„Elea AI“ vejasi sveikatos priežiūros produktyvumo galimybes, nukreipdamas į „Patology Labs“ senas sistemas

Prognozuojama, kad praėjusiais metais buvo numatyta, kad sveikatos priežiūros priemonių „AI Tools“ rizikos finansavimas yra 11 milijardų JAV dolerių – tai yra antraštės, kalbančios apie plačiai įsitikinimą, kad dirbtinė intelektas kritiniame sektoriuje pasirodys transformuojantis.

Daugelis pradedančių įmonių, taikančių AI sveikatos priežiūros srityje, siekia padidinti efektyvumą, automatizuodami kai kuriuos administracijas, kurios skrieja ir įgalina pacientų priežiūrą. Hamburge įsikūrusi „Elea“ iš esmės tinka šiai formai, tačiau ji prasideda nuo palyginti nepastebėtos ir nepakankamai aptarnaujamos nišos-patologijos laboratorijos, kurios darbas reiškia analizuoti pacientų pavyzdžius ligoms-iš ten, kur, jos manymu, ji galės padidinti balso pagrindu pagrįstą, AI agentą varomą darbo srautą, kuri bus sukurta siekiant padidinti laboratorijų produktyvumą, siekiant pasiekti pasaulinį poveikį. Įskaitant persodinant į savo į darbą orientuotą požiūrį, siekiant pagreitinti ir kitų sveikatos priežiūros skyrių produkciją.

Pradinis „Elea“ AI įrankis yra skirtas pertvarkyti, kaip dirba gydytojai ir kiti laboratorijos darbuotojai. Tai yra visiškas senų informacinių sistemų ir kitų nustatytų darbo būdų pakaitalas (pvz., Naudojant „Microsoft Office“ rašyti ataskaitas)-darbo eigos perkėlimas į „AI operacinę sistemą“, kuri naudoja kalbų ir teksto transkripciją ir kitas automatikos formas, kad „iš esmės“ sumažintų laiką, kurį jie užtrunka diagnozei.

Maždaug po pusmečio veikimo su pirmaisiais vartotojais, „Elea“ sako, kad jos sistema sugebėjo sutrumpinti laiką, kurio laboratorija prireiks maždaug pusės jų ataskaitų iki vos dviejų dienų.

Žingsnis po žingsnio automatizavimas

Žingsnis po žingsnio, dažnai rankinis patologijos laboratorijų darbo eiga, reiškia, kad yra gera galimybė padidinti produktyvumą taikant AI, sako „Elea“ generalinis direktorius ir įkūrėjas dr. Christoph Schröder. „Mes iš esmės tai paverčiame visame pasaulyje – ir visi veiksmai yra daug labiau automatizuoti … (gydytojai) kalbame su Elea, MTA (medicinos techniniai padėjėjai) kalbėsis su Elea, pasakykite jiems, ką jie mato, ką jie nori padaryti su ja“, – aiškina jis.

„Elea yra agentas, atlieka visas sistemos užduotis ir spausdina daiktus – paruošia skaidres, pavyzdžiui, dažymą ir visus tuos dalykus, kad (užduotys) būtų daug, daug greičiau, daug, daug, daug sklandžiau“.

„Tai iš tikrųjų nieko nepadidina, pakeičia visą infrastruktūrą“,-priduria jis debesimis pagrįstą programinę įrangą, kurią jie nori pakeisti laboratorijos senosios sistemos ir jų labiau suplanuotus darbo būdus, naudodamas atskiras programas skirtingoms užduotims atlikti. AI OS idėja yra sugebėti viską organizuoti.

Pradedantysis remiasi įvairiais dideliais kalbų modeliais (LLM), pateikdama tikslinimą su specialistine informacija ir duomenimis, kad būtų įgalintos pagrindinės galimybės patologijos laboratorijos kontekste. Platforma kepa kalboje ir tekste, kad perrašytų personalo balso užrašus, taip pat „tekstas iki struktūros“; Reiškia, kad sistema gali paversti šiuos perrašytus balso natas aktyvia kryptimi, kuri naudoja AI agento veiksmus, į kuriuos gali būti įtrauktas instrukcijų siuntimas „Lab“ rinkiniui, kad darbo eiga būtų tikrinama.

