ai for healthcare:采访jvion的联合创始人兼首席执行官

山文Nigam是联合创始人兼首席执行官 jvion. 是一家使用人工智能的公司使医疗保健系统能够预测可避免的患者伤害的何处,以便一次性和成本效益的方式进行干预。

你的背景是什么,你是如何开始jvion的? 

我有一个工程学位,并在90年代后期做了一个人工智能创业。对于大多数2000年,我曾在医疗保健中担任亚瑟安德森和埃森哲的管理顾问。

什么是JVION的使命?

jvion的使命消除可避免的患者伤害。我们称之为的每一个用例或向量都被称为旨在阻止避免浪费。

通过JVION的产品,以及他们解决的问题。 

我们为各种临床区域提供单一产品而不是多点解决方案。我们的产品通过预期它可能发生的情况,通过找到可以阻止它的正确干预措施,有助于减少可避免的患者伤害。

产品适用于大约50多个临床区域的伤害或载体,这些患者在医院内部(EX.SEPSIS,瀑布,CDIFF,患者体验等)或患者在外面时大致分类医院(未确诊的COPD,可避免的ED访问,健康回归,可避免招生,避免的阅览,死亡率等)

每个载体都设计为减少患者可避免的不利条件/可避免的伤害,从而改善患者体验。根据我们最好的估计,直到日期,我们积极影响了超过200万患者的生命。

您如何衡量产品的性能?

我们提供的ROI有效性和性能。我们拥有我们的客户成功组驱动的ROI测量框架。我们在两个方面衡量了这一点,1)患者对患者的不良事件的数量和2)对卫生系统的财务影响。

估计医疗保健中的避免浪费约为400美元–每年500亿美元。对患者的可避免伤害包括可以避免这种废物的大部分。医疗保健AI是消除或减少这个问题的伟大候选人。 

告诉我们关于jvion团队。

该团队由约1/3组成 rd.  data scientists & about a 1/3 rd.  临床医生/研究人员和剩下的第三名是其他支持人员。

AI可以帮助解决医疗保健的主要问题是什么?

估计医疗保健中的避免浪费约为400美元–每年500亿美元。对患者的可避免伤害包括可以避免这种废物的大部分。根据定义,可以避免的伤害是“避免”,并且在它发生之前提供正确的知识和工具的临床医生可以产生积极的影响。医疗保健AI是消除或减少这个问题的伟大候选人。 

AI通过数百万个数据记录的模式筛选,以寻找患者的独特受影响的区域。然而,人类这样的模式识别可能几乎不可能,然而,随着AI的正确施加,这种图案可以帮助以更高的预防和规定的方法移动针。

AI如何影响医生的工作?

它不能取代医生,至少在当前状态。它可以帮助他们找到最有害和危险的患者。这使得能够更好地积极主动和预防性的护理,以避免对右侧患者的右凿出态更好的不良事件。 AI通过数百万个数据记录的模式筛选,以寻找患者的独特受影响的区域。然而,人类这样的模式识别可能几乎不可能,然而,随着AI的正确施加,这种图案可以帮助以更高的预防和规定的方法移动针。

医生如何为AI动力的医疗保健做准备?

医生可以通过在欣赏这些技术的概率性质的局限性的同时欣赏局限性的局限性的同时最佳为AI动力的医疗保健做好准备,这将使它们能够利用它来最大限度地利用比人类更好的努力和资源。

您认为AI会大大改变患者所关心的方式吗?

是的。作为一个例子,由于可避免危害或可预防的不良事件,该国每年都会死亡1000多名患者。可避免危害的每种情况可能会影响正确的规定AI,这些AI可以预测此类事件发生在哪里以及哪些干预措施可以改变结果。除了死亡率外,还有多种其他临床领域可预防危害,AI可以有助于产生剧烈的影响。

今天应用于患者的大多数临床AI仅关注风险识别,而不是理解它是否可修改。

哪些医疗保健过程在未来几年内具有最大的改善潜力,为什么? 

预防性护理。这可以通过预期可避免的不良事件来实现最佳的不利事件,并在症状出现之前预防它们,这可以从系统中取出大约三分之一的高医疗费用。

一旦克服,目前AI的技术限制是什么,可以对医疗保健系统带来大规模改进?

可预防的危害是可识别和可修改的。今天应用于患者的大多数临床AI仅关注风险识别,而不是理解它是否可修改。这是与神经网络中最常见的AI技术的限制,您可以非常容易地预测风险但无法理解可修改的方面。

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