Por dentro de Abridge: la IA que escucha 100 millones de consultas médicas — Janie Lee y Chai Asawa de Abridge

The first and most important thing is context is everything as Tai alluded to. Lo primero y más importante es que el contexto lo es todo, como señaló Tai. And I also think about how do we go from being reactive alerting to really proactive intelligence at the point at which it matters most. Y también pienso en cómo pasamos de generar alertas reactivas a una inteligencia verdaderamente proactiva en el momento que más importa. One thing we like to say is we want our product to feel like air conditioning. Una frase que nos gusta usar es que queremos que nuestro producto se sienta como el aire acondicionado. It should be in the background just making things better. Debe estar en segundo plano, simplemente mejorando las cosas. And maybe if and if there is something that has great clinical risk and we're acutely aware that intervening now and not later is incredibly important, we should decide to act. Y quizás, si hay algo con un riesgo clínico importante y somos plenamente conscientes de que intervenir ahora y no después es increíblemente importante, deberíamos decidir actuar. Before we get into today's episode, I just have a small message for listeners. Antes de entrar al episodio de hoy, tengo un breve mensaje para los oyentes. Thank you. Gracias. We would not be able to bring you the AI engineering, science, and entertainment content that you so clearly want if you didn't choose to also click in and tune into our content. No podríamos traerles el contenido de ingeniería de IA, ciencia y entretenimiento que claramente quieren si no eligieran hacer clic y sintonizar nuestro contenido. We've been approached by sponsors on an almost daily basis. Hemos sido contactados por patrocinadores prácticamente a diario. But fortunately, enough of you actually subscribe to us to keep all this sustainable without ads and we want to keep it that way. Pero afortunadamente, suficientes de ustedes se suscriben para mantener todo esto sostenible sin anuncios, y queremos que siga así. But I just have one favor to ask all of you. Solo les pido un favor a todos. The single most powerful, completely free thing you can do is to click that subscribe button. Lo más poderoso y completamente gratuito que pueden hacer es hacer clic en el botón de suscribirse. It's the only thing I'll ever ask of you. Es lo único que les pediré. And it means absolutely everything to me and my team that works so hard to bring the Inspace to you each and every week. Y significa absolutamente todo para mí y para mi equipo, que trabaja tan duro para traerles el Inspace cada semana. If you do it, I promise you we'll never stop working to make the show even better. Si lo hacen, les prometo que nunca dejaremos de trabajar para hacer el show aún mejor. Now, let's get into it. Ahora, empecemos. Okay, this is a special crossover late in space unsupervised learning pod. Bien, este es un episodio especial de cruce entre Latent Space y el pod Unsupervised Learning. Very, very excited to do this, you know, once a year at this point. Muy, muy emocionado de hacer esto, ya saben, una vez al año a estas alturas. We get together and this is a fun occasion to get to do it on. Nos reunimos y esta es una ocasión divertida para hacerlo. Uh we I really wanted to talk to a bridge. Yo realmente quería hablar con Abridge. Uh but I felt very underqualified because it's healthcare is not something we cover very intensely and it just so happens that points are big big investors and supporters of uh bridge. Pero me sentía muy poco calificado porque el sector salud no es algo que cubramos muy intensamente, y da la casualidad que Redpoint es un inversor grande y gran apoyo de Abridge. So Así que anytime you want to have a portfolio company on on your podcast so please by all means. cada vez que quieran tener una empresa del portfolio en su podcast, por favor, adelante. So we introduce our guests um Chai and Janie welcome to the pod. Así que presentamos a nuestros invitados: Chai y Janie, bienvenidos al pod. Thanks for having us. Gracias por tenernos. We're excited to be here. Estamos emocionados de estar aquí. Thank you. Gracias. Yeah. Sí. So for for listeners Entonces, para los oyentes uh what do you guys do just to situate you guys in the in the company? ¿qué hacen ustedes para situarse dentro de la empresa? Uh Bridge is a clinical intelligence layer for health systems. Abridge es una capa de inteligencia clínica para sistemas de salud. We really started with documentation and building for clinicians. Realmente empezamos con la documentación y construyendo para los médicos. And we think that, you know, as we think about reducing the burden that clinicians have, they're spending 10 to 20 hours a week on documentation. Y pensamos que, a medida que reducimos la carga que tienen los médicos, están dedicando 10 a 20 horas semanales a la documentación. There's a massive doctor shortage in the country. Hay una escasez masiva de médicos en el país. We also think that conversations between patients and clinicians are probably the most important workflow in healthcare. También creemos que las conversaciones entre pacientes y médicos son probablemente el flujo de trabajo más importante en la salud. It's obviously where care is given and received, but if you think about the 20% of our GDP that goes towards healthcare, almost everything is a derivative of that conversation, whether it's the claim, the payment, the actual diagnosis given the treatment. Es obviamente donde se da y recibe la atención, pero si piensas en el 20% del PIB que va hacia la salud, casi todo es derivado de esa conversación: ya sea el reclamo, el pago, el diagnóstico real o el tratamiento. And we've started with a conversation to reduce the burden for doctors on documentation, but we're really excited about the path ahead as we become this broader clinical intelligence layer. Empezamos con