瓦西里·拉兹诺夫，MEDvidi 首席执行官和创始人 – 采访系列

瓦西里·拉兹诺夫是MEDvidi的首席执行官和创始人，MEDvidi是一家提供人工智能驱动的心理健康平台的公司。作为一名拥有超过15年医疗保健和商业经验的连续创业者，他已经建立了五家科技初创公司。在MEDvidi，瓦西里正在领导开发人工智能驱动的临床工具的工作，这些工具可以减少行政负担，帮助提供者提供更快、更一致的护理。在他的领导下，公司实现了3,000万美元的年度收入。

您在医疗保健领域已经度过了十多年，建立了医疗基础设施，从早期的诊所数字化到扩展多个远程医疗项目，然后创立了MEDvidi。是什么具体的问题或时刻促使您创立了这家公司，您之前的经历又如何塑造了您在构建人工智能驱动的临床系统方面的方法?

这件事早在MEDvidi之前就开始了。2008年，当我加入我的第一家诊所时，一切仍然是基于纸质的。我们的办公室里满满都是医疗记录，这造成了物理和精神上的混乱。找到和取回患者记录需要大约五天的时间。

我买了一个扫描仪和碎纸机来数字化一切。那一个改变改变了诊所的运作方式。它节省了钱和时间，并使患者记录容易获取。一个简单的行动表明，有时候运营基础设施是良好护理的基础。

从那里，我们建立了一个带有云存储的在线界面，然后是一个小的接诊和电子健康记录系统，年复一年地添加功能。

MEDvidi最初于2019年从旧金山和迈阿密的传统离线诊所中出现，并于2020年转变为自定义的远程医疗平台，以使心理健康护理在整个美国都可以获得。 在建设公司的过程中，我们意识到提供者被压垮——他们平均每周花费16个小时处理行政任务。

为了解决这个瓶颈，我们开发了一个人工智能驱动的临床工具。今天，MEDvidi在美国为像注意力缺陷多动障碍、焦虑和抑郁等常见病症提供护理，同时使用人工智能为临床医生自动化工作流程和处方药物管理。通过减少文档和行政工作中的摩擦，我们扩大了患者的获取途径和提供者的容量。

您已经见证了医疗保健从手动工作流程转变为大规模的远程医疗平台。今天仍然存在的最大的运营低效率是什么，这些问题为什么这么难以解决，而不使用人工智能?

医疗保健中最大的问题仍然是提供者的容量。他们花费太多时间在行政任务上，没有时间为新患者提供服务。在MEDvidi，我们亲眼见证了这一点——大多数提供者在加入我们三个月内就已经80%的时间被随访患者占据。

在这些访问期间，大部分时间都花在例行行政任务上，例如验证患者身份、图表、拉取PDMP报告、评估寻求药物的行为、审查医疗史等。这些任务很重要，但它们不需要临床医生的判断力来进行复杂的诊断。

人工智能改变了这一点——我们现在可以自动化大部分任务。例如，人工智能图表生成器可以实时转录访问内容，每60秒更新文档，减少图表时间10倍。人工智能图表审查员可以监控100%的临床遭遇，确保SOP的遵守，减少图表审查时间80%，同时处理身份验证、寻找药物行为的检测和指南遵守。人工智能接待员可以通过短信和语音处理重新安排、从患者那里收集与处方相关的问题、提供更新，并将信息集成到工作流程中。

您的平台专注于自动化常规的心理健康工作流程，同时保持医生在循环中的地位。您如何定义自动化和临床决策之间的正确边界?

