회사에서 만든 플랫폼인 Navina는 생성 ​​AI를 활용하여 데이터가 의사와 환자 간의 상호 작용에 정보를 제공하는 방식을 혁신한다. 이스라엘에 본사를 둔 Navina의 CEO인 Ronen Lavi는 진료 현장에 AI를 도입하는 주된 목적은 제한된 시간 내에 의사에게 깊은 환자 통찰력을 제공함으로써 환자와 공급자의 상호 작용을 보다 의미 있고 효과적으로 만드는 것이라고 설명했다.

Lavi는 의료 서비스 제공자가 직면한 압도적인 부담에 대해 우려를 표명하면서 다양한 출처와 형식에서 무질서하고 비연대적이며 조각난 데이터를 선별해야 한다고 말했다. 그는 AI가 여러 소스에서 대량의 데이터를 처리하고 복잡한 의학 용어를 더 간단하고 간결한 용어로 요약할 수 있는 능력을 가지고 있다고 강조했다.

Navina의 두 번째 목표는 의료 서비스를 사후 대응 방식에서 사전 대응 방식으로 전환할 수 있는 귀중한 통찰력을 임상의에게 제공하는 것이다. 이 선제적 접근 방식은 질병 위험 요소를 조기에 식별하고 더 빠른 진단을 가능하게 하며 잠재적으로 생명을 구할 수 있습니다. Lavi는 Navina가 의사에게 환자 방문 전이나 방문 중에 치료 시점에서 임상 데이터를 이해할 수 있는 포괄적인 도구 세트를 제공한다고 설명했다.

Navina 개발의 세 번째 목표는 의사가 사용할 수 있는 데이터를 효과적으로 활용하고 그들이 제공하는 치료에 대해 Medicare 및 Medicaid와 같은 가치 기반 프로그램에서 재정적 크레딧을 받을 수 있도록 돕는 것이다. 이미 Central Virginia Family Physicians(CVFP)에서 Navina는 만성 합병증이 있는 당뇨병, 만성 신장 질환 및 병적 비만과 같은 잠재적으로 생명을 위협하는 상태를 식별하는 의사를 지원했다.

버지니아주 린치버그에 있는 CVFP의 의료 책임자인 Jarrett Dodd 박사는 직원들의 소진에 대한 우려를 표명하고 그의 진료소에서 52명의 의사가 전자 건강 기록을 빠르고 효율적으로 탐색할 수 있는 솔루션을 찾았다. American Academy of Family Physicians Innovation Lab에서 Navina를 가정의의 번아웃을 줄이기 위한 필수 기술로 인정한 것을 알게 된 Dodd 박사는 한 번 시도해 보기로 결정했다.

Dr. Dodd는 Navina가 전자 건강 기록 시스템과 통합되어 개별 환자 데이터를 분석하여 현장 진료 중에 중요한 정보에 더 쉽게 액세스할 수 있는 "환자 초상화"를 생성한다고 설명했다. 이 도구는 실험실 결과, 이미징 스캔 및 전문가 메모를 비롯한 여러 소스의 데이터를 통합하여 명확하고 간결한 방식으로 의사에게 제공한다. 예를 들어 환자가 최근에 입원한 경우 Navina는 의사가 검색할 필요 없이 퇴원 요약을 제공한다. 당뇨병 환자의 경우 Navina는 평균 혈당 수치를 반영한 ​​가장 최근의 헤모글로빈 A1C 검사결과와 잠재적인 신장 손상을 나타내는 소변 검사를 제시한다.

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