Mohan Giridharadas, Fundador y CEO de LeanTaaS – Serie de entrevistas
Mohan Giridharadas, Fundador y CEO de LeanTaaS - Entrevistas
Mohan Giridharadas es el Fundador y CEO de LeanTaaS, líder en el mercado en la provisión de software de gestión de capacidad, personal y flujo de pacientes basado en inteligencia artificial (IA) y SaaS para sistemas de salud. El software de la empresa es utilizado por más de 175 sistemas de salud en todo el país. LeanTaaS se convirtió recientemente en la primera empresa de salud digital en superar una valoración de $1 mil millones con la adquisición de Hospital IQ el 10 de enero de 2023, después de que Bain Capital adquiriera una participación mayoritaria en la empresa el 6 de junio de 2022.
Desde una edad temprana, sabías que querías ser ingeniero, ¿qué despertó este interés?
Crezco, mi padre era ingeniero, al igual que mis tres hermanos mayores. Siempre estaba en un camino hacia una educación superior y finalmente ingresé al IIT (Indian Institute of Technology) en Bombay. Estudié ingeniería eléctrica en la universidad antes de venir a Estados Unidos y llegar a la Universidad de Georgia Tech para mi Maestría en Ciencias de la Computación, y luego a la Universidad de Stanford para mi MBA.
Trabajaste en McKinsey & Company durante 18 años, ¿en qué proyectos trabajaste y qué lecciones aprendiste de la experiencia?
En McKinsey, dirigí Lean Manufacturing y Lean Service Operations en América del Norte, además de Lean Operations y Lean Service Operations en APAC. Salí a fines de 2009 con dos ideas principales para comenzar LeanTaaS. En primer lugar, noté que los proyectos de mejora operativa en todas partes se estaban llevando a cabo a partir de hojas de cálculo de Excel. Además, cualquier tipo de esfuerzo de mejora de procesos requiere un equipo de proyecto, ya sea interno o externo. Estos equipos tienen trabajos de proyecto que están en constante evolución con cualquier proyecto que sea prioritario en ese momento. Mi visión de comenzar LeanTaaS era poder ofrecer capacidades de transformación ágil que reemplacen las matemáticas a nivel de Excel con matemáticas sofisticadas, y reemplazar la necesidad de un equipo de proyecto en el terreno con una plataforma de Software como Servicio (SaaS).
¿Podrías compartir la historia de cómo una conversación casual en una fiesta en Silicon Valley llevó a la fundación de LeanTaaS?
En Silicon Valley, cualquier fiesta de cócteles o cena inevitablemente cuenta con personas que han iniciado empresas, vendido empresas o las han llevado a bolsa. Estaba en una de estas fiestas y alguien nuevo me preguntó qué hacía. Le dije que estaba en McKinsey, pero ya había decidido que iba a dejarlo para comenzar una empresa de software. En ese momento, no tenía muy claro qué sería exactamente. Me miró y dijo: “eso es un salto bastante audaz”. Explicó que en mi rol actual en McKinsey, tenía la capacidad de reunirme con cualquier director ejecutivo. Si me fuera a ir para comenzar mi propia empresa, sin un producto, tecnología, financiamiento, clientes, ¿quién me iba a ver entonces? Estuve pensando en esto por un tiempo, pero al final utilicé esta conversación como un bloque de construcción fundamental. Mi nueva empresa tenía que ser algo que pudiera aprovechar las habilidades que me llevó 20 años desarrollar, al mismo tiempo que fuera disruptiva y distintiva en el espacio de software. Esta conversación decisiva me ayudó a reducir las posibilidades y centrarme en construir una empresa de software temática con una misión y propósito muy claros.
- Cómo optimizar tu tubería de entrada de datos de DL con un operador...
- Usa Python para descargar múltiples archivos (o URLs) en paralelo
- Construyendo un Pipeline de Aprendizaje Automático para la Clasific...
La visión original de LeanTaaS era amplia, ¿qué te hizo cambiar el enfoque hacia la salud?