„Elea“ taip pat planuoja sukurti savo pagrindinį skaidrių vaizdų analizės modelį, kuris yra Schröderis, nes jis taip pat verčia kurti diagnostikos galimybes. Tačiau kol kas pagrindinis dėmesys skiriamas pradiniam pasiūlymui.

„Startup“ žingsnis į laboratorijas rodo, kad tai, kas jiems gali užtrukti dvi ar tris savaites, naudojant įprastus procesus, gali būti pasiekta per kelias valandas ar dienas, nes integruota sistema sugeba sudėti ir padidinti produktyvumo padidėjimą, kad būtų galima išsakyti tokius dalykus, kaip nuobodus pirmyn ir atgal, kuris gali apsupti vadovą, kuriame rašoma pranešimuose, kur žmogaus klaidos ir kitos darbo eigos kvartalai gali įšvirkšti dalį fritizmo.

„Lab“ darbuotojai gali pasiekti sistemą per „iPad“ programą, „Mac“ programą ar žiniatinklio programą-siūlanti įvairius jutiklinius taškus, kurie tiktų įvairių tipų vartotojams.

Verslas buvo įkurtas 2024 m. Pradžioje ir spalio mėn. Pradėtas kartu su savo pirmąja laboratorija, praleidus laiką slaptai dirbant su savo idėja 2023 m., Per Schröder, kuris turi pagrindą naudoti AI autonominiams vairavimo projektams „Bosch“, „Luminar“ ir „Mercedes“.

Kitas įkūrėjas, dr. Sebastianas Casu-startuolio BRO-suteikia klinikinę kilmę, daugiau nei dešimtmetį praleidęs dirbdamas intensyviosios terapijos, anesteziologijos ir visuose skubios pagalbos skyriuose, taip pat anksčiau būdamas didelės ligoninių tinklo medicinos direktoriumi.

Iki šiol „Elea“ rašė partnerystę su didele Vokietijos ligoninių grupe (dar neatskleidžiama, kuri dar) sako, kad per metus apdoroja apie 70 000 atvejų. Taigi iki šiol sistemoje yra šimtai vartotojų.

Daugiau klientų planuojama paleisti „netrukus“ – ir Schröderis taip pat sako, kad jis žvelgia į tarptautinę plėtrą, ypatingai įeinant į JAV rinką.

Sėklos pagrindas

„Startup“ pirmą kartą atskleidžia 4 milijonų eurų sėklą, kurią ji surinko praėjusiais metais – vadovaujama „Fly Ventures“ ir „Giant Ventures“ – tai buvo naudojama kuriant savo inžinerijos komandą ir pritraukti produktą į pirmųjų laboratorijų rankas.

Šis skaičius yra gana maža suma, palyginti su minėtais milijardais finansavimo, kurie dabar skraido aplink kosmosą kasmet. Tačiau Schröderis teigia, kad pradedantiesiems įmonėms nereikia inžinierių armijų ir šimtų milijonų, kad pasisektų – tai labiau verta pritaikyti tuos išteklius, kuriuos turite protingai, siūlo, siūlo jis. Ir šiame sveikatos priežiūros kontekste tai reiškia, kad reikia pasirinkti į skyrių orientuotą požiūrį ir subręsti tikslinį naudojimo atvejį prieš pereinant į kitą paraiškos sritį.

Vis dėlto tuo pat metu jis patvirtina, kad komanda ketina pakelti (didesnį) serijos A seriją-greičiausiai šią vasarą-sakydamas, kad „Elea“ pavyks perkelti į aktyvią rinkodarą, kad daugiau laboratorijų perka, o ne pasikliaudamas žodžiu, kurį jie pradėjo.

Aptaręs jų požiūrį, palyginti su konkurencingu AI sprendimų sveikatos priežiūros sritimi, jis mums sako: „Manau, kad didelis skirtumas yra taškas, palyginti su vertikaliai integruotu.“

„Daugelis įrankių, kuriuos matote, yra priedai ant esamų sistemų (pvz., EHR sistemų) … tai yra kažkas, ką (vartotojams) reikia padaryti ant kito įrankio, kitos vartotojo sąsajos, dar kažkas, ko žmonės, kurie iš tikrųjų nenori dirbti su skaitmenine technine įranga, ir tai yra sunku, ir tai neabejotinai riboja potencialą“,-jis tęsia.