医疗保健提供者仍然是护理的中心。这是做这件事的唯一正确方式。MEDvidi的人工智能旨在支持和赋予临床医生权力，而不是取代他们。每个临床决策、处方和治疗计划都由持牌医疗提供者审查和批准。

我相信医疗保健需要更多证据来证明技术可以提高效率而不损害安全性。我们的目标是确保提供者不会浪费他们的判断力在不需要它的任务上。当一个稳定的患者来进行常规随访，案例很简单，人工智能可以处理准备、文档和审查，提供者确认决定。人类始终在循环中，但我们确保他们的时间花在真正重要的地方。

人工智能处方助理是在真实临床数据上训练的，并且需要医生的批准来做出每个决定。您如何考虑安全性、责任和可审计性，当您在高风险环境中部署人工智能时?

当您在像医疗保健这样的高度监管空间中运营时，您不能犯错。

与其他在非特定医疗数据上训练的人工智能医疗工具不同，MEDvidi的人工智能是在13万多次真正的精神科访问中训练的，提供了特定领域的准确性。它是一个独特的基础设施，专门为精神科工作流程、法规和受控物质要求而设计和训练的。

我们的人工智能系统作为一个临床验证层，基于循证指南和成千上万的真实历史访问的专有数据集。它确保每个处方都符合标准，并为监管机构提供了透明的监督。至关重要的是，人工智能不会做出独立的决定。 这是我们故意构建的体系结构。

许多远程医疗平台面临着过度开处方和不一致的激励机制的审查。人工智能系统如何真正改善合规性和重建信任，而不是放大这些风险?

在医疗保健中，总是有两个组成部分：商业方面和临床方面。许多远程医疗公司在增长期间模糊了这一界限，并在某些情况下损害了临床严谨性。

在MEDvidi，我们始终保持这些功能严格分离。临床决策永远不会受到商业激励的影响。我们的人工智能系统实际上加强了这种分离，而不是削弱它。

我们做到这一点的一种关键方式是通过人工智能驱动的图表审查。每次患者遭遇都被检查是否符合标准化的临床SOP，以确保治疗计划是适当和合规的。这些SOP不是由商业团队创建的——它们是由持牌医疗专业人员委员会开发和不断审查的，并与所有适用的法律法规保持一致。它们的设计目的是为每个个体患者提供最好的可能的护理。重要的是，这些协议是完全可审计的，可以由监管机构随时审查。

人工智能成为了一层一致性和责任感。它有助于确保护理决策是基于临床标准，而不是主观压力、时间限制或患者需求。也就是说，我们有时会说不。如果患者来期待特定的药物，因为他们在网上读到了它，但它在临床上不合适，我们的提供者不会开处方——人工智能有助于一致地执行这一标准。

您强调，高达80%的心理科访问是常规随访。自动化这些交互如何从根本上改变获取护理的途径和心理健康服务的经济效益?

今天，获取心理健康服务的途径受到限制，不是由需求限制，而是由临床医生的时间分配方式限制。高达80%的心理科访问是常规随访——通常由监管要求而不是临床复杂性驱动的。在许多情况下，提供者正在验证稳定的患者是否继续接受相同的治疗，没有任何有意义的变化。

这就造成了一个结构性的瓶颈。临床医生花费大部分时间维护现有的患者，而新患者则等待6到9周才能被看到。这正是自动化可以产生最大影响的地方。对于稳定的患者，工作流程是高度结构化的：症状检查、副作用监测、依从性验证和合规性审查。

这些是基于协议的交互，人工智能可以一致地处理和扩大规模。当某些事情超出预期参数——不良反应、症状变化或任何红旗——案例立即升级到提供者。

通过将这些常规交互转移到人工智能，我们从根本上重新平衡了容量。临床医生可以将他们的时间重新分配到新患者和更复杂的案例中，在那里人类的判断力至关重要。

这本身就扩大了获取途径，而无需增加提供者的数量。

经济效益也会改变。为稳定患者提供服务的成本大大降低，而提供者的生产力增加。临床医生的时间不再是限制因素，而成为一个杠杆资源。在规模上，这意味着等待时间更短、成本更低，并且能够服务于以前无法服务的群体，包括农村患者和那些无法请假上班的人。

简而言之，自动化并不取代护理——它重新分配了护理。它从临床医生那里移除了监管和行政负担，并将其转化为可扩展的基础设施，这最终解锁了获取途径。

在您最近的一篇文章中，为什么医疗保健中的人工智能被部署在错误的地方，您认为该行业过于注重取代临床医生，而不是解决行政瓶颈。是什么最大的误解导致了这种误差?