El viaje de LeanTaaS comenzó en 2010 con un enfoque agnóstico de la industria. Trabajábamos con aproximadamente 20 empresas, incluyendo Google, Home Depot y Flextronics, para mejorar el rendimiento operativo a través de aplicaciones SaaS personalizadas.
Luego, en 2013, nos asociamos con Stanford Health Care para resolver su desafío de programación de infusiones. Creamos un algoritmo diseñado para igualar de manera óptima la oferta disponible con las señales de demanda en curso. Sabía por mi experiencia anterior que igualar la oferta y la demanda de manera analíticamente rigurosa es clave para optimizar el rendimiento operativo. Nuestra solución funcionó y pasamos los siguientes 18 meses perfeccionando nuestros algoritmos y creando nuestro primer producto, iQueue para Centros de Infusión. En 2015, cambiamos completamente nuestro enfoque hacia la salud.
¿Cuáles son algunas de las tecnologías de aprendizaje automático que se utilizan para optimizar las operaciones en hospitales e instituciones de salud?
A medida que cada vez más datos de atención médica se digitalizan, existe la oportunidad de aprovechar esos datos para ayudar a los proveedores a igualar de manera más eficiente la oferta y la demanda. Las tecnologías de aprendizaje automático tienen capacidades matemáticas mucho mayores que la mente humana y se han utilizado cada vez más para optimizar las operaciones en hospitales y centros de infusión. Estas tecnologías aprovechan las ideas basadas en datos para mejorar la eficiencia, los resultados de los pacientes y la asignación de recursos. Algunas de las tecnologías prominentes de aprendizaje automático en la optimización de la atención médica incluyen:
Análisis Predictivo: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar datos históricos para predecir tasas de admisión de pacientes, brotes de enfermedades y resultados de pacientes. Esto ayuda a los hospitales a asignar recursos de manera más efectiva y planificar posibles aumentos en la demanda de pacientes.
Gestión del Flujo de Pacientes: El aprendizaje automático puede optimizar el flujo de pacientes al predecir los tiempos de alta o las barreras, la disponibilidad de camas y el movimiento de los pacientes dentro del hospital. Esto reduce los tiempos de espera, mejora la satisfacción del paciente y mejora la utilización de recursos.
Asignación de Recursos y Programación: El aprendizaje automático puede ayudar en la programación del personal del hospital, salas de operaciones y equipos en función de los datos históricos y la demanda en tiempo real, garantizando una asignación óptima de recursos. Esto es crítico durante la actual crisis de personal de atención médica.
¿Cómo ayuda LeanTaaS a mitigar la escasez de personal de atención médica?
Nuestra tecnología, impulsada por IA y análisis predictivo y alimentada por los datos históricos y en tiempo real del sistema de salud, ayuda a los líderes del sistema de salud a optimizar completamente su fuerza laboral disponible en las unidades de pacientes internos, centros de infusión y salas de operaciones. Hacemos esto de varias maneras:
Soluciones de personal para garantizar que el personal disponible esté configurado en todas las áreas de pacientes internos para satisfacer mejor las necesidades de los pacientes actuales y futuros. Por ejemplo, iQueue for Inpatient Flow ofrece un módulo de personal que brinda visibilidad en todo el sistema de salud, lo que permite a los líderes de enfermería de la unidad y a la oficina de personal identificar de manera proactiva las brechas de personal y asignar los recursos disponibles para abordar mejor las barreras y satisfacer las necesidades individuales de los pacientes. Mediante el uso de iQueue for Inpatient Flow, Health First logró una reducción del 44% en la flotación central en todo el sistema de salud a diferentes niveles de atención, una reducción de 45 minutos en la comunicación del plan de personal diario y la eliminación de 500 llamadas mensuales para desplegar personal.
Herramientas de programación optimizadas que garantizan que el personal trabaje días previsibles y consistentes y tome los descansos necesarios. Por ejemplo, iQueue for Infusion Centers permite a los líderes de infusión crear horarios optimizados que tienen en cuenta la combinación de citas, los recursos de enfermería y sillas, y las citas vinculadas. Estos horarios “suavizan” los picos al mediodía en los horarios diarios colocando las citas en momentos óptimos y predicen los posibles pacientes adicionales y los pacientes que no se presentarán en los próximos días para dar a las enfermeras cargas de trabajo consistentes que permitan descansos regulares. Con iQueue for Infusion Centers, Oregon Health & Science University logró una disminución del 39% en el porcentaje de días por encima de la capacidad máxima, una disminución del 14% en la utilización máxima de sillas y una disminución del 31% en el tiempo de cierre programado.
