Dans les coulisses d'Abridge : l'IA qui écoute 100 millions de consultations médicales — Janie Lee & Chai Asawa

The first and most important thing is context is everything as Tai alluded to. La première chose, et la plus importante, c'est que le contexte est tout, comme Chai l'a mentionné. 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. Je pense aussi à comment passer d'une logique d'alertes réactives à une vraie intelligence proactive, au moment où ça compte le plus. One thing we like to say is we want our product to feel like air conditioning. On aime dire qu'on veut que notre produit fasse l'effet de la climatisation. It should be in the background just making things better. Il doit fonctionner en arrière-plan, en améliorant les choses silencieusement. 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. Et si quelque chose présente un risque clinique élevé, et qu'on est bien conscient qu'intervenir maintenant plutôt que plus tard est crucial, alors on doit prendre la décision d'agir. Before we get into today's episode, I just have a small message for listeners. Avant de démarrer l'épisode d'aujourd'hui, j'ai un petit message pour nos auditeurs. Thank you. Merci. 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. Nous ne pourrions pas vous proposer tout ce contenu sur l'ingénierie, la science et l'actualité de l'IA si vous ne choisissiez pas de le suivre et de vous y abonner. We've been approached by sponsors on an almost daily basis. Des sponsors nous contactent presque quotidiennement. But fortunately, enough of you actually subscribe to us to keep all this sustainable without ads and we want to keep it that way. Mais heureusement, suffisamment d'entre vous s'abonnent pour que tout ça reste viable sans publicité, et on veut que ça continue. But I just have one favor to ask all of you. J'ai juste une chose à vous demander. The single most powerful, completely free thing you can do is to click that subscribe button. La seule chose la plus puissante et entièrement gratuite que vous puissiez faire, c'est de cliquer sur le bouton S'abonner. It's the only thing I'll ever ask of you. C'est la seule chose que je vous demanderai jamais. And it means absolutely everything to me and my team that works so hard to bring the Inspace to you each and every week. Et ça compte énormément pour moi et toute mon équipe, qui travaille si dur pour vous apporter Latent Space chaque semaine. If you do it, I promise you we'll never stop working to make the show even better. Si vous le faites, je vous promets qu'on ne cessera jamais de chercher à rendre l'émission encore meilleure. Now, let's get into it. Bon, maintenant on y va. Okay, this is a special crossover late in space unsupervised learning pod. Bon, c'est un épisode croisé spécial entre Latent Space et le podcast Unsupervised Learning. Very, very excited to do this, you know, once a year at this point. Je suis vraiment ravi de faire ça, environ une fois par an maintenant. We get together and this is a fun occasion to get to do it on. On se retrouve, et c'est une belle occasion pour le faire. Uh we I really wanted to talk to a bridge. Je voulais vraiment parler à 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. Mais je me sentais peu qualifié, parce que la santé n'est pas un domaine qu'on couvre intensément, et il se trouve justement que Redpoint est un grand investisseur et soutien d'Abridge. So Voilà. anytime you want to have a portfolio company on on your podcast so please by all means. Dès que vous voulez inviter une société de votre portefeuille sur votre podcast, n'hésitez pas. So we introduce our guests um Chai and Janie welcome to the pod. Donc voici nos invités, Chai et Janie, bienvenue dans le pod. Thanks for having us. Merci de nous recevoir. We're excited to be here. On est ravis d'être là. Thank you. Merci. Yeah. Ouais. So for for listeners Alors pour les auditeurs uh what do you guys do just to situate you guys in the in the company? qu'est-ce que vous faites exactement, pour vous situer au sein de l'entreprise ? Uh Bridge is a clinical intelligence layer for health systems. Abridge est une couche d'intelligence clinique pour les systèmes de santé. We really started with documentation and building for clinicians. On a vraiment commencé par la documentation et en construisant pour les cliniciens. 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. Et on pense que, en cherchant à réduire la charge des cliniciens, qui passent 10 à 20 heures par semaine sur la documentation. There's a massive doctor shortage in the country. Il y a une pénurie massive de médecins dans le pays. We also think that conversations between patients and clinicians are probably the most important workflow in healthcare. On pense aussi que les conversations entre patients et cliniciens sont probablement le workflow le plus important en santé. 