DeepScribe, AI destekli bir tıbbi transkripsiyon platformu olan Nina Achadjian liderliğindeki Nina Achadjian’ın Scale.ai CEO’su Alex Wang, Figma CEO’su Dylan Field ve mevcut yatırımcılar Bee Partners, Stage 2 Capital ve 1984’ün katılımıyla A Serisi fonlamada 30 milyon dolar topladı. Girişimler. Şirketin son finansman turu, 5,2 milyon dolarlık başlangıç ​​turunu takip ediyor ilan edildi DeepScribe, doktorları sıkıcı veri girişinden kurtarmak ve hastalarına odaklanmalarını sağlamak amacıyla 2017 yılında Akilesh Bapu, Matthew Ko ve Kairui Zeng tarafından kuruldu.

2019’da DeepScribe, doğal hasta-hekim konuşmalarını özetleyen ortam sesi AI teknolojisini piyasaya sürdü. DeepScribe fikri Bapu ve Ko’nun kendi deneyimleriyle ortaya çıktı. Bapu’nun babası bir onkologdu ve babasının iş/yaşam dengesi üzerindeki belgelerin ne kadar ağır olduğunu gördü. Öte yandan Ko, meme kanseri teşhisi konan annesinin bakım koordinatörüyken klinik dokümantasyon yükünün hastaların bakım algısını nasıl etkilediğini gördü.

Annesinin gördüğü bakımdan hüsrana uğrayan Ko, yardım için Bapu ve babasına döndü. Çift daha sonra klinik dokümantasyonun önemini anlamaya başladı ve yapay zeka ve doğal dil işlemedeki son gelişmelerin durumu düzeltmek için kullanılmadığını fark etti. Daha sonra sorunu çözecek bir platform oluşturmaya karar verdiler.

Ko, TechCrunch’a bir e-postada “Alandaki ürünleri araştırdıktan sonra, sağlayıcıların %75’inden fazlasının alanda belgeleme araçları kullanmasına rağmen neden hala günlerinin neredeyse yarısını not yazmakla geçirdiklerini merak ettik” dedi. “Ürünleri test ettikten sonra, tezimiz, alandaki mevcut ürünlerin sorunu çözmediğiydi, çünkü hala doktorun konuşmayı özetlemesini gerektiriyorlardı. Konuşmadan metne çözümler, yalnızca söylediklerinizi bir bilgisayar ekranındaki metne tam olarak çevirebiliyordu. Doktorların istediği ve sorunu gerçekten çözecek olan, doğal bir hasta konuşmasını akıllıca anlayabilecek ve özetleyebilecek bir ortam yapay zekasıydı. Bu anlayışla, dünyanın ilk ortam AI yazıcısı olan DeepScribe’ı oluşturmaya başladık.”

Bir doktor uygulamayı başlattığında, DeepScribe konuşmayı kaydeder, özetler ve doktorun tercih ettiği sağlık kayıt sistemine entegre eder. Uygulama, hasta muayenelerini dinlerken kaydeder ve klinik notlar hazırlar. DeepScribe daha sonra notları doğrudan Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR) alanlarına yükleyerek doktorların tam olarak hazırlanmış notlarını uygun EHR alanlarında gözden geçirmelerini ve imzalamalarını sağlar.

Uygulama, küçük konuşma ile uyumludur ve konuşmada yalnızca tıbbi olarak ilgili bilgileri içerir. Şirket ayrıca, bir doktorun konuşma tarzını, tercih edilen ifade ve yazma tercihlerini dinleyerek ve öğrenerek AI-scribe’ın sürekli olarak daha akıllı hale geldiğini belirtiyor.

Son 18 ayda DeepScribe, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki 400’den fazla hekime ulaştı ve yarım milyondan fazla hasta-hekim görüşmesini işledi. DeepScribe, platformunun doktorlara günde ortalama üç saat kazandırdığını ve insan tıbbi katiplerin maliyetinin yaklaşık altıda birine mal olduğunu söylüyor. Şirket bugüne kadar doktorları 2,5 milyon dakikadan fazla dokümantasyondan kurtardı. Güvenilirlik açısından DeepScribe, doktorların 20 günlük kullanımdan sonra ortalama olarak not başına birden az düzeltmeyle karşılaştığını söylüyor.

Şirket, tıbbi dokümantasyon iş akışlarını ve genel olarak sağlık hizmetlerini iyileştirmeye ve dönüştürmeye devam etmeyi planladığı için bu son yatırımın DeepScribe’ın büyümesini hızlandıracağını söylüyor. DeepScribe, teknolojisini birden fazla büyük sağlık sistemine yerleştirmeyi, mühendislik ekibini büyütmeyi ve yapay zekasını daha fazla doktorun eline geçirmeyi hedefliyor.

Ko, “Yol haritamızda pek çok şey varken, bizi en çok heyecanlandıran şey, salt özetlemenin dışındaki olasılıklar” dedi. “Sesin tıbbın geleceği için yapı taşları olacağına ve bildiğimiz şekliyle bakımın teşhis ve tedavisini dönüştürme yeteneğine sahip olduğuna inanıyoruz. Doktora verimlilik sağlamanın ötesine geçmek ve hastalar için sonuçları iyileştirmeye başlamak için hizmetimizin sunumu yoluyla topladığımız verilerden yararlanmayı umuyoruz.”



genel-24

Bir yanıt yazın