„Tai, ką mes sukūrėme, yra tai, kad mes iš tikrųjų giliai integruotume į savo laboratorijos informacinę sistemą – arba mes ją vadiname patologijos operacine sistema – tai galiausiai reiškia, kad vartotojui net nereikia naudoti kitokios vartotojo sąsajos, nereikia naudoti kitokio įrankio. Ir tai tiesiog kalba su Elea, sako tai, ką mato, sako tai, ką nori daryti, ir sako, ką Elea turėtų daryti sistemoje. “

„Jums taip pat nebereikia gazilijonų inžinierių – jums reikia keliolikos, dviejų dešimčių tikrai, tikrai gerų“, – teigia jis. „Mes turime dvi dešimtis inžinierių, maždaug komandoje … ir jie gali padaryti nuostabius dalykus“.

„Sparčiausiai augančios įmonės, kurias matote šiomis dienomis, neturi šimtų inžinierių – jos turi vieną, dvi dešimtys ekspertų, o tie vaikinai gali kurti nuostabius dalykus. Ir tai yra filosofija, kurią turime ir mes, ir todėl mums tikrai nereikia kelti – bent jau iš pradžių – šimtus milijonų “, – priduria jis.

„Tai tikrai yra paradigmos poslinkis … kaip jūs kuriate įmones“.

Darbo eigos mąstysenos mastelio keitimas

Pasirinkimas pradėti nuo patologijos laboratorijų buvo strateginis „Elea“ pasirinkimas, nes ne tik adresuojama rinka, kurios vertė yra keli milijardai dolerių, už Schröderį, bet ir pritraukia patologijos erdvę kaip „ypač globalią“ – su pasaulinėmis laboratorijos kompanijomis ir tiekėjais padidina savo programinę įrangą kaip paslaugų žaidimą – ypač palyginti su labiau fragmentine situacija, tiekdama ligonines.

„Mums tai yra nepaprastai įdomu, nes jūs galite sukurti vieną programą ir iš tikrųjų jau su ja – nuo Vokietijos iki JK, JAV“, – siūlo jis. „Visi galvoja vienodai, elgiasi vienodai, turėdami tą pačią darbo eigą. Ir jei jūs tai išspręsite vokiečių kalba, puikus dalykas su dabartinėmis LLMS, tada jūs taip pat išspręsite jį angliškai (ir kitomis kalbomis, tokiomis kaip ispanų kalba) … taigi jis atveria daugybę skirtingų galimybių. “

Jis taip pat garsina patologijos laboratorijas kaip „viena iš greičiausiai augančių medicinos sričių“ – pabrėžia, kad medicinos mokslo pokyčiai, tokie kaip molekulinės patologijos ir DNR sekos kilimas, sukuria daugiau analizės rūšių paklausą ir didesnę analizės dažnį. Visa tai reiškia daugiau darbų laboratorijoms ir didesnį spaudimą laboratorijoms būti produktyvesnėms.

Kai „Elea“ subrendo laboratorinio naudojimo atvejį, jis sako, kad jie gali atrodyti pereiti į sritis, kuriose AI paprastai taikoma sveikatos priežiūros srityje, pavyzdžiui, remti ligoninės gydytojus, kad būtų galima užfiksuoti pacientų sąveiką, tačiau bet kokios kitos jų sukurtos programos taip pat labai daug dėmesio skiria darbo eigai.

„Mes norime pateikti šią darbo eigos mąstyseną, kai viskas traktuojama kaip darbo eigos užduotis, o pabaigoje yra ataskaita – ir tą ataskaitą reikia išsiųsti“, – sako jis – priduria, kad ligoninės kontekste jie nenorėtų įsitraukti į diagnostiką, bet „tikrai sutelktų dėmesį į darbo eigos operatyvumą“.