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. C'est évidemment là où les soins sont donnés et reçus, mais si on pense aux 20 % de notre PIB consacrés à la santé, presque tout découle de cette conversation : la demande de remboursement, le paiement, le diagnostic, le traitement. 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. On a commencé par la conversation pour alléger la charge documentaire des médecins, mais on est vraiment enthousiastes pour la suite, en devenant cette couche d'intelligence clinique plus large. I'm Chai. Je suis Chai. I work on clinical decision support at ABridge. Je travaille sur la décision clinique chez Abridge. And so I think as Jenny said that we have this we're uniquely situated where we started off with the clinical note. Et donc, comme Janie l'a dit, on est dans une position unique : on a commencé par la note clinique. 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. Ce qui m'enthousiasme vraiment, c'est vers quoi on se développe : toutes les choses qu'on peut faire avant, pendant et après la consultation, si on a accès à tout le contexte du patient, aux directives des payeurs, à la littérature médicale, et qu'on assemble tout ça pour montrer à quoi pourrait ressembler fondamentalement un système de santé différent. Yeah. Ouais. And that's like the context engine that you guys have. Et c'est le moteur de contexte que vous avez. Is that what it's called? C'est comme ça que vous l'appelez ? Okay. D'accord. Uh so historically as I understand it company started in 2018. Donc historiquement, si je comprends bien, l'entreprise a été fondée 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? Beaucoup de gens connaissent le format des notes vocales IA, où les médecins demandaient : vous consentez à être enregistré ? It replaces handwriting and what have you. Ça remplace l'écriture manuscrite et tout ça. 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. Mais il me semble qu'il y a eu une grande transition dans l'entreprise ces derniers temps. Racontez-moi un peu cette transition plus large. Yeah. Ouais. So from a transition perspective, we really think about our journey Donc, d'un point de vue transition, on pense vraiment à notre parcours 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 comme : comment est-ce qu'on... le premier acte, c'était comment aider à gagner du temps, c'est là qu'était le produit 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. et au fait, l'un des stats intéressantes sur votre page d'accueil, c'est que les médecins passent du temps en dehors des heures de travail. They call it pajama time. On appelle ça le « pajama time ». Okay. D'accord. Why is that pajama time? Pourquoi le pajama time ? Uh doctors after work in their pajamas at home or just writing and catching up on their notes every day. Les médecins, après le travail, en pyjama chez eux, écrivent et rattrapent leurs notes chaque soir. And you know, I think some of our favorite customer love stories. Et vous savez, je pense que certaines de nos histoires d'amour client préférées... We have a Slack channel called Love Stories. On a un canal Slack qui s'appelle Love Stories. We have clinicians telling us a bridge has helped us, you know, from retiring early. Des cliniciens nous disent qu'Abridge les a aidés à ne pas partir à la retraite tôt. We're now finally able to go home and eat dinner with our kids for the first time and On peut enfin rentrer à la maison manger avec nos enfants pour la première fois, et save their marriage and some. sauver leur mariage, et bien plus. Yeah. Ouais. One of your quotes was like we're not divorcing anymore. L'une de vos citations, c'était : on ne divorce plus. Like why? Comment ça ? Like Genre cuz they're working too much, I guess. parce qu'ils travaillaient trop, j'imagine. Yeah. Ouais. 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. Mais en termes de là où on va et où on se développe, on pense vraiment à nos deuxième et troisième actes : comment aider les systèmes de santé à économiser et à gagner plus d'argent. Health systems are operating with, you know, record low operating margins. Les systèmes de santé fonctionnent avec des marges opérationnelles historiquement basses. It's getting harder and harder to serve patients. Il est de plus en plus difficile de soigner les patients. And they have regulatory, some tailwinds, but also a lot of headwinds coming their way. Ils font face à certaines opportunités réglementaires, mais aussi à beaucoup de vents contraires. And we think AI is ripe for helping on the saving and make more money piece. Et on pense que l'IA est mûre pour aider sur l'aspect économies et revenus. And then ultimately, how do we help save lives? Et puis, comment aider à sauver des vies ? 