Внутри Abridge: ИИ, слушающий 100 миллионов врачебных приёмов — Janie Lee и Chai Asawa из Abridge

The first and most important thing is context is everything as Tai alluded to. Первое и самое главное: контекст решает всё, как Chai и упомянул. 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. И я ещё думаю о том, как нам перейти от реактивных оповещений к по-настоящему проактивному интеллекту в нужный момент. One thing we like to say is we want our product to feel like air conditioning. Мы любим говорить, что хотим, чтобы наш продукт работал как кондиционер. It should be in the background just making things better. Он должен быть в фоне и просто делать всё лучше. 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. И если есть что-то с высоким клиническим риском и мы чётко понимаем, что вмешаться нужно сейчас, а не потом, мы должны действовать. Before we get into today's episode, I just have a small message for listeners. Прежде чем мы перейдём к сегодняшнему выпуску, у меня есть небольшое сообщение для слушателей. Thank you. Спасибо. 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. Мы не смогли бы приносить вам контент об AI-инженерии, науке и развлечениях, который вам так нужен, если бы вы не выбирали нас и не слушали нас. We've been approached by sponsors on an almost daily basis. К нам обращаются спонсоры почти каждый день. But fortunately, enough of you actually subscribe to us to keep all this sustainable without ads and we want to keep it that way. Но к счастью, достаточно много из вас подписаны на нас, чтобы всё это было устойчиво без рекламы, и мы хотим сохранить это. But I just have one favor to ask all of you. Но у меня есть одна просьба ко всем вам. The single most powerful, completely free thing you can do is to click that subscribe button. Самое мощное и совершенно бесплатное, что вы можете сделать, это нажать кнопку «Подписаться». It's the only thing I'll ever ask of you. Это единственное, о чём я вас когда-либо попрошу. And it means absolutely everything to me and my team that works so hard to bring the Inspace to you each and every week. И это значит для меня и моей команды, которая так усердно работает, чтобы каждую неделю приносить вам Latent Space, абсолютно всё. If you do it, I promise you we'll never stop working to make the show even better. Если вы это сделаете, я обещаю, что мы никогда не перестанем работать над тем, чтобы делать шоу ещё лучше. Now, let's get into it. Ну, поехали. Okay, this is a special crossover late in space unsupervised learning pod. Хорошо, это особый кроссовер-подкаст Latent Space и Unsupervised Learning. Very, very excited to do this, you know, once a year at this point. Очень, очень рад это делать, знаете, уже раз в год. We get together and this is a fun occasion to get to do it on. Мы собираемся вместе, и это отличный повод. Uh we I really wanted to talk to a bridge. Я очень хотел поговорить с 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. Но я чувствовал себя совершенно некомпетентным, потому что здравоохранение не та тема, которую мы освещаем интенсивно, и так совпало, что Redpoint является крупным инвестором и сторонником Abridge. So Ну, anytime you want to have a portfolio company on on your podcast so please by all means. всегда пожалуйста, когда хотите пригласить портфельную компанию в ваш подкаст. So we introduce our guests um Chai and Janie welcome to the pod. Итак, представляем наших гостей: Chai и Janie, добро пожаловать в подкаст. Thanks for having us. Спасибо, что пригласили. We're excited to be here. Мы рады быть здесь. Thank you. Спасибо. Yeah. Да. So for for listeners Итак, для слушателей uh what do you guys do just to situate you guys in the in the company? расскажите, чем вы занимаетесь, чтобы обозначить вашу роль в компании? Uh Bridge is a clinical intelligence layer for health systems. Abridge является слоем клинического интеллекта для систем здравоохранения. We really started with documentation and building for clinicians. Мы начали именно с документирования и разработки продуктов для клиницистов. 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. Мы думаем о том, как снизить нагрузку, которую несут клиницисты: они тратят 10–20 часов в неделю на документацию. There's a massive doctor shortage in the country. В стране огромная нехватка врачей. We also think that conversations between patients and clinicians are probably the most important workflow in healthcare. Мы также считаем, что разговоры между пациентами и клиницистами это, пожалуй, самый важный рабочий процесс в здравоохранении. 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. Это очевидно место, где помощь оказывается и принимается, но если думать о 20% ВВП, которые идут на здравоохранение, почти всё является производным этого разговора: страховой иск, платёж, сам диагноз и лечение. 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. Мы начали с разговора, чтобы снизить бремя документации для врачей, и очень воодушевлены тем, что нас ждёт впереди, когда мы станем этим более широким слоем клинического интеллекта. I'm Chai. Меня зовут Chai. I work on clinical decision support at ABridge. Я занимаюсь клинической поддержкой принятия решений в Abridge. And so I think as Jenny said that we have this we're uniquely situated where we started off with the clinical note. Как сказала Janie, мы находимся в уникальной позиции: мы начали с клинической заметки. 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. Меня очень воодушевляет то, куда мы расширяемся: что можно сделать до разговора, во время и после, если у тебя есть доступ ко всему контексту о пациентах, клиническим руководствам, медицинской литературе, и собрать всё это вместе, чтобы показать, как здравоохранение может выглядеть принципиально иначе. Yeah. Да. And that's like the context engine that you guys have. И это как раз контекстный движок, который у вас есть. Is that what it's called? Это так называется? Okay. Хорошо. Uh so historically as I understand it company started in 2018. Как я понимаю, компания началась в 2018 году. 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? Многие знакомы с форм-фактором AI-голосовых заметок, когда врач говорит: вы согласны на запись? It replaces handwriting and what have you. Это заменяет рукописные записи и всё такое. 