「LeanTaaSの創設者兼CEO、モハン・ギリダラダスによるインタビューシリーズ」
Interview series with LeanTaaS Founder and CEO, Mohan Giridharadas
モーハン・ギリダラダスは、AIを活用したSaaSベースの能力管理、スタッフ配置、患者フローのソフトウェアを提供するリーダー企業であるLeanTaaSの創設者兼CEOです。同社のソフトウェアは、全国の175以上の医療システムで使用されています。LeanTaaSは最近、2023年1月10日にHospital IQを買収し、デジタルヘルス企業として初めて10億ドル以上の評価額を達成しました。この買収は、2022年6月6日にバンキャピタルが同社の過半数の株式を取得したことに続いています。
早い時期からエンジニアになりたいと思っていましたが、何がこの興味を引き起こしたのでしょうか？
私の父はエンジニアであり、兄弟姉妹のうち3人もエンジニアでした。私は常に高等教育の道を歩んでおり、最終的にはボンベイのIIT（インド工科大学）に入学しました。卒業前に電気工学を学び、その後アメリカに渡り、ジョージア工科大学でコンピュータサイエンスの修士号を取得し、さらにスタンフォード大学でMBAを取得しました。
あなたは18年間マッキンゼーアンドカンパニーで働いていましたが、どのようなプロジェクトに取り組み、その経験から何か教訓を得ましたか？
マッキンゼーでは、北米でのリーンマニュファクチャリングとリーンサービスオペレーション、APACでのリーンオペレーションとリーンサービスオペレーションを担当していました。2009年末に退社する際、LeanTaaSを立ち上げるための2つの主なアイデアを持っていました。まず、どこでも業務改善プロジェクトがエクセルスプレッドシートを背景に行われていることに気付きました。さらに、どのようなプロセス改善の取り組みにも、内部または外部のプロジェクトチームが必要です。このようなチームは、常にトッププロジェクトに応じて進化するプロジェクトの仕事を持っています。私のビジョンは、エクセルレベルの計算を洗練された数学で置き換え、現地のプロジェクトチームの必要性をソフトウェアサービス（SaaS）プラットフォームで置き換えることができるリーントランスフォーメーションの能力を提供することでした。
シリコンバレーのカクテルパーティでの気軽な会話がLeanTaaSの設立につながった経緯を教えていただけますか？
シリコンバレーでは、どのカクテルパーティやディナーパーティでも、会社を設立したり売却したり、上場させたりした人たちが必ずいます。私もそのようなパーティーに参加していて、新しい人から私の仕事について尋ねられました。私はマッキンゼーにいると話しましたが、既にソフトウェア会社を立ち上げることを決めていました。その時点ではまだ具体的なアイデアはありませんでした。彼は私を見て、「それはかなり大胆な飛躍だね」と言いました。彼は、私がマッキンゼーでの現職では、どの最高経営責任者のカレンダーにでも入ることができると説明しました。もし製品も技術も資金も顧客もないまま独立して会社を始めたら、誰が私を見ることができるのだろう？しばらくはこのことで頭を悩ませましたが、最終的にはこの会話を基盤として利用しました。私の新しい会社は、私が20年かけて築いたスキルを活用できるものであり、ソフトウェアの領域で破壊的かつ独自の存在でなければなりませんでした。この重要な会話は、私に可能性を絞り込み、明確なミッションと目的を持つテーマティックなソフトウェア会社の構築に集中することを助けました。
LeanTaaSの最初のビジョンは広範囲でしたが、なぜヘルスケアに焦点を当てるように変更しましたか？
LeanTaaSの旅は2010年に業界を横断するアプローチで始まりました。Google、ホームデポ、フレクストロニクスなど、約20社と連携して、カスタムビルトのSaaSアプリケーションを通じて業績を改善していました。
そして2013年、スタンフォードヘルスケアとパートナーシップを結び、彼らの注入スケジュールの課題を解決しました。供給と需要の最適なマッチングを行うためのアルゴリズムを作成しました。過去の経験から、分析的に厳密な方法で供給と需要をマッチングすることが業績の最適化に不可欠であることを知っていました。私たちのソリューションはうまく機能し、その後18ヶ月間はアルゴリズムの改善と最初の製品であるiQueue for Infusion Centersの開発に取り組みました。2015年には、完全にヘルスケアに特化するための転換をしました。
病院や医療機関の運営を最適化するために使用されるいくつかの機械学習技術は何ですか？
医療データがますますデジタル化されるにつれて、そのデータを活用して供給と需要を効率的にマッチングする機会が存在します。機械学習技術は人間の思考をはるかに超える数学的な能力を持っており、病院や輸液センターの運用を最適化するためにますます利用されています。これらの技術はデータ駆動型の洞察を活用して効率性、患者の結果、リソースの配分を改善します。医療最適化における主要な機械学習技術には以下のようなものがあります：