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. Le fait que notre logiciel soit ouvert des millions de fois par semaine, avant, pendant et après qu'un patient entre dans la salle, nous donne une opportunité énorme avec des produits comme la décision clinique, ce que Chai construit, pour vraiment améliorer les résultats patients, sur l'un des workflows et problèmes les plus importants à adresser aujourd'hui. 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 Je veux dire, une chose intéressante, Chai, c'est que tu as rejoint Abridge depuis Glean, et la décision clinique, pour nos auditeurs, c'est essentiellement aider un médecin à trouver le bon soin dans le contexte d'une consultation. C'est vraiment un problème de recherche, en parcourant de nombreuses sources de données, très similaire à ton rôle précédent comme l'un des premiers ingénieurs chez Glean. Je suis sûr que nos auditeurs se demandent ce qui est similaire dans les problèmes que tu abordes maintenant, et ce qui semble différent maintenant que tu es dans la santé. Yeah. Ouais. Um, very similar. Très similaire. 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. Et je pense qu'en prenant du recul, avec chaque vague, il y a des patterns très similaires qui se répètent à travers différents produits. A lot of social networking products look the same. Beaucoup de produits de réseau social se ressemblent. A lot of like crowd-based products look the same. Beaucoup de produits communautaires se ressemblent. 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. Et je pense qu'on voit quelque chose de très similaire à l'ère des agents dans beaucoup d'entreprises, bien sûr dans le portefeuille de Redpoint et ailleurs. 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. L'insight clé entre les deux entreprises, c'est que vous avez des modèles incroyables, mais le contexte est roi, c'est le contexte qui les met vraiment au travail. 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. Je vois beaucoup de similarités, et c'est une version healthcare de Glean, mais les différences sont vraiment intéressantes. A couple things that come to mind. Quelques choses me viennent à l'esprit. 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. Tout d'abord, la rigueur exigée dans notre environnement : le risque de conséquences négatives est extrêmement élevé en santé. It can actually be fatal in some cases. Ça peut être fatal dans certains cas. You prescribe something that the patient is allergic to for example. Par exemple, si on prescrit quelque chose à quoi le patient est allergique. Whereas at Glean it's like oh you got the question wrong. Alors que chez Glean, c'était : bon, vous avez eu la mauvaise réponse. it wasn't the end of the world in most most cases. Ce n'était pas la fin du monde dans la plupart des cas. And so what does that mean? Et qu'est-ce que ça signifie ? That shapes our evaluation strategy, both offline evaluation, progressive roll out, and there's a lot more we could kind of go into there. Ça façonne notre stratégie d'évaluation : évaluation hors ligne, déploiement progressif, et il y aurait beaucoup d'autres choses à approfondir. Second thing that comes to mind is like vertical versus horizontal. Deuxième chose qui me vient, c'est 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. Dans les deux cas, il y a une grande variabilité, mais Glean est une entreprise bien plus horizontale, avec une grande variété de personas et d'entreprises clientes. Um we also have a variance of uh personas, different types of specialties, different hospital systems, but the variance is a little more narrow. On a aussi une variabilité de personas, différents types de spécialités, différents systèmes hospitaliers, mais la variance est un peu plus étroite. 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. Du coup, d'un point de vue produit, on peut se concentrer beaucoup plus, surtout quand la technologie arrive à maturité et qu'on construit de nouveaux produits qui n'ont jamais existé. 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. Ça permet d'aller chercher des niches très spécifiques bien plus facilement, surtout en santé où tant de problèmes étaient résolus par la main-d'œuvre et les process, ce qui est extrêmement propice à l'augmentation par l'IA. 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. Et la dernière chose vraiment intéressante, c'est la modalité avec laquelle Abridge a commencé, par rapport à beaucoup d'autres entreprises dans l'espace IA. We're we're ambient and we're always listening in the background. On est ambiant, on écoute toujours en arrière-plan. And I think many more AI products will go that way, but it's actually how we started. Je pense que beaucoup de produits IA iront dans cette direction, mais c'est vraiment comme ça qu'on a commencé.