点是，我们的愿景超出了简单的文档记录，致力于创造真正的主动人工智能——能够进行主动、目标导向的推理的系统，而不是简单地响应命令。与传统工具相比，后者只是对命令做出反应，我们的技术上下文化数据，识别关键洞察，并预测临床医生的需求，作为直观的伙伴而不是被动的工具。

最后，我们致力于持续创新，持续的研发投资不断提高用户体验。这一前瞻性方法确保我们的解决方案与医疗保健需求和技术能力的演变保持同步。

人工智能在医疗保健领域的作用将在未来5-10年内如何演变？

我相信我们正处于医疗保健领域发生深刻转变的门槛上，人工智能将从孤立的应用演变成全面影响医疗保健各个方面的生态系统。全球医疗保健人工智能市场预计到2030年将达到1880亿美元，反映了这一非凡的增长轨迹。

在近期内，我们将看到人工智能彻底改变诊断能力，系统变得越来越复杂，能够分析医疗图像并更早地检测到病况。到2025年，Gartner预测，30%的新药将使用生成式人工智能发现，缩短了传统的10-15年药物开发时间表。医疗保健领域的特定生成式人工智能市场预计将从2024年的19.6亿美元增长到2034年的396.8亿美元，令人惊叹的35.1%的复合年增长率。

我预计会看到医疗保健组织如何看待人工智能的根本性转变。与其将人工智能解决方案视为软件产品，机构将越来越多地将其视为“人工智能员工”——是团队中必不可少的成员，负责特定功能，与人类专业人员并肩工作。这一观念的转变至关重要，因为它意味着人工智能不仅会颠覆企业软件市场（价值数十亿美元），还会颠覆服务市场（价值数万亿美元）。

下一个演变将是朝着具有上下文连续性、预测代理性和适当的道德界限的主动人工智能系统发展。例如，在慢性病管理中，集成可穿戴设备的人工智能可以提供个性化的语音检查，分析葡萄糖趋势、饮食模式和运动激励水平。

医疗保健组织已经将人工智能实施作为提高效率的首要任务，45%的医疗保健运营领导者认为这是首要任务。随着人工智能展示出切实的好处，例如住院时间缩短30%，患者满意度提高60%，以及数十亿美元的成本节约，这一势头将加速。

最终的演变将不会通过市场规模来衡量，而是通过改变的人际联系：被解放的临床医生，茁壮成长的患者，以及提升护理的技术。这最成功的人工智能实施将在效率与同情心之间取得平衡，创造出不仅技术先进，而且更具人性化的医疗保健系统。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问Augnito。