Vaizdų apdorojimas yra dar viena sritis, kurią ELEA domisi kitomis būsimomis sveikatos priežiūros programomis, tokiomis kaip radiologijos duomenų analizė.

Iššūkiai

O kaip tikslumas? Sveikatos priežiūra yra labai jautrus naudojimo atvejis, todėl visos šių AI transkripcijų klaidos, tarkime, susijusios su biopsija, kuri tikrina vėžinį audinį, gali sukelti rimtų padarinių, jei tarp to, ką sako gydytojas, ir tai, ką Elea girdi, ir praneša kitiems pacientų priežiūros grandinės sprendimų priėmėjams.

Šiuo metu Schröderis sako, kad jie vertina tikslumą, žiūrėdami į tokius dalykus, kaip tai, kiek simbolių vartotojai keičia ataskaitose, kurias AI veikia. Šiuo metu jis sako, kad yra nuo 5% iki 10% atvejų, kai šiose automatinėse ataskaitose yra tam tikros rankinės sąveikos, kurios gali reikšti klaidą. (Nors jis taip pat siūlo gydytojams gali tekti atlikti pakeitimus dėl kitų priežasčių, tačiau sakykite, kad jie stengiasi „sumažinti“ procentą, kai įvyksta rankinės intervencijos.)

Galų gale, jo teigimu, „Buck“ sustoja su gydytojais ir kitais darbuotojais, kurie prašomi peržiūrėti ir patvirtinti AI rezultatus – teigdamas, kad Elea darbo eiga iš tikrųjų nesiskiria nuo palikimo procesų, kuriuos jis buvo skirtas panaikinti (pavyzdžiui, gydytojo balso užrašas, o ne. Typistas “).

Vis dėlto automatizavimas gali sukelti didesnį pralaidumo apimtį, o tai gali būti spaudimas tokiems čekiams, nes žmonių darbuotojai turi spręsti potencialiai daug daugiau duomenų ir ataskaitų, kurias reikia peržiūrėti, nei įpratę.

Dėl to Schröderis sutinka, kad gali kilti rizika. Tačiau jis sako, kad jie sukūrė „saugos tinklo“ funkciją, kurioje AI gali bandyti pastebėti galimas problemas – naudodamas raginimus paskatinti gydytoją dar kartą ieškoti. „Mes tai vadiname antra akių pora“, – pažymi jis ir priduria: „Kur mes vertiname ankstesnes išvadas pranešimus su tuo, ką dabar pasakė (gydytojas), ir pateikia jam komentarus ir pasiūlymus“.

Paciento konfidencialumas gali būti dar vienas agento AI, susijusio su debesimis pagrįstu apdorojimu (kaip tai daro ELEA), rūpestis, o ne duomenys, likę vietoje ir kontroliuojami laboratorijos. Šiuo metu Schröderis teigia, kad paleidimas išsprendė „duomenų privatumo“ susirūpinimą, atskirdamas paciento tapatybes nuo diagnostinių rezultatų – taigi tai iš esmės priklauso nuo pseudonimizacijos duomenų apsaugos laikymosi.

„Visada tai yra anonimiška – kiekvienas žingsnis daro tik vieną dalyką – ir mes sujungiame duomenis apie įrenginį, kuriame gydytojas juos mato“, – sako jis. „Taigi iš esmės turime pseudo ID, kuriuos mes naudojame visuose mūsų apdorojimo veiksmuose – laikinuose, kurie vėliau ištrinami, tačiau tuo metu, kai gydytojas pažvelgia į pacientą, jie yra sujungti prie jo įrenginio.“

„Mes dirbame su serveriais Europoje, užtikriname, kad viskas atitiktų duomenų privatumą“, – taip pat pasakoja jis. „Mūsų pagrindinis klientas yra viešai priklausanti ligoninės grandinė, vadinama kritine infrastruktūra Vokietijoje. Mums reikėjo užtikrinti, kad duomenų privatumo požiūriu viskas būtų saugu. Ir jie mums davė nykščius “.

„Galų gale mes tikriausiai per daug pasiekėme, ką reikia padaryti. Bet jūs žinote, visada geriau būti saugioje pusėje – ypač jei tvarkote medicininius duomenis. “