Der Robin ist zu Helfen, Ärzte und Patienten Sehen, Auge in Auge Wieder

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Robin Healthcare co-Gründer, Noah Auerhahn, sagt das Unternehmen „problem besessen.“ Dies ist, was unterscheidet Sie von anderen Jungen healthcare-Unternehmen, die allzu oft beginnen Sie mit einem Fokus auf Technologie zunächst (z.B., „lasst uns etwas tun cool mit Alexa“). Das problem, das Robin-team will zu lösen, ist groß, und es ist wichtig,: die Dokumentation Last beitragen, ineffiziente und kostspielige Pflege sowie an die inzwischen allgegenwärtigen Problem der Arzt-burnout.

Die Dokumentation problem

Laut einem Artikel auf der website veröffentlichten Ärzte der Praxis gibt es kaum formale Forschung verknüpfen EHR verwenden und burnout, jedoch zitiert der stellvertretende chief health officer bei IBM Watson Gesundheit, Paul DeChant MD, wie die besagt, dass.

“…es gibt Daten, die zeigt, dass für jede Stunde, die ärzte sind direkt mit einem Patienten, verbringen Sie zwei Stunden zu tun administrative Arbeit. Viele ärzte verbringen ein bis zwei Stunden zu Hause arbeiten, in die EHR — bekannt als Pyjama-Zeit.“

Er ging auf zu sagen, dass das Thema burnout ist

„nagt an den Herzen der [medizinischen] Praxis.“

Dies ist darauf zurückzuführen, zum Teil auf die klobigen Natur der meisten EHR-Systeme, die erfordern, dass ärzte die Verwendung einer Tastatur zum eingeben von Daten Sie zu zwingen, schalten Sie Ihren Rücken auf die Patienten, während Sie versuchen zu erfassen alle Informationen, die EHR erfordert. Diese Systeme waren einfach nicht geeignet, in einer Praxis, sondern Sie wurden entwickelt, um die geschäftlichen Anforderungen von Organisationen im Gesundheitswesen (z.B. Fakturierung), egal wie störend Sie sind für die Arzt-patient-Beziehung.

Wie Robin ist anders

Anstatt ärzte ändern, Ihren workflow, um Platz für die Anforderungen des Electronic Health Record (EHR), Robin fügt sich nahtlos in die Art und Weise ärzten wurden unter Betreuung der Patienten nach Altersgruppen. Befindet sich das Gerät in den Prüfungsraum, unaufdringliche Weise die Aufzeichnung von audio und video von den Patienten-Begegnung. Mit künstlicher Intelligenz kann das Gerät übersetzt die Arzt-patient-Gespräch zu einem Arzt zu beachten. Der Hinweis wird geprüft, medizinische Schreiber und dann ist portiert in die ärzte EHR, wo es zu einem Teil der patient medical record. Im Gegensatz zu den EHR-Systemen, ist es nicht erforderlich, dass der Arzt verbringen die meisten besuchen auf der Suche auf einem computer-Bildschirm und im Gegensatz zu medizinischen Schreiber, die es nicht erfordern die Anwesenheit von jemand anderes in den Raum.

Nun, ich habe es einfach erscheinen, aber, natürlich, ist es nicht. Gespräche in medizinischen Behandlungsräume sind oft unstrukturiert und Wandern können alle über den Ort, obwohl die meisten Besuche bestehen und nehmen eine Krankengeschichte, dabei eine körperliche Untersuchung, und dann formulieren einen Behandlungsplan. Robin und seine Schreiber müssen wiederum die Aufnahme in eine hoch strukturierte beachten, Verwendung von „Arzt zu sprechen,“ das kann leicht gelesen und verstanden werden durch den untersuchenden Arzt sowie andere medizinische Fachkräfte, die eine medizinische Notwendigkeit, um Zugriff auf den Datensatz.

