ai for healthcare:采访Dan Vahdat,Medopad首席执行官

Dan Vahdat是首席执行官 Medopad.是一家使用人工智能分析患者数据的公司,以使患者更轻松地为罕见的患者更轻松 and chronic 疾病,同时给予医疗保健系统,以便更好地理解和治疗这些条件。

在这次采访中,Vahdat先生股票对AI如何用于改善患者从疾病预测到早期药物发现的方式有所了解。


你的背景是什么,你是如何开始Medopad的? 

Medopad.于2011年开始,我在研究技术,生物学和医学时。在牛津大学的大学约翰霍普金斯博士研究中努力将我带到英国和英国医疗保健系统,在那里我认为需要临床医生可以快速可靠地访问医学成像数据。我开始研究其他技术可以帮助临床医生和患者的方式。

通过与临床医生和患者共度时光,我意识到,当人们离开医院时,他们的数据留下了它们。有关其状况的所有信息以及他们的感觉如何走出门。患有慢性,罕见和复杂疾病的人是最昂贵的队列,他们通常花费95%的时间在医院以外的时间,使他们的绝大多数健康数据几乎看不见。然而,它在医院外面在现实世界中,大多数健康问题发生。

由于这些学习和有机会在医学中创造一个新类别来制造隐形,  visible…我决定留下我的博士学位并开始Medopad(当然导致我的爸爸对我感到不安!) 

在接下来的几年里,Medopad通过了远程收集和理解患者数据的最佳方法。我们与苹果这样的合作伙伴密切合作,以加速我们的产品开发和测试我们的假设。到2017年,我们的产品已进展完全模块化,这意味着我们是疾病不可知的,我们的应用程序可以配置为满足几乎任何可以从我们开发的技术中受益的患者队列的需求。

患有慢性,罕见和复杂疾病的人是最昂贵的队列,他们通常花费95%的时间在医院以外的时间,使他们的绝大多数健康数据几乎看不见。然而,它在医院外面在现实世界中,大多数健康问题发生。

您的产品如何提高患者体验?

数字健康有机会通过在健康的决策中支持它们,识别早期恶化的迹象或通过数字手段对待某些条件来彻底改变患者体验。在Medopad,我们的目标是将数字健康的最佳特征与一个集中式,定制的解决方案结合起来–意思是,我们允许患者以针对其形势和状况的方式受益。我们的新解决方案以定时提供活动,任务和教育,以支持他们通过治疗的旅程。我们希望通过提供此解决方案,我们可以简化数字健康,以便更好地治疗,管理或诊断条件。 

然而,在这个阶段的行业的主要焦点应该确保我们以最佳方式收集适当的数据。只有通过使用正确的信息治理使用清洁数据,我们可以启用明天的医疗保健。 

AI可以帮助解决医疗保健的主要问题是什么?

AI已被用作涉及数据和技术的巨大数字健康领域的毯子项。正如我们所看到的,先进的数据分析具有最大的适用性,即可识别个人的疾病存在或进步的特定数字签名,以便适当地提供治疗。例如,通过分析个人内的步态数据,研究表明您可以诊断帕金森病或震颤的潜力。通过允许患者访问此数据,我们可以授权他们控制他们的护理并最大限度地提高机会以获得更好的结果。除了面向患者的应用外,AI还通过胰岛素患者进行了早期药物发现的许多适用性,或通过用于识别新的治疗应用的分子分析。然而,在这个阶段的行业的主要焦点应该确保我们以最佳方式收集适当的数据。只有通过使用正确的信息治理使用清洁数据,我们可以启用明天的医疗保健。 

AI在那里支持他们做得最好的医生–做出治疗决定,而不是更换它们。

医生如何为AI动力的医疗保健做好准备?

大部分医疗保健行业担心AI可能更换医生。正如我们所看到的,AI就在那里支持医生在他们做到最好的–做出治疗决定,而不是更换它们。 AI最重要的应用应该是消除医生对患者的基础信息进行排序,并为他们提供可操作的AI智能之家。一个很好的例子是我们与帕金森一起与腾讯一起工作,旨在自动化updrs分数,因此医生可以专注于患者的治疗,而不是在视觉上监测他们的运动。医生可以通过支持它的进展和与创新者合作,帮助他们了解其角色可以自动化的哪些部分,以及他们认为最重要的是焦点的焦点价值最有价值。 

AI已经改变了患者被照顾的方式,如果我们达到最佳结果,他们将注意到的唯一差异是一种改进。

您认为AI会大大改变患者所关心的方式吗?

AI肯定会影响患者与医疗保健行业互动的方式,无论是他们接受护理的方式,甚至是如何处理它们。然而,希望是我们将能够保留医生提供的人类互动和决策,而完善行政要素。 AI已经改变了患者被照顾的方式,如果我们达到最佳结果,他们将注意到的唯一差异是一种改进。

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