Funciones que reducen o eliminan tareas que consumen mucho tiempo o estresantes para el personal en su trabajo diario. Por ejemplo, iQueue for Operating Rooms proporciona módulos que simplifican y digitalizan los procesos de reserva en la sala de operaciones, muestran una única fuente de verdad para la información de programación de la sala de operaciones y permiten a los programadores liberar tiempo o solicitar una reserva de caso no con múltiples llamadas telefónicas, sino con un clic. Al utilizar iQueue for Operating Rooms, Baptist Health Jacksonville logró una reducción del 46% en las llamadas abandonadas, 4 casos adicionales programados diariamente por hospital, una disminución del 50% en el tiempo promedio de manejo de llamadas y una reducción del 40% en el volumen de llamadas en su hospital más grande.
¿Puede hablar sobre algunas de las características principales que ayudan a automatizar el flujo de pacientes?
Administrar la capacidad de pacientes internos es uno de los desafíos más críticos para los hospitales. Requiere un acto de equilibrio complejo para coordinar la disponibilidad de camas, el flujo de pacientes y las necesidades de personal para garantizar que los recursos adecuados estén disponibles para satisfacer la demanda de los pacientes. Sin la capacidad de gestionar proactivamente la capacidad y el personal, se producen cuellos de botella que afectan el flujo de pacientes, lo que provoca largos tiempos de espera, estancias prolongadas, desvíos o pacientes que se van sin recibir tratamiento. Este tipo de práctica operativa resulta en una atención inadecuada al paciente, una satisfacción reducida del personal y una pérdida de ingresos para el hospital.
La solución iQueue for Inpatient Flow de LeanTaaS permite a los líderes del hospital y a los equipos de primera línea coordinar la disponibilidad de camas, el flujo de pacientes y las necesidades de personal al unísono para garantizar que haya capacidad disponible, que las prioridades estén alineadas en todos los equipos de atención y que el personal se asigne a las áreas donde más se les necesita. iQueue recopila y analiza datos de los sistemas existentes (por ejemplo, EHR, flujo de pacientes, gestión de la fuerza laboral, etc.) para ajustar dinámicamente su capacidad. iQueue apoya a todos los miembros del equipo al monitorear constantemente la salud operativa de su hospital para brindar información en tiempo real y señalar barreras, lo que les permite prepararse para lo que viene. A través de la automatización y la transparencia habilitadas por la tecnología, los hospitales pueden mejorar la forma en que trabajan al gestionar proactivamente la capacidad para impulsar la progresión de la atención, orquestar altas y traslados diarios y agilizar la programación diaria del personal.
Para muchos hospitales, LeanTaaS fue fundamental para enfrentar la pandemia de COVID-19, ¿qué tipo de resultados se observaron?
La pandemia de COVID-19 empujó públicamente a los hospitales al límite de su capacidad. En el lado de la demanda, de repente se necesitaba atención médica intensiva para más pacientes, mientras que en el lado de la oferta, hubo escasez de equipos de protección personal, camas de UCI, camas regulares y finalmente personal de enfermería. Hasta el día de hoy, los márgenes hospitalarios son muy ajustados debido al aumento de la carga de pacientes y la disminución de los procedimientos electivos. Sin la capacidad de expandir su infraestructura o adquirir más activos, los hospitales han tenido que centrarse en aprovechar al máximo sus activos existentes.