Die Robin-AI ist nicht gedacht als Ersatz für den Schreiber mehr als autopilot ist ein Ersatz für Piloten. Vielmehr ist es in der Lage zu erfassen das gesamte Gespräch und erstellen den ersten Entwurf für eine medizinische Schreiber, zu Bearbeiten und zu einem Arzt zu überprüfen und zu unterzeichnen, bevor es zu einem Teil der offiziellen Aufzeichnung. Noah sagt mir, dass manchmal 80% der Hinweis erzeugt wird, indem die Maschine mit einer 20% igen Beitrag, der Schreiber, und andere Zeiten, nur 20% wird erstellt, indem die Maschine mit den Schriftgelehrten hören die Aufnahme und das tun die meisten der Notiz-Erstellung. Wie bei allen Systemen, die mit AI, es wird erwartet, dass es besser wird und besser, es lernt aus der Erfahrung (D. H., Maschine learning).

Ein Gespräch mit Emilio

Ich war so fasziniert von den Versprechen von Robin, dass ich eingeladen Robin die anderen co-Gründer, Emilio Galan gemeinsam mit mir in einem video-interview. Sehen Sie das ganze video mit dem Titel „Robin ist zu Helfen, Ärzte und Patienten auf Augenhöhe“ , indem Sie hier klicken. Was folgt, ist eine verkürzte version zur besseren Lesbarkeit umgebrochen.

Pat: Emilio Galan ist ein „serial entrepreneur“. Seine neuesten venture, dass wir uns darüber unterhalten, heute ist Robin Gesundheitswesen. Emilio, ich lasse Sie beschreiben, was es ist, es ist wirklich sehr cool.

Emilio: Robin ist ein Gerät platziert in dem Raum mit dem Arzt und dem Patienten. Statt des Arztes eingeben und, jeder einmal in eine Weile Blick über die Schulter auf den Patienten, er kann Blickkontakt halten und eigentlich nur ein Gespräch.

Pat: Das ist die Art, wie wir verwendet, es zu tun.

Emilio: Genau, und das ist es, was wir versuchen, um wieder – nur dieses Gerät in den Raum und Sie gelangen zu vergessen, über die Dokumentation Teil der Begegnung und der Fokus auf die Versorgung der Patienten.

Pat: Sie verwenden die künstliche Intelligenz zu erfassen, das Gespräch aber wie funktioniert das, dass wiederum in einer note? Was sind die Schritte, die zu gehen von mir aus, Untersuchung des Patienten, um am Ende mit einem Hinweis, dass bekommt portiert in meine Patienten die elektronische Gesundheitsakte?

Emilio: Für den Arzt, es ist eine Art, wie diese Magische Erfahrung. Sie nur bekommen, um den Fokus auf den Patienten und das beachten zeigt sich in Ihrer EMR. Auf unserer Seite können Sie sich vorstellen, es gibt eine Tonne von Arbeit, die in ihm steckt. Wir sind der Erfassung von audio und gibt es optional video, so dass, wenn ein patient sagt „es tut weh hier“ oder „es tut weh, es“ oder, wenn er kommt mit einem Rollstuhl, alle, die erfasst werden.

Das erste, was die Maschine tut, ist zu versuchen, zu extrahieren alle klinischen Informationen aus dem Gespräch, so dass, wenn Sie reden über Game of Thrones oder das Wetter oder eine Reise zu Hawaii, es ist die Filterung alle, die raus und es sieht für die Knie Schmerzen, der schwere, Kribbeln, Medikamente. Es identifiziert, was die medizinische und extrahiert es aus dem aus dem Gespräch zu Ort in der Notiz.

Einer der harten Teile des Prozesses der Bestimmung, was relevant ist und was nicht. Wir müssen auch Sortieren, verwirrend Teile des Gesprächs (zum Beispiel Vorherige aspirin verwenden, ist anders als aktuelle aspirin verwenden, die ist anders als die, die ich empfehlen aspirin verwenden -genau zu Wissen, wo das erwähnen von aspirin ist wirklich wichtig.

Macro shot of white asprin on white background with Robin text on top 650 x 432Pat: Eine Menge Leute denken, über KI, wie Magie oder wahrscheinlich das Wort, das ich hören die meisten ist es eine black box. In der Tat, wenn Sie gehen in die black-box-es ist alles über die Menschen – die Menschen entwickeln die algorithmen. Die entwickelten algorithmen? Wie kann man Sie optimieren? Wie halten Sie diese aktuell? Wie machen Sie das, was Sie nennen die Maschine lernen, das ist, glaube ich, wirklich die Menschen die Lehre der Maschine.