予測分析：機械学習アルゴリズムは、過去のデータを分析して患者の入院率、疫病の発生、患者の結果を予測することができます。これにより、病院はリソースを効果的に割り当て、潜在的な患者需要の急増に備えることができます。
患者フロー管理：機械学習は、退院時刻や障壁、病床の利用可能性、病院内での患者の移動を予測することで、患者のフローを最適化することができます。これにより待ち時間が短縮され、患者の満足度が向上し、リソースの利用が向上します。
リソースの配分とスケジューリング：機械学習は、過去のデータとリアルタイムの需要に基づいて、病院のスタッフ、手術室、機器のスケジューリングを支援することができます。これにより最適なリソースの配分が保証されます。現在の医療スタッフ不足の状況下でこれは重要です。
LeanTaaSはどのように医療スタッフ不足を軽減するのでしょうか？
当社の技術は、AIと予測分析によって駆動され、ヘルスシステムの過去とリアルタイムのデータに基づいて、入院ユニット、輸液センター、手術室全体で利用可能な労働力を最適化するためのサポートを提供します。これには以下のような方法があります：
スタッフ配置のソリューション：利用可能なスタッフを現在のおよび将来の患者のニーズに最も適した形で配置するために、インページェントエリア全体でスタッフの可視性を提供するスタッフモジュールを提供します。 たとえば、iQueue for Inpatient Flowでは、ヘルスシステム全体での可視性を提供し、ユニットの看護リーダーやスタッフオフィスがスタッフ不足を予見し、利用可能なリソースを割り当て、障壁を解消し、個々の患者のニーズに対応するための時間と洞察を提供します。iQueue for Inpatient Flowを使用することで、Health Firstは、ケアの異なるレベルに対するヘルスシステム全体でのコアフローティングの削減率が44％、毎日のスタッフ配置計画の伝達時間が45分、月間のスタッフ配置のための電話が500回削減されました。
予測可能な、一貫性のある勤務日と休憩時間を確保する最適化されたスケジューリングツール。 たとえば、iQueue for Infusion Centersでは、予約のミックス、看護師とチェアのリソース、および関連する予約を考慮して最適化されたスケジュールを作成することができます。これにより、日中のピークを平準化し、予測される追加予約やキャンセル予約を予測し、看護師に定期的な休憩を可能にする一貫した作業量を提供します。iQueue for Infusion Centersを使用することで、オレゴンヘルス＆サイエンス大学は、最大容量を超える日の割合が39％減少し、ピーク時のチェア利用率が14％減少し、予定終了時間を過ぎる割合が31％減少しました。
スタッフの日常業務で時間のかかるまたはストレスの原因となるタスクを削減または排除する機能。 たとえば、iQueue for Operating Roomsでは、手術室の予約プロセスを簡素化し、ORのスケジュール情報の一元的な情報源を表示し、複数の電話ではなく1回のクリックでケース予約の解放やリクエストを行うモジュールを提供します。iQueue for Operating Roomsの使用により、バプティスト・ヘルス・ジャクソンビルは、放棄された電話の削減率が46％、病院ごとに1日あたりの追加ケースが4件、通話の平均処理時間の50％の削減、最大の病院での通話量の40％の削減を実現しました。
患者フローを自動化するための主要な機能について議論できますか？
入院患者のキャパシティ管理は、病院にとって最も重要な課題の1つです。患者の需要に対応するために病床の利用可能性、患者の動員、スタッフのニーズを調整する複雑なバランスを取る必要があります。キャパシティやスタッフを積極的に管理できないと、待ち時間が長くなり、滞在時間が長くなり、転送や治療を受けずに退院する患者が発生します。このような運用の実践は、適切な患者ケア、スタッフの満足度低下、病院の収益の減少につながります。
LeanTaaSのiQueue for Inpatient Flowソリューションは、病院のリーダーや現場のチームがベッドの利用可能性、患者の動員、スタッフのニーズを連携して調整し、キャパシティを確保し、ケアチーム全体で優先順位を調整し、スタッフを最も必要とするエリアに割り当てることができるようにします。iQueueは既存のシステム（例：EHR、患者フロー、労働力管理など）からデータを収集し分析し、キャパシティを動的に調整します。 iQueueは、病院の運用状況を常にモニタリングしリアルタイムの洞察を提供し、障壁を特定することで、将来に備えることができます。テクノロジーを活用した自動化と透明性により、病院はキャパシティを積極的に管理してケアの進行を促進し、毎日の退院や転送を調整し、毎日のスタッフ配置を効率化することができます。