la conversación para reducir la carga de los médicos en documentación, pero estamos muy emocionados con el camino que viene cuando nos convirtamos en esta capa de inteligencia clínica más amplia. I'm Chai. Soy Chai. I work on clinical decision support at ABridge. Trabajo en soporte para decisiones clínicas en Abridge. And so I think as Jenny said that we have this we're uniquely situated where we started off with the clinical note. Y creo que, como dijo Janie, estamos en una posición única porque empezamos con la nota clínica. What I'm really excited about and where we're expanding towards is what are all the things you can do before the conversation during the conversation and after the conversation if you did have access to all the context about patients pair guidelines medical literature and put that together and to serve you know what how healthcare could look fundamentally different. Lo que realmente me emociona y hacia donde estamos expandiéndonos es: ¿cuáles son todas las cosas que puedes hacer antes, durante y después de la conversación si tuvieras acceso a todo el contexto sobre pacientes, pautas de los pagadores, literatura médica, y lo pusieras todo junto para ver cómo podría lucir el sistema de salud de manera fundamentalmente diferente? Yeah. Sí. And that's like the context engine that you guys have. Y eso es como el motor de contexto que tienen. Is that what it's called? ¿Es así como se llama? Okay. Bien. Uh so historically as I understand it company started in 2018. Entonces, históricamente, según entiendo, la empresa empezó en 2018. Uh a lot of people would be familiar with like the AI voice notes form factor that that doctors would be like well do you consent to be being recorded? Mucha gente estaría familiarizada con el factor de forma de las notas de voz con IA, ese en el que los médicos preguntaban: ¿consiente usted en ser grabado? It replaces handwriting and what have you. Reemplaza la escritura a mano, etc. Uh but I it it sounds like more recently there's been a big transition in the company or just tell me about like the the broader transition. Pero parece que más recientemente ha habido una gran transición en la empresa, o simplemente cuéntame sobre la transición más amplia. Yeah. Sí. So from a transition perspective, we really think about our journey Entonces, desde una perspectiva de transición, realmente pensamos en nuestro recorrido as how do we, you know, first chapter was first act was how do we help save time and that's where a lot of that original product was como: ¿cómo, nuestro primer capítulo, primer acto fue cómo ayudamos a ahorrar tiempo? Y ahí es donde estaba gran parte del producto original. which like by the way one of the interesting stats on your landing page was like people spend doctors spend like time after hours. Que, por cierto, uno de los datos interesantes en su página de inicio era que los médicos pasan tiempo fuera de horario. They call it pajama time. Lo llaman tiempo pijama. Okay. Bien. Why is that pajama time? ¿Por qué se llama tiempo pijama? Uh doctors after work in their pajamas at home or just writing and catching up on their notes every day. Los médicos, en casa después del trabajo y en pijama, escriben y ponen al día sus notas todos los días. And you know, I think some of our favorite customer love stories. Y sabes, creo que algunas de nuestras historias de amor favoritas con los clientes... We have a Slack channel called Love Stories. Tenemos un canal de Slack llamado Love Stories. We have clinicians telling us a bridge has helped us, you know, from retiring early. Tenemos médicos diciéndonos que Abridge los ayudó a no tener que jubilarse anticipadamente. We're now finally able to go home and eat dinner with our kids for the first time and Ahora por fin podemos ir a casa y cenar con nuestros hijos por primera vez, y save their marriage and some. salvar su matrimonio, en algunos casos. Yeah. Sí. One of your quotes was like we're not divorcing anymore. Una de sus citas era algo como: ya no nos divorciamos. Like why? Como, ¿por qué? Like Como cuz they're working too much, I guess. porque trabajaban demasiado, supongo. Yeah. Sí. But um in terms of where we're going and where we're expanding, we really think about our second and third acts around how do we help health systems save and make more money. Pero en cuanto a a dónde vamos y a dónde nos expandimos, realmente pensamos en nuestro segundo y tercer acto como: ¿cómo ayudamos a los sistemas de salud a ahorrar y ganar más dinero? Health systems are operating with, you know, record low operating margins. Los sistemas de salud operan con márgenes operativos en mínimos históricos. It's getting harder and harder to serve patients. Cada vez es más difícil atender a los pacientes. And they have regulatory, some tailwinds, but also a lot of headwinds coming their way. Y tienen algunos vientos de cola regulatorios, pero también muchos vientos en contra que se avecinan. And we think AI is ripe for helping on the saving and make more money piece. Y creemos que la IA es perfecta para ayudar en el ahorro y en la generación de más ingresos. And then ultimately, how do we help save lives? Y, en última instancia, ¿cómo ayudamos a salvar vidas? The fact that our software and our product is open millions of times a week before, during, and after a patient walks in the room um gives us massive opportunity with products like clinical decision support, what Chai is building, but so many others to actually improve patient outcomes and probably one of the most important workflows and and problems to be going after right now. El hecho de que nuestro software y producto se abran millones de veces a la semana, antes, durante y después de que un paciente entre a la sala, nos da una oportunidad enorme con productos como el soporte para decisiones clínicas que está construyendo Chai, y muchos otros, para mejorar los resultados de los pacientes, que es probablemente uno de los flujos de trabajo y