Emilio: Das ist ein wichtiger Punkt. Maschinen lernen am besten von Wiederholungen, Dinge, die ein Mensch tun kann, wieder und wieder und wieder – es nimmt diese Muster. Wir haben eine fantastische technische team, die Leute von der UC Berkeley und einige ehemalige Leute von Google, die helfen, den Aufbau dieser algorithmen. Der eigentliche Schlüssel ist, dass die Daten-und Abbau klinische Besuche in etwas, das wiederholbare, kleine Brocken, die wir gesehen haben, wieder und wieder, dass die Maschine etwas lernen kann. Zum Beispiel, als ich das erste mal sagen „es ist dein linkes Knie, das tut weh, nicht wahr?“ die Maschine könnte sagen, ist es Links oder rechts? Oder ich bin deprimiert, weil meine Mutter vor kurzem mit Krebs diagnostiziert wurde, wer hat die Depressionen, der Krebs hat? Es ist schwer zu necken, diese Dinge, aber wenn Sie sehen, es wieder und wieder, kann die Maschine lernen, dass die richtige verwendet wird hier anders, Sie reden eigentlich über das linke Knie und es aufnehmen können und es zu dokumentieren.

Pat: Und wie lange hat es Sie getroffen, um zu bauen diese aus?

Emilio: Wir haben gearbeitet, auf die Robin für ein Jahr und eine Hälfte.

Pat: Das ist eigentlich eine sehr kurze Zeit.

Emilio: Es gibt eine Menge von Entwicklung in der Verarbeitung Natürlicher Sprache und maschinelles Lernen. Aber die Herausforderung ist, dass, im Gegensatz zu Alexa oder Google-Startseite, die spielen dürfen, das falsche Lied, Dokumentation der Medikation oder Diagnose muss korrekt sein. Es ist eine sehr niedrige Toleranz für Fehler in der Medizin, so ein extra Stück, das wir zu tun haben, mit Robin ist, um die Genauigkeit der alles.

Pat: ich verstehe, dass Sie einige Menschen für, die.

Emilio: Absolut. Es gibt Menschen, die in die Schleife, als die Maschine lernt mehr. Auch, jede note, die wir erstellen, wird QA ‚ D von einem Menschen. Und dann, die Maschine lernt aus den Korrekturen der Menschen auf den Algorithmus.

Pat: Wer sind diese Menschen und wie wirkt sich dies auf, was viele ärzte, die gerade jetzt tun, indem er eine tatsächliche menschliche, genannt Schreiber, in den Raum. Diese person ist die Erfassung der Informationen und das erstellen der Notiz.

Emilio: Etwa 5% der Markt jetzt heuert einen Mensch zu Folgen Sie herum und dokumentieren, wie Sie sprechen mit den Patienten. Gibt es Herausforderungen: (1) Sie haben anderen Menschen in diesem kleinen Raum Art der Invasion, dass Raum und (2) es ist teuer, um eine menschliche Folgen Sie rund um den ganzen Tag zu Typ (3) – der Mensch wird krank, und mehr noch, Sie tun den job zu gehen, um der medizinischen Schule.

Pat: Also, Sie trainieren und dann hoffentlich bekommt er in der medizinischen Schule und dann haben Sie zu trainieren, eine andere.

Emilio: ja, Sie in der Regel verlassen nach neun Monaten – Schulung, die dauert ein paar Monate und dann sind Sie mit Ihnen für weitere sechs Monate. Der Kliniker Erfahrung mit Robin ist sehr ähnlich, außer Robin nie krank, geht nie aus an der medizinischen Schule und es ist viel billiger als ein Mensch.

Pat: Und, gibt es nicht eine andere person mit dir im Raum.

Emilio: Genau, es ist wie ein Heiligtum, die von patient und Arzt. Auf unserer Seite, die Menschen, die wir verwenden, um zu überprüfen, Aufnahmen mit sehr ähnlichen demografischen zum in-office-medizinischen Schriftgelehrten. Der Unterschied hier ist, dass unsere Schreiber sind super-angetrieben durch die KI-algorithmen – Sie sind der überprüfung und Führung der algorithmen.

Pat: Also wenn ich richtig kapiert, was Sie sagen, ist, dass Robin hat den ersten Entwurf der note, der Schreiber, Bewertungen und macht die nächste Entwurf und dann gehe ich mal davon aus, der Arzt hat den endgültigen Entwurf, da er oder Sie hat die letztendliche Verantwortung für die Anmerkung.