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. Но похоже, что в последнее время в компании произошёл большой переход. Расскажите об этом переходе. Yeah. Да. So from a transition perspective, we really think about our journey С точки зрения перехода, мы действительно думаем о нашем пути 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 вот как: первый акт был о том, как помочь сэкономить время, и именно там был весь исходный продукт. which like by the way one of the interesting stats on your landing page was like people spend doctors spend like time after hours. кстати, один из интересных фактов на вашей целевой странице: врачи тратят время после рабочего дня. They call it pajama time. Они называют это «пижамным временем». Okay. Хорошо. Why is that pajama time? Почему «пижамное время»? Uh doctors after work in their pajamas at home or just writing and catching up on their notes every day. Врачи после работы дома в пижамах пишут и наверстывают свои заметки каждый день. And you know, I think some of our favorite customer love stories. И знаете, некоторые из наших любимых историй о любви клиентов... We have a Slack channel called Love Stories. У нас есть Slack-канал под названием «Истории любви». We have clinicians telling us a bridge has helped us, you know, from retiring early. Клиницисты пишут нам, что Abridge помог им не уйти на пенсию раньше времени. We're now finally able to go home and eat dinner with our kids for the first time and Теперь мы наконец можем прийти домой и поужинать с детьми, впервые за долгое время. save their marriage and some. и брак спасли, некоторым. Yeah. Да. One of your quotes was like we're not divorcing anymore. Одна из ваших цитат была что-то вроде: мы больше не разводимся. Like why? Как так? Like Ну, cuz they're working too much, I guess. наверное, потому что работали слишком много. Yeah. Да. 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. Но что касается того, куда мы движемся и как расширяемся, мы думаем о втором и третьем актах: как помочь системам здравоохранения экономить деньги и зарабатывать больше. Health systems are operating with, you know, record low operating margins. Системы здравоохранения работают с рекордно низкой операционной маржой. It's getting harder and harder to serve patients. Обслуживать пациентов становится всё сложнее. And they have regulatory, some tailwinds, but also a lot of headwinds coming their way. У них есть регуляторные попутные ветры, но также и много встречных. And we think AI is ripe for helping on the saving and make more money piece. И мы думаем, что AI создан для того, чтобы помочь с экономией и зарабатыванием денег. And then ultimately, how do we help save lives? И в конечном счёте, как нам помочь спасать жизни? 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. Тот факт, что наш продукт открывается миллионы раз в неделю до, во время и после того, как пациент заходит в кабинет, даёт нам огромные возможности с такими продуктами, как клиническая поддержка решений, то, что строит Chai, и многими другими, чтобы реально улучшить результаты лечения пациентов. 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 Chai, ты очевидно пришёл в Abridge из Glean. Поддержка клинических решений по сути является задачей поиска: нужно работать с множеством разных источников данных, что очень похоже на твою предыдущую роль одного из первых инженеров Glean. Что похоже в задаче, а что ощущается иначе теперь, когда ты в здравоохранении? Yeah. Да. Um, very similar. Очень похоже. 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. Я думаю, что с каждой волной есть много схожих паттернов, которые проявляются в разных продуктах. A lot of social networking products look the same. Многие продукты для социальных сетей похожи друг на друга. A lot of like crowd-based products look the same. Много краудсорсинговых продуктов похожи. 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. И мы видим похожее в эпоху агентов у многих компаний, в том числе в портфеле 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. Ключевой инсайт для обеих компаний: у вас великолепные модели, но контекст это главное, именно он заставляет их работать. 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. Во многом я вижу много сходств, и это как здравоохранение-версия Glean, но различия на самом деле очень интересны. A couple things that come to mind. Несколько вещей, которые приходят на ум. 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. Прежде всего, в том пространстве, в котором мы работаем, риск негативных последствий чрезвычайно высок. It can actually be fatal in some cases. В некоторых случаях это может быть смертельно. You prescribe something that the patient is allergic to for example. Например, выписать что-то, на что у пациента аллергия. Whereas at Glean it's like oh you got the question wrong. Тогда как в Glean это было как: ну, ответ оказался неверным, it wasn't the end of the world in most most cases. но в большинстве случаев конца света не наступало. And so what does that mean? Так что это значит? That shapes our evaluation strategy, both offline evaluation, progressive roll out, and there's a lot more we could kind of go into there. Это формирует нашу стратегию оценки: оффлайн-оценку, поэтапный выпуск, и есть ещё много всего, о чём можно говорить. Second thing that comes to mind is like vertical versus horizontal. Второе, что приходит на ум, это вертикаль против горизонтали. 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. В обоих случаях есть большая вариативность, но Glean является гораздо более горизонтальной компанией: там широкий спектр персон и компаний, с которыми работаешь. Um we also have a variance of uh personas, different types of specialties, different hospital systems, but the variance is a little more narrow. У нас тоже есть вариативность персон, разные специализации, разные больничные системы, но разброс чуть уже. 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. Поэтому с точки зрения продукта ты можешь сосредоточиться гораздо больше, особенно когда технология зреет и ты создаёшь новые продукты, которых раньше не существовало. 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. Это позволяет идти в конкретику и атаковать задачи гораздо проще, тем более в здравоохранении, где так много проблем решалось трудом и процессами, а это крайне созрело для AI. 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. И последнее, что мне кажется действительно интересным: Abridge по сравнению со многими другими AI-компаниями выделяется модальностью, с которой мы начали. We're we're ambient and we're always listening in the background. Мы амбиентные, мы всегда слушаем в фоне. And I think many more AI products will go that way, but it's actually how we started. Думаю, многие AI-продукты пойдут в этом направлении, но мы начали именно так.