治疗糖尿病和心脏病患者的一个重要方面是帮助他们在医院之外保持健康——在他们带着进一步的并发症回到医生的办公室之前。

但是,在正确的时间接触到最脆弱的病人,更多的是与可能性有关,而不是临床评估。人工智能(AI)有潜力帮助临床医生解决这些类型的问题,通过分析大数据集来确定哪些患者将从预防措施中获益最多。然而,利用人工智能往往需要医疗机构雇佣自己的数据科学家,或者满足于一刀切的解决方案,而这些方案并没有为他们的患者进行优化。

现在启动关闭循环。人工智能正在帮助医疗机构利用人工智能的力量,通过灵活的分析解决方案,让医院快速将数据插入机器学习模型,并获得可操作的结果。

该平台被用于帮助医院确定哪些患者最可能错过预约、感染如脓毒症、受益于定期检查等等。反过来,健康保险公司也在使用ClosedLoop对患者再入院和慢性疾病的发病或进展等进行人口水平的预测。

close sedloop联合创始人兼首席技术官Dave DeCaprio "94说:“我们建立了一个医疗保健数据科学平台,它可以接收任何组织拥有的数据,快速建立针对(他们的患者)的模型,并部署这些模型。”“能够将某人的数据按照其在系统中的生活方式进行转换,并将其转换为可随时使用的模型,仍然是一个需要大量(卫生保健)领域知识的问题,而这正是我们可以提供的很多东西。”

鉴于COVID-19大流行,close sedloop还创建了一个模型,帮助各组织识别所在地区最脆弱的人群,并为患者激增做好准备。这个名为C-19指数(C-19 Index)的开源工具已被用于将高风险患者与当地资源联系起来,并帮助医疗保健系统为数千万人的整体风险评分。

该指数只是ClosedLoop加速医疗行业采用人工智能改善患者健康的最新方式,而这也是DeCaprio在其职业生涯的大部分时间里努力实现的目标。

设计一个策略

在本世纪初的互联网热潮中,DeCaprio曾在几家私营公司担任软件工程师,当时他正打算改变职业生涯,偶然发现麻省理工学院(MIT)和哈佛大学(Harvard)的Broad Institute有一个专注于基因组注释的项目。

这个项目是DeCaprio首次专业地接触到人工智能的力量。他在the Broad工作了六年,之后继续探索大数据和医疗保健的交叉领域。

“在医疗保健工作了一年之后,我意识到做其他事情真的很难,”DeCaprio说。“我不会对在互联网上卖广告或类似的事情感到兴奋。一旦你开始处理人类健康问题,其他问题就会显得无关紧要。”

在他的工作过程中,DeCaprio开始注意到机器学习和其他统计技术进入医疗保健的方式中存在的问题,特别是预测模型的应用没有考虑到医院的病人群体。

DeCaprio说:“有人会说,‘我知道如何预测糖尿病’或者‘我知道如何预测再入院率’,然后他们就会卖模型。”“我知道这是行不通的,因为纽约低收入人群再次接受治疗的原因与佛罗里达退休社区再次接受治疗的原因非常不同。重要的不是建立一个神奇的模型,而是建立一个系统,可以快速获取某人的数据,并针对他们的问题训练出一个模型。”

本着这种思路,DeCaprio与前同事、连续创业家Andrew Eye联手,于2017年创立了ClosedLoop。这家初创公司的第一个项目涉及为医疗家庭网络(MHN)创建预测患者健康结果的模型。医疗家庭网络是一家非盈利医院合作机构,专注于改善芝加哥的医疗补助受益人的护理。

当创始人创建他们的建模平台时,他们必须解决许多阻碍医疗保健采用人工智能解决方案的最常见的障碍。

通常,创业公司遇到的第一个问题是如何让他们的算法与每个医疗系统的数据协同工作。各医院在收集病人数据的类型以及在系统中存储这些信息的方式上各不相同。医院甚至以截然不同的方式存储相同类型的数据。

DeCaprio认为,他的团队在医疗领域的知识帮助他们制定了一个解决方案,允许客户将原始数据集上传到ClosedLoop的平台上,只需点击几下鼠标就能创建出病人风险评分等东西。

医疗领域人工智能的另一个局限是很难理解模型是如何得出结果的。有了ClosedLoop的模型,用户可以看到影响每个预测的最大因素,这让他们对每个输出都更有信心。

总的来说,要想在客户运营中根深蒂固,两位创始人知道他们的分析平台需要给出简单、可行的见解。这已经转化为一个系统,生成列表、风险评分和排名,护理管理人员可以使用这些系统来决定哪些干预措施对哪些患者最紧迫。

DeCaprio说:“在很多情况下,当有人走进医院时,已经太晚了(无法避免昂贵的治疗)。”“降低医疗成本的最佳机会,大多来自于让他们一开始就远离医院。”

像健康保险公司这样的客户还使用ClosedLoop的平台来预测疾病风险、急诊室过度使用和欺诈等更广泛的趋势。

加大应对COVID-19疫情的力度

今年3月,close sedloop开始探索其平台如何帮助医院准备和应对COVID-19。这些努力在3月16日周末的一次公司黑客马拉松中达到了。截至周一,ClosedLoop已经在GitHub上建立了一个开源模型,为医保患者分配COVID-19风险评分。到那个周五,它已经被用于对200多万患者进行预测。

如今,该模式适用于所有患者,而不仅仅是那些享受医疗保险的患者,它已被用于评估全国各地社区的脆弱性。护理组织已经使用这个模型来预测病人的激增,并帮助处于最高风险的个人了解他们可以做什么来防止感染。

DeCaprio说:“其中一些只是接触那些社会孤立的人,看看他们能做些什么。”“一个85岁关在家里的人可能不知道有一个以社区为基础的组织可以为他们运送食品杂货。”

对DeCaprio来说,将人工智能的预测能力带到医疗保健领域,是一个值得的,但也令人羞愧的经验。

他说:“问题的严重性是如此之大,无论你有什么影响,你都感觉不到你已经采取了足够的行动。”“与此同时,每当一个组织说,‘这是我们的护理经理用来确定该联系谁的主要工具’,就会感觉很棒。”