Emilio: Genau so, egal welche Lösung ärzte verwenden jetzt, ob es sein Diktat mit Dragon, einem übersee-Transkription-service oder ein in-person Schreiber, der Arzt, der immer kommt die abschließende Prüfung.

Pat: Wie viel von einer einzelnen note macht Robin generieren versus wie viel ist eigentlich erstellt, indem der Schreiber, wer hört auf der Aufnahme?

Emilio: Es hängt von der Komplexität des Falles, ob es ein neuer patient oder ein follow-up. Es hängt auch davon ab, wie viele Noten wir erreicht haben, dass Arzt und wie viel von Ihrem Verhalten gelernt worden sind. Das einfache Fällen erhalten Sie automatisiert viel schneller, die komplexe Fälle können, müssen immer einige Stufe der menschlichen Beurteilung.

Pat: Wie viel würden Sie sagen, dass es Kosten zu produzieren, eine einfache Notiz?

Emilio: Wenn Sie kommen zurück nach einem operativen besuchen, werden wir wahrscheinlich wissen, dass Sie jetzt sagen. Es ist sehr Billig zu tun, diese Noten, könnte es nehmen Sie sich 30 Sekunden für diesen Hinweis zu sein QA würde und an die EHR. Eine komplexe Patienten ist eine andere Geschichte. Wir hatten die ärzte sagen, dass Robin Sie gerettet 15 Stunden in einer Woche.

Pat: Und, 15 Stunden, Orthopäde Zeit ist eine Menge Geld!

Emilio: Es ist eine Menge Geld. Es gibt so viele Gewinner hier: ärzte sparen Stunden an Zeit mit Robin. Sie können sehen, mehr Patienten und mehr Geld verdienen, wenn Sie wollen, aber mehr als, dass Sie kommen, um zu gehen Zuhause auf Zeit finden Ihre Familie. Ein Arzt erzählte mir, dass er endlich zu seinem neuen Sohn zu Bett zum ersten mal nach Robin. Das ist die Art von Geschichte, die ich Liebe zu hören. Patienten, auf der anderen Seite, sagen, ich Liebe es, dass der Arzt bekommt, auf mich zu schauen und Blickkontakt halten. Dies ist, anstatt zu diktieren, von vorne, oder Sie gehen in die und aus der Zimmer-chart.

Pat: Das ist fantastisch, weil sowohl ärzte als auch Patienten, die sagen, dass ein Teil der Freude an der Medizin ist die Arzt-patient-Interaktion.

Emilio: Jeder Arzt sollte in etwa so Aussehen, richtig? Ob es Robin oder jede andere Dienstleistung, ärzte verdienen zu können, konzentrieren Sie sich nur auf die Medizin. Patienten verdienen ärzte, die ganz auf Sie fokussiert und das system im großen verdient zu haben, wirklich tolle Dokumentation. Das andere Stück zu Robin ist mit diesen tollen Noten, die richtig sind, dass Sie sich beziehen können und sich darauf verlassen – das ist, was wir arbeiten an…das will ich sehen in jedem Doc-office.

Pat: Nun, ich danke Ihnen sehr viel, nicht nur bei uns und erzählt Robin ‚ s Geschichte, aber für die Erfindung von diesem erstaunlichen Gerät, das könnte wirklich ein Spiel-wechsler – tatsächlich, es wird, wie gehen wir zurück zu der Art von Spiel, das ich erlebt, wenn ich wurde zum ersten mal in der Ausbildung hatten wir die elektronischen Patientenakten.

Emilio: Wir versuchen, um wieder auf das Herz der Medizin, die den Fokus auf den Patienten. Wir sind nicht nur versucht zu werfen einige neue Technologie an ärzten, das ist nicht der Punkt. Der Punkt ist Technologie sollte man aus der Art der übung und lass Doc die Medizin und lassen Sie Technologie geschehen in den hintergrund.

Pat: Wir werden das sein lassen, das Letzte Wort. Vielen Dank, Emilio.

Das transkribierte interview wurde deutlich verdichtet sowie zur besseren Lesbarkeit umgebrochen. Wir ermutigen Sie, um mehr zu erfahren über Robin anzeigen, indem Sie das gesamte interview hier.

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