AI-система решает проблему доступности медицинской помощи

Многие дискуссии об искусственном интеллекте в сфере здравоохранения сосредоточены на диагностике, разработке лекарств или взаимодействии врача с пациентом. Однако менее заметная часть системы влияет на то, получают ли пациенты вообще возможность быть принятыми, и имеет меньше отношение к недостатку врачей в мире и больше к избыточной административной работе, которая происходит между тем, как врач первичного звена выписывает направление, и тем, как кабинет специалиста записывает пациента в расписание. Оказывается, этот разрыв огромен, упорно остается ручным и все больше привлекает серьезный интерес венчурных инвесторов.

Кэлед Алханафи, бывший исполнительный директор Lyft и Cruise, и Четан Пател, десятилетиями создававший кардиологические устройства в Medtronic, основали Basata каждый после того, как столкнулись с этой проблемой лично.

Для Патела вопрос стал личным, когда его жена потеряла сознание во время полета с их маленькими детьми. Несмотря на его глубокие знания в кардиологии и конкретные устройства, которые могли бы ей помочь, он говорит, что навигация по административным процессам для получения надлежащего ухода заняла гораздо больше времени, чем должно было. «У нас лучшие врачи, у нас одни из лучших лекарств, но разрыв в уходе просто огромен», — сказал он.

Алханафи описывает параллельный опыт с собственным отцом, которому после серьезного диагноза стеноза сонной артерии были направлены в три кардиологические группы. По словам Алханафи, только одна из них перезвонила в течение нескольких недель. Другая ответила уже после того, как операция была выполнена. Третья до сих пор не позвонила.

Это не необычные результаты, как может подтвердить практически любой, кто пытался попасть к специалисту в последние годы. Кабинеты, получающие направления, часто обрабатывают сотни или тысячи документов — большинство из которых arrive по факсу, — с небольшими административными командами. Практики теряют пациентов не потому, что не хотят их принимать, утверждает компания, а потому, что не могут справиться с накопившимися запросами на прием.

Basata, основанный два года назад в Фениксе, пытается это исправить. Когда приходит направление — все еще обычно по факсу, к сожалению — система Basata считывает и обрабатывает документ, извлекает соответствующую клиническую информацию, а затем агент с голосовым ИИ звонит пациенту напрямую для записи на прием.

Пациенты также могут звонить в практику в любое время и получать доступ к агенту ИИ, который может отвечать на вопросы или обрабатывать общие административные нужды, такие как продление рецептов. Алханафи говорит, что у компании есть записи разговоров с пациентами, которые явно удивлены тем, как быстро их связывают после отправки направления. Цель, говорит он, в том, чтобы к тому моменту, когда пациент дойдет до своей машины на парковке после визита к врачу первичного звена, у него уже был запланированный прием.

Компания интегрируется с системами электронных медицинских карт, которые фактически используют конкретные специальности, поэтому она говорит, что двигалась осторожно — сначала кардиология, затем урология, — а не пыталась обслуживать все углы рынка сразу. Основатели говорят, что они недавно отказались от крупной сделки в специальности, которую они еще не изучили достаточно тщательно, чтобы чувствовать себя уверенно.

Модель доходов основана на использовании: практики платят за обработанный документ и за обработанный звонок, а не за место. Компания говорит, что на сегодняшний день обработала направления примерно для 500 000 пациентов, из которых около 100 000 поступили только в прошлом месяце.

Basata заявляет, что в общей сложности привлекла 24,5 миллиона долларов, включая новый раунд серии A на 21 миллион долларов, возглавляемый Лань Сюэчжо из Basis Set Ventures, которая начала свою карьеру с моделирования человеческого мозга как исследователь PhD, прежде чем перейти к корпоративной стратегии в McKinsey и Dropbox и в конечном итоге к инвестированию. Также участвовал Cowboy Ventures, основанный Эйлин Ли, а также Виктория Трейгер, бывший генеральный партнер Felicis Ventures, которая недавно основала собственную венчурную фирму Sofeon (это ее первая инвестиция).

Эта область становится все более многолюдной. Tennr, стартап из Нью-Йорка, основанный в 2021 году, привлекла на сегодняшний день более 160 миллионов долларов — в том числе от Andreessen Horowitz, IVP, Lightspeed и Google Ventures, — и теперь оценивается в 605 миллионов долларов. Tennr делает упор на интеллектуальную обработку документов и заявляет, что построила проприетарные языковые модели, обученные на десятках миллионов медицинских документов. Assort Health, поддержанная Lightspeed, сосредоточена на автоматизации телефонной связи с пациентами для специализированных практик и в прошлом году привлекла финансирование при оценке в 750 миллионов долларов.

Ли сказала, что многолетний опыт основателей является активом в области, наполняемой хорошо финансируемыми конкурентами. «Много [венчурных инвесторов] гоняются за выпускниками старшей школы и колледжей, но когда вы продаете медицинским практикам, доверие — это действительно большое дело», — сказала она. «Эти врачи хотят смотреть вам в глаза и знать, что они могут на вас рассчитывать».

Основатели Basata, тем временем, утверждают, что их отличие заключается в сочетании обеих возможностей в единый сквозной рабочий процесс, адаптированный к конкретным специальностям, вместо создания инструмента, который обрабатывает только часть процесса. Это может быть сложнее поддерживать по мере расширения лучше финансируемых конкурентов, но здесь явно есть рыночный сигнал.

Конечно, как и многие компании ИИ, автоматизирующие работу, которую в настоящее время выполняют люди, в конечном итоге Basata столкнется с более сложным вопросом о том, где проходит грань между дополнением работников и их заменой. Пока основатели говорят, что административный персонал, с которым они работают, не беспокоится об этом; они больше беспокоятся о том, чтобы утонуть. Действительно, Алханафи отмечает, что административный персонал в специализированных практиках часто работает в своих ролях десятилетиями и intimately знает работу; они также захлебываются в объеме, который не может полностью поглотить разумное количество новых сотрудников.

Будет ли ИИ просто расширять возможности этих работников или постепенно сделает многие из их функций ненужными — это вопрос, который выходит далеко за рамки здравоохранения. Пока Basata утверждает обратное: что освобождение администраторов от самых повторяющихся частей работы делает их лучше во всем остальном. Судя по одной статистике, поделившейся Алханафи — что 70% новых сделок компании теперь приходят по сарафанному радио — похоже, что люди, closest к проблеме, считают этот аргумент убедительным.