奥萨马·阿布·埃尔基尔是一位有远见卓识的科学极客，渴望以极快的速度改变医疗保健行业TachyHealth-任何学古希腊或医学的学生都能认出来速意为“迅速的”。
AbouElKhir非常了解该行业的内部运作方式——它的优势和缺陷。它来自于跨越多个学科的背景:临床、行政、管理咨询和创业。
在他职业生涯的早期，他从一名医生开始，跨越到医院运营，然后在安永(Ernst & Young)和IQVIA进入中东地区医疗保健行业的管理咨询。他服务过的一些比较著名的客户包括阿布扎比克利夫兰诊所、迪拜卫生局、马来西亚卫生部和沙特卫生委员会。
成为一名企业家是自然而然的下一步。说话beplay2官网阿布尔·基尔称，他联合创立的这家公司是一家深度技术研发公司，专注于利用机器学习和深度学习来解决传统技术大多无法解决的挑战性问题。
他简单地描述了成功:“我们试图用技术拯救生命。我们帮助医疗机构关注真正重要的事情——病人——并通过这样做，消除所有浪费、冗余和低效。”
TachyHealth于2018年10月在特拉华州成立，是迪拜的新人，已经在阿联酋成立了六个多月。
尽管成立时间很短，但该公司迅速获得了认可，这可能要归功于一个由机器学习博士、医疗高管、软件工程师、保险公司领导者和《财富》500强专业人士组成的顶级团队。
它被选为该地区第一个人工智能实验室AIVenturelab，由微软和2071区提供支持。它还被汇丰银行(HSBC Bank)和TiE Dubai选为首个此类导师项目，鼓励初创公司以可持续的方式(在他们的案例中是医疗保健)转变业务。
“如果可以自动化，那就应该自动化”
TachyHealth提供基于价值的医疗保健解决方案，帮助医疗保健提供者和付款人(医院和保险公司)减少系统的低效。
AbouElKhir说，这种低效率可以在医疗索赔中看到，就像发票一样，只是更复杂，因为它们包含医疗信息和财务信息。
索赔由医院根据每个受保患者的遭遇产生，并发送给保险公司，保险公司在支付相应的赔偿之前，有审计和合理支付和索赔的职能。
然而，在拒绝的情况下，必须提供理由。这是全世界都在发生的循环，大多数保险公司从20-30年前就开始使用人工方法或基于规则的软件系统——这显然是一个优化的机会。
为了加快这一过程，TachyHealth建立了一个混合模型，将最好的机器学习算法与最好的基于医疗角色的系统相结合，以自动化索赔处理和裁决。今天，TachyHealth的解决方案命名为AiClaim该公司能够将80%的流程自动化。
除了充血性引擎之外，实时洞察仪表板同时为客户提供了对分析的索赔数据的轻松洞察，以告知更好的临床和财务结果的行动。
与此同时，在医院方面，TachyHealth正在试验两种解决方案。
第一,AiGuide,是一款针对医生的人工智能软件，可以消除电子病历(EMR)入口点的低效。
研究表明，临床医生在记录上花费了大量时间:AbouElKhir透露，如果一个医生看了一个病人20分钟，他们会在接下来的10-15分钟内记录病历。如果保险公司需要进一步的解释，医生将需要重新查看记录并相应地重新提交，这是一个总体上繁琐的过程。
AiGuide通过其易于使用的经验来减轻负担，利用自然学习处理和智能搜索优化，这些优化基于NICE和BMJ的循证指南。医生可以在医生的指导下完成医嘱和药物治疗，这样花在记录图表上的时间就减少了半分钟，而不是原来的10分钟。
第二个医院解决方案AiCode该公司通过医疗记录的自动化医疗编码系统进一步简化了这一流程。
医疗编码人员每天要审阅数百页的医疗文档，以了解诊断和程序，然后确保分配了正确的医疗代码。同样，AbouElKhir提醒说，许多医院正在使用手工方式或传统软件来完成这项工作。
相反，TachyHealth将医疗图表插入AiCode系统，立即转换为医疗代码。这节省了编码员的时间——他们只需验证而不是分配代码——这样每天就能绘制更多的记录，保险公司也能正确地收费。
AbouElKhir强调了安全和隐私的重要性:通过使用阿联酋的微软Azure数据中心，任何包含受保护的健康信息的数据都将留在该国境内。
大的压力
医生对TachyHealth的AiGuide的反馈是积极的——医生们报告说，看到为实际实践设计和定制的用户界面感到满意。作为EMR上的一层，该接口被视为一个受欢迎的系统，其复杂性多年来一直在增长(一些系统可以追溯到20世纪70年代)。
医疗编码员也受到AiCode解决方案的鼓励，报告称通过使用它可以消除70%的冗余工作。
商业前景看好。据AbouElKhir称，TachyHealth已经开始与科威特的一家保险公司合作，并正在与阿联酋的一家大型集团就部署医院解决方案进行谈判。
虽然采用曲线以前是“缓慢的”，但目前的大流行改变了这一切——私营医疗保健提供商处于生存模式(例如推迟进行选择性手术)，并寻求在不增加额外成本的情况下改善和转变的方法。
调整工人，而不是取代工人
随着对收养的抵制不再是一个问题，现在的挑战是如何重新调整劳动力。AbouElKhir强调，自动化并不是要取代工人，而是要改进流程，让人们在更短的时间内做得更好。
另一个挑战是研究、软件和医疗保健行业社区之间在协作和沟通方式上的脱节。
AbouElKhir解释说，研究社区领先了10年，而软件社区主要关注传统的软件工程，行业当然也采用了这种方法。他认为，这种脱节尤其体现在机器学习的进步转化回工业的方式上。
为了推动对话，TachyHealth开设了“tachytransform Clinic”，邀请诊所和医院就如何在实践中使用尖端技术提出问题。
该虚拟诊所通过领英直播平台的视频流媒体服务提供，标签为#TachyTransform，第一家诊所于4月11日推出。
释放创新
展望未来——12个月后，COVID-19(希望)将成为后视镜中的事件——AbouElKhir认为，数字优先的世界为任何新出现的疾病爆发做好了更好的准备。
如今，医疗保健领域任何被认为多余的部分都将被“砍掉”或自动化，尤其是与患者无关的管理成本。研发将得到更好的“滋养”，解决接触者追踪、人口健康大数据分析等问题;公共卫生机构将获得比现在更多的资金;国家医疗支出将会增加，特别是在中东地区。
阿布埃尔•基尔(AbouElKhir)从美国的发展中得到了鼓舞，他认为美国的监管领域正在发生重大变化。他解释说，传统上，软件、设备或药物监管检查需要在FDA工作数年;这个过程正在加速。
例如，该机构已经宣布对使用人工智能的医疗设备、软件和疗法进行快速审批。此外，卫生与公众服务部(HHS)最终制定了规则，为患者提供更多的健康数据控制，这将允许更多的数据共享和基于此的研究。
AbouElKhir认为，一个更精简的监管时代，加上开放的医疗平台和患者拥有自己的数据，将释放出强大的创新——这种创新将进一步造福患者。
这是一个令人信服的结果。