人们仍然倾向于认为“医疗保健中的人工智能”只意味着ChatGPT与患者交谈，而不是真正的医生，并在没有任何控制的情况下开处方。

医疗保健中的人工智能基础设施非常复杂，总是需要人类的监督。当公司试图抄近路并直接进行自主的临床决策时，他们会遇到信任、监管和安全问题。

正确的入口点是行政层。先解决这个问题，展示和证明安全性，建立信任，然后再扩展。这就是MEDvidi正在走的道路。

如果行政自动化是医疗保健中人工智能的最高回报入口点，组织应该优先考虑哪些具体工作流程，以便在短期内看到影响?

最大的错误是尝试在破碎的工作流程上层叠人工智能。目标不应该是渐进式改进——它应该是重新思考可以用人工智能构建全新的工作流程的地方。

首先，映射临床和运营流程，从头到尾，并找出时间真正花在哪里。在大多数组织中，最大瓶颈是调度、患者流动和文档。这些是高容量、重复的任务，人工智能可以立即提供回报。自动化调度可以减少无故缺席和提供者的空闲时间。人工智能驱动的文档——如实时转录和图表生成——消除了临床医生最沉重的负担之一。

但真正的机会超出了优化。一些工作流程，尤其是常规的随访或合规检查，可以完全重新设计，以适应人工智能，而不是仅仅被人工智能辅助。这就是阶跃式收益发生的地方。

合规监控是另一个很好的例子。今天，组织手动审计很小一部分遭遇。有了人工智能，我们可以实时审查100%的交互，标记文档差距、SOP偏差和潜在风险，然后再升级。

在某些情况下，这些新的人工智能本地工作流程可能不适合现有的监管框架。这意味着组织需要准备好验证他们的方法，生成证据，并与监管机构密切合作，以展示安全性和合规性。

将看到最大影响的公司不是那些添加人工智能功能的公司，而是那些愿意围绕人工智能使可能的东西重建核心工作流程的公司。

医疗保健具有独特的复杂性，具有分层的法规、分散的数据和错误的高后果。与演示或试点系统相比，生产就绪的人工智能架构在这种环境中实际上是什么样子?

人工智能应该在特定领域的真实临床数据上训练，并围绕真实的工作流程构建。每个输出都应该是可审计的。这意味着所有图表、标记的处方和SOP检查都是可审查和可追溯的。

一个生产就绪的系统还需要考虑护理的实际交付方式。提供者非常依赖协议。当您聘用独立的临床医生时，他们会带来来自以前环境的习惯。人工智能以一种方式标准化这一点，并支持这些工作流程。

再次，人类监督层至关重要。人工智能应该处理行政和分析工作量，而临床医生仍然负责最终的决定。

最重要的是，系统应该从一开始就以合规、安全和可靠为设计目标。

展望未来，您如何看待人工智能在未来三年的远程医疗和开处方方面的重塑，特别是监管机构开始对早期部署（如人工智能辅助开处方工作流程）做出反应?

监管环境正在发生变化。人工智能已经在医疗保健中存在。像犹他州这样的州正在创建沙箱，让技术公司展示人工智能可以做什么，包括开处方受控物质。

在接下来的几年里，我们将看到对稳定患者的完全自动化随访。人工智能管理的访问，医生在监督角色中确认决定。这种模式使护理变得更快、更便宜，适用于那些目前无法获取的人。我们正在尝试建立的就是这个标准。

感谢您接受这次精彩的采访，希望读者能够通过访问MEDvidi来了解更多信息。