Kroll ve FTI Consulting gibi risk yönetimi firmalarında olay araştırmacısı olarak kariyerinin ardından Aaron Narva (yukarıdaki resimde), uyumluluk yazılımı üreticisi Exiger’de büyük bir uluslararası banka müşterisiyle çalışıyordu. On yıl önce bir kara para aklama skandalıyla manşetlere çıkan müşterinin yasal uyumluluğunu izlemekten sorumluydu.
“Ben Exiger’deyken, yapısal olmayan kamu kayıtlarından riskleri ortadan kaldırmaya yardımcı olan bir yapay zeka yazılım aracı da dahil olmak üzere bazı yazılım işlerini satın aldık. Narva, TechCrunch’a verdiği demeçte, “Çok büyük şirketlerin iş ilişkilerindeki yolsuzluk ve yaptırım riskini belirlemeye yardımcı olacak bir araç geliştirdik” dedi.
Bu çalışma ona şu fikri verdi: Çatışma. Hastaneler ve diğer büyük tıbbi uygulamalar bankalarla benzer yolsuzluk riskleriyle karşı karşıyadır. İlaç şirketleri ve cihaz üreticileri doktorlarla o kadar iyi anlaşıyorlar ki, doktorların çıkar çatışmalarını açıklamaları gerekiyor: geziler, danışmanlık ücretleri, araştırma burslarının sponsorluğu ve benzeri.
Fazla araştırma gösterileri fazla dost canlısı olanların, hasta için daha iyi sonuçlar üretse de getirmese de bu ilaç ve cihazları reçete etme olasılıklarının daha yüksek olduğu. Risk o kadar büyük ki hükümet şu adı taşıyan bir veritabanı işletiyor: OpenPaymentsData.comherkesin çıkar çatışması açıklamalarını görebileceği yer.
Ancak bu tür çatışmaların ifşa edilmesi sorunu durdurmaz ve bu da hastaneleri yasal risk altına sokar. Bir dizi yasa doktorların bu tür davranışlarını yasaklıyor, her şey Stark Yasasından, Geri Tepmeyi Önleme Tüzüğüne (AKS).
Aynı zamanda ticari çıkarların, yeni ilaçları araştırmalarına ve cihazlar üretmelerine yardımcı olmak için doktorlarla (tıp uzmanları) birlikte çalışması gerekiyor. Yani her etkileşim yasak değildir.
Narva, hastaneler ve büyük tıbbi uygulamalar için hastayı olmasa da hastaneyi riske sokan gerçek durumları tespit edecek bir hizmet olarak yapay zeka destekli bir yazılım tasavvur etti.
Narva, “Büyük bir sağlık sisteminin doktorları, satıcıları ve tedarikçileri arasında 200.000 ilişkisi olabilir” dedi. “Bu 200.000 ilişkiden hangisi sizi altı riskten herhangi birinden etkiliyor?”
Riskler yasalara aykırı davranmaktan olumsuz tıbbi sonuçlara kadar uzanır. Federal hükümet aynı zamanda bir veritabanı sağlar hastane bakım kalitesi bilgilerini yayınlayan bir kuruluştur.
Narva, Bergen’in bu fikir hakkındaki fikrini sormak için sekizinci sınıftan beri tanıdığı arkadaşı, o zamanlar BuzzFeed’de mühendislik müdürü olan Joseph Bergen’i aradı. Bergen bunu o kadar beğendi ki işinden ayrılıp kurucu ortak oldu.
Conflixis, OpenPaymentsData.com’dan, hastanenin satın alma verilerinden, talep verilerinden, hasta sonuç kayıtlarından, çıkar çatışması formlarından ve diğer kaynaklardan veri alarak çalışır. Bir hastanenin araştırması gereken noktaları belirlemek için tüm çatışma noktalarını analiz eder.
“Tamam, 5.000 veya 10.000 ilişkinin tümüne baktık [and] İşte aslında bakmanız gereken yedi şey,” diye açıklıyor Narva bir örnek olarak. “Mesela, okyanusu kaynattık ve işte yedisi.”
Conflixis bunu bir adım daha ileri götürüyor ve ayrıca bir hastanenin harcamalarını tahmin edebiliyor ve bunu azaltmanın yollarını önerebiliyor. Örneğin hastane, daha ucuz bir ekipman yerine, o satıcıyla ilişkisi olan bir doktorun tavsiyesine dayanarak daha pahalı bir ekipman mı satın alıyor?
“Bunu, hastanelerin mevzuat risklerini önemli ölçüde azaltmasını, hastalarına karşı güvenini ve şeffaflığını artırmasını ve aynı zamanda ne satın aldıkları konusunda daha iyi operasyonel kararlar almasını sağlayabiliriz” diyor.
Narva, 2023 yılında kurulan şirketin hâlihazırda geliri 5 milyon dolardan az olan bir avuç müşteriye sahip olduğunu söyledi. Az önce, Lerer Hippeau (BuzzFeed’in eski başkanı Kenneth Lerer tarafından kurulan fon) ve Origin Ventures’ın ortak liderliğinde, mark vc, Springtime Ventures ve tohum öncesi yatırımcı Cretiv Capital’in de katıldığı 4,2 milyon dolarlık bir tohum turu duyuruldu.
Conflixis, Compliatric ve Symplr gibi sağlık sektörü uyumluluk yazılımı şirketlerinden oluşan kalabalık bir alana katılıyor, ancak bazıları yolsuzluk ve satın alma yerine hasta verilerini korumaya daha fazla odaklanıyor.
Narva, Conflixis’i farklı kılan şeyin, çalışanlarının yüksek lisans eğitimlerindeki araştırma çalışmalarındaki kariyerlerini birleştirme şekli olduğunu söylüyor. “İşlem izlemedeki geçmişimize ve büyük veri araştırmalarındaki yolsuzluğa” dayalı olarak verilerdeki kalıpları aramak için kullanıma hazır modelleri değiştirdi.
TechCrunch’ın yapay zeka odaklı bir haber bülteni var! Buradan kaydolun Her Çarşamba gelen kutunuza almak için.