Las soluciones de LeanTaaS ayudaron a los hospitales a programar cirugías, reducir tareas administrativas y, en última instancia, ser más eficientes en costos, una situación beneficiosa para todos. Por ejemplo, durante la pandemia, Novant Health enfrentó una escasez de tiempo disponible en quirófanos, 8,000 casos de cirugías pospuestas y baja utilización de bloque. El sistema implementó iQueue para Quirófanos para mejorar la capacidad de los quirófanos y proporcionar a los cirujanos y sus programadores una herramienta que facilitara la visualización, acceso y compartición del tiempo de quirófano. La herramienta resultó vital para navegar en las consecuencias del retorno de los casos quirúrgicos. Novant Health aumentó el volumen de casos en un 4% y eliminó por completo su acumulación de casos pendientes, que se había acumulado durante 75-90 días, en solo otros 90 días. En última instancia, obtuvieron un retorno de inversión de 6.15X, junto con una mayor participación de los cirujanos y los administradores de sus prácticas.
¿Cuáles son algunos de los desafíos para llevar la atención médica a la era moderna?
Tradicionalmente, la industria de la atención médica se ha caracterizado por su infraestructura obsoleta que admira los problemas en lugar de resolverlos de manera proactiva; su obligación especial de seguridad y precisión que desalienta a confiar en nuevas tecnologías; y finalmente, como los recursos financieros son preciosos, sus líderes no pueden arriesgarse a invertir sin una recompensa garantizada. La pandemia en realidad ayudó a cambiar esta situación. Los sistemas de salud necesitaron adoptar rápidamente soluciones digitales como la telemedicina y nuestras soluciones de gestión de capacidad para mantener el acceso a la atención médica, y en el proceso demostraron la demanda de proveedores y pacientes por soluciones de vanguardia, retorno de inversión y que podían adoptar tecnología más rápido y ágilmente de lo que ellos mismos pensaban.
Después de décadas de rezago en comparación con otras industrias, este reciente aumento en la transformación digital está posicionando a la atención médica para saltar una generación tecnológica. No puede ponerse al día con el consumismo, pero puede avanzar y liderar el avance hacia la inteligencia artificial. Los líderes de la atención médica ahora saben cómo priorizar la seguridad, la privacidad, los resultados inmediatos y el retorno de inversión comprobado en su tecnología, que debe ofrecer flujos de trabajo verdaderamente útiles que preserven y mejoren la experiencia humana. Al digitalizarse tan rápidamente, han construido la infraestructura necesaria para sostener nuevas tecnologías basadas en inteligencia artificial con seguridad.
Sin embargo, un elemento crítico para introducir nueva tecnología en la atención médica es la gestión del cambio. La tecnología por sí sola no produce una transformación sostenible. Debe ir acompañada de expertos en gestión del cambio que puedan guiar a las organizaciones a través de la interrupción hacia los resultados. Por eso, a principios de este año, LeanTaaS anunció el lanzamiento de Transformation as a Service (TaaS), un servicio único en su tipo que garantiza resultados. La oferta de TaaS proporciona a cada cliente un equipo dedicado que ofrece los servicios necesarios para implementar nuestra tecnología, asegurando la higiene de los datos normalizados, la automatización y digitalización de los flujos de trabajo existentes, la gestión del cambio, el establecimiento de gobernanza en todo el sistema y la garantía de éxito.
¿Hay algo más que le gustaría compartir sobre LeanTaaS?
Continuamente estamos escuchando a nuestros clientes e innovando en función de sus necesidades específicas y los avances en inteligencia artificial. Como tal, recientemente lanzamos iQueue Autopilot, una solución generativa de IA única en su tipo para operaciones hospitalarias que brinda a los líderes hospitalarios conversaciones similares a las humanas e información práctica para respaldar la toma de decisiones en cuanto a flujo de pacientes, programación, centro de comando, gestión de bloques, personal y otros casos de uso de gestión de capacidad tanto en entornos de pacientes internos como ambulatorios. Con un soporte tan accesible, inmediato y poderoso, los líderes hospitalarios podrán obtener mayores resultados financieros y aumentar el acceso a la atención; los enfermeros y proveedores podrán dedicar libremente su tiempo y máxima atención a los pacientes; y el personal podrá operar de manera productiva día a día sin agotarse. Con iQueue Autopilot, LeanTaaS está dando vida a nuestra visión de “control de tráfico aéreo” para la atención médica, gestionando el flujo de pacientes y la optimización de capacidad en todo el continuo de atención en una plataforma única.
Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen obtener más información deben visitar LeanTaaS.