多くの病院にとって、COVID-19パンデミックへの対応において、LeanTaaSは重要な役割を果たしました。どのような結果が見られましたか？
COVID-19パンデミックによって、病院は公にその能力の限界に追い込まれました。需要側では、急により多くの患者が集中治療を必要としましたが、供給側では、PPEの不足、ICUベッドの不足、通常のベッドの不足、そして看護スタッフの不足がありました。現在でも、病院の収益は増加した患者数と減少した選択的手術によって非常に薄くなっています。病院は足場を拡張することや資産を増やすことができないため、既存の資産をより効果的に活用することに焦点を当てる必要がありました。
LeanTaaSのソリューションは、病院の手術のスケジュール管理、管理業務の削減、そして最終的にはコスト効率の向上に役立ちました。例えば、パンデミック中、Novant Healthは利用可能な手術室の時間の不足、8,000件の延期された手術、およびブロックの効率の低下に直面しました。同社はiQueue for Operating Roomsを導入して、手術室の容量を改善し、外科医とそのスケジューラーが手術室の時間を簡単に表示、アクセス、共有できるツールを提供しました。このツールは、手術件数を4%増やし、累積した75-90日間の手術の遅れをたった90日間で解消しました。最終的には6.15倍のROIを実現し、外科医とその診療所の管理者から幅広い関与を得ることができました。
ヘルスケアを現代に導くための課題は何ですか？
従来、ヘルスケア業界は古い基盤によって定義されており、問題を称えるのではなく積極的に解決することを優先してきました。また、新しい技術への信頼を妨げる安全性と精度への特別な要求があります。さらに、財源が限られているため、リターンが保証されていない投資をリスクにはできません。実際、パンデミックはこの考え方を変えるのに役立ちました。ヘルスシステムは、アクセスを維持するためにテレヘルスやキャパシティ管理のソリューションなどのデジタルソリューションを迅速に導入する必要があり、その過程で、プロバイダーや患者が先端のソリューション、リターンオンインベストメント、そして自分たち自身よりも技術を採用することによる迅速で敏捷な行動の要求を証明しました。
他の産業に比べて数十年遅れていたヘルスケアは、この最近のデジタルトランスフォーメーションの急増により、技術の世代を飛ばす位置になっています。消費主義に追いつくことはできませんが、AIを先導して飛躍することはできます。ヘルスケアのリーダーたちは、安全性、プライバシー、即時の結果、投資の確かなリターンを優先する方法をすでに知っており、人間の専門知識を維持および向上させるために本当に支援的で有用なワークフローを提供する必要があります。急速なデジタル化により、彼らはセキュリティを備えた新しいAIベースの技術を維持するために必要なインフラを構築しました。
ただし、ヘルスケアに新しい技術を導入する際の重要な要素は、変革管理です。技術単体では持続可能な変革はもたらされません。変革管理の専門家と連携して、組織を混乱から結果へと導くことが必要です。それがLeanTaaSが今年初めに発表したTransformation as a Service（TaaS）の提供です。これは、成果を保証する画期的なサービスであり、各顧客には、技術の導入に必要なサービスを提供する専任チームが割り当てられ、データの正規化、既存のワークフローの自動化とデジタル化、変革管理の推進、システム全体のガバナンスの確立、そして成功を保証します。
LeanTaaSについて共有したいことは他にありますか？
私たちは常に顧客の声を聞き、AIの進歩に基づいてイノベーションを行っています。そのため、最近、iQueue Autopilotを発表しました。これは、病院運営における画期的なAIソリューションであり、病院のリーダーに人間のような対話と実行可能な洞察を提供し、患者のフロー、スケジューリング、コマンドセンター、ブロック管理、スタッフ配置などのキャパシティ管理のユースケースをサポートします。このようなアクセス可能で即座で強力なサポートにより、病院のリーダーはより高い財務結果を達成し、ケアへのアクセスを増やすことができます。看護師や医療提供者は自由に時間を割り当てて最高の注意を患者に向けることができ、スタッフは日々生産的に業務を遂行することができ、過労を回避することができます。iQueue Autopilotにより、LeanTaaSはヘルスケアの「航空管制」を実現し、一つのプラットフォーム上で医療のフローとキャパシティの最適化を管理します。
素晴らしいインタビューをありがとうございます。もっと詳しく知りたい読者は、LeanTaaSを訪れることをお勧めします。
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