problemas más importantes a perseguir ahora mismo. I mean I think one thing that's that's interesting chai is obviously you came over to a bridge from glee and I think about clinical decision support uh which is you know for our listeners is basically you know in the context of a visit helping a doctor figure out the right type of care it's really a search problem in many ways right of of going through lots of different data sources very analogous to your previous role as as as one of the uh earliest engineers over at Glean um I'm sure a lot of our listeners are curious what's uh similar about the problem set you're going after now and what feels different uh now that you're you're in healthcare Creo que algo interesante, Chai, es que claramente viniste a Abridge desde Glean, y pienso en el soporte para decisiones clínicas, que para nuestros oyentes es básicamente, en el contexto de una visita, ayudar al médico a determinar el tipo de atención correcto. Es realmente un problema de búsqueda en muchos sentidos, de recorrer muchas fuentes de datos distintas, muy análogo a tu rol anterior como uno de los primeros ingenieros en Glean. Estoy seguro de que muchos oyentes tienen curiosidad sobre qué es similar en el problema que persigues ahora y qué se siente diferente ahora que estás en salud. Yeah. Sí. Um, very similar. Muy similar. And I I think taking a step back, I think with every wave, there's a lot of like very similar patterns that happen across different products. Y creo que, dando un paso atrás, pienso que con cada ola hay muchos patrones muy similares que se dan en distintos productos. A lot of social networking products look the same. Muchos productos de redes sociales se parecen. A lot of like crowd-based products look the same. Muchos productos basados en la multitud se parecen. And I think we're seeing that's very similar in the agent era with many companies, of course, in Redpoint's portfolio and so forth. Y creo que estamos viendo algo muy similar en la era de los agentes con muchas empresas, incluyendo las del portfolio de Redpoint. Um, and the key insight between both companies is that like you have amazing models, but like context is king and context is what actually puts them to work. Y la idea clave que comparten ambas empresas es que tienes modelos increíbles, pero el contexto es rey, y el contexto es lo que realmente los pone a trabajar. Um so I see in a lot of ways a lot of similarities and like this is a healthcare coded version of clean but I think the differences are really interesting. Veo muchas similitudes y creo que esto es una versión de Glean codificada para salud, pero las diferencias son realmente interesantes. A couple things that come to mind. Algunas cosas que se me ocurren. First and foremost uh like the rigor at which in which in in the setting we are in um the downside risk is extremely high here in healthcare. Primero y principalmente, el rigor en el entorno en que estamos: el riesgo a la baja es extremadamente alto en salud. It can actually be fatal in some cases. En algunos casos puede ser fatal. You prescribe something that the patient is allergic to for example. Por ejemplo, puedes recetar algo a lo que el paciente es alérgico. Whereas at Glean it's like oh you got the question wrong. En Glean era como: bueno, respondiste mal la pregunta. it wasn't the end of the world in most most cases. No era el fin del mundo en la mayoría de los casos. And so what does that mean? ¿Y qué significa eso? That shapes our evaluation strategy, both offline evaluation, progressive roll out, and there's a lot more we could kind of go into there. Eso da forma a nuestra estrategia de evaluación: evaluación offline, despliegue progresivo, y hay mucho más en lo que podríamos profundizar. Second thing that comes to mind is like vertical versus horizontal. Lo segundo que se me viene a la mente es vertical versus horizontal. Um, in both cases, there's there's a large variance, but when Glean is it's a much more horizontal company, there's a variance of personas, companies that you're working with. En ambos casos hay gran varianza, pero Glean es una empresa mucho más horizontal: hay varianza en las personas y empresas con las que trabajas. Um we also have a variance of uh personas, different types of specialties, different hospital systems, but the variance is a little more narrow. También tenemos varianza de perfiles, distintos tipos de especialidades y sistemas hospitalarios, pero la varianza es un poco más estrecha. So from a product perspective, you're able to focus far more, especially when you have a maturing technology and you're building new products that never existed before. Entonces, desde una perspectiva de producto, puedes enfocarte mucho más, especialmente cuando tienes una tecnología que madura y estás construyendo nuevos productos que nunca antes existieron. It lets you go specific uh go after them much more easily and especially in healthcare where so many problems have were solved with labor and process that's actually extremely ripe for AI to keep helping augment and enable. Te permite ir más específico, perseguirlos con más facilidad, y especialmente en salud donde tantos problemas se resolvían con mano de obra y procesos: ahí la IA está en una posición perfecta para seguir ayudando, aumentando y habilitando. Um, and then the final thing that I think that's really interesting, Bridge specifically compared to many other companies in the AI area is the modality we started with. Y lo último que creo que es realmente interesante: Abridge específicamente, comparado con muchas otras empresas en el ámbito de IA, es la modalidad con la que empezamos. We're we're ambient and we're always listening in the background. Somos ambientes y siempre estamos escuchando en segundo plano. And I think many more AI products will go that way, but it's actually how we started. Y creo que muchos más productos de IA irán en esa dirección, pero así es como nosotros empezamos.