Se proyectó que los fondos de VC en herramientas de IA para la atención médica alcanzaron $ 11 mil millones el año pasado, una cifra principal que habla de la convicción generalizada de que la inteligencia artificial resultará transformadora en un sector crítico.
Muchas nuevas empresas que aplican IA en la atención médica están buscando impulsar la eficiencia al automatizar parte de la administración que orbita y permite la atención al paciente. Elea, con sede en Hamburgo, se ajusta ampliamente a este molde, pero está comenzando con un nicho relativamente pasado por alto y desatendido, los laboratorios de patología, cuyo trabajo implica analizar muestras de pacientes para enfermedades: desde que cree que podrá escalar el sistema de flujo de trabajo basado en la voz con un agente de trabajo de inteligencia artificial que se desarrolla para valorar la productividad de los laboratorios hasta lograr el impacto global. Incluyendo trasplantando su enfoque centrado en el flujo de trabajo para acelerar la producción de otros departamentos de salud también.
La herramienta de IA inicial de ELEA está diseñada para revisar cómo funcionan los médicos y otro personal de laboratorio. Es un reemplazo completo para los sistemas de información heredados y otras formas establecidas de trabajo (como el uso de Microsoft Office para escribir informes), cambiando el flujo de trabajo a un “sistema operativo de IA” que implementa la transcripción de voz a texto y otras formas de automatización a “sustancialmente” encogen el tiempo que les toma a generar un diagnóstico.
Después de aproximadamente medio año operando con sus primeros usuarios, Eleea dice que su sistema ha podido reducir el tiempo que le toma al laboratorio producir alrededor de la mitad de sus informes a solo dos días.
Automatización paso a paso
El flujo de trabajo de patología paso a paso paso a paso significa que hay un buen alcance para impulsar la productividad al aplicar la IA, dice el CEO y cofundador de Elea, Dr. Christoph Schröder. “Básicamente cambiamos esto, y todos los pasos están mucho más automatizados … [Doctors] Habla con Eleea, los MTAs [medical technical assistants] Hable con Elea, dígales lo que ven, lo que quieren hacer con ella ”, explica.
“Elea es el agente, realiza todas las tareas en el sistema e imprime cosas, prepara las diapositivas, por ejemplo, las manchas y todas esas cosas, para que [tasks] Ve mucho, mucho más rápido, mucho, mucho más suave “.
“Realmente no aumenta nada, reemplaza toda la infraestructura”, agrega sobre el software basado en la nube que desean reemplazar los sistemas heredados del laboratorio y sus formas de trabajo más seguidas, utilizando aplicaciones discretas para llevar a cabo diferentes tareas. La idea del sistema operativo AI es poder orquestar todo.
La startup se está basando en varios modelos de idiomas grandes (LLM) a través de ajuste con información especializada y datos para permitir capacidades centrales en el contexto del laboratorio de patología. La plataforma se hornea en voz baja para transcribir notas de voz del personal, y también “texto a estructura”; Lo que significa que el sistema puede convertir estas notas de voz transcritas en una dirección activa que alimenta las acciones del agente de IA, lo que puede incluir el envío de instrucciones al kit de laboratorio para mantener el flujo de trabajo en marcha.
Eleea también planea desarrollar su propio modelo fundamental para el análisis de imágenes de diapositivas, según Schröder, ya que también empuja hacia el desarrollo de capacidades de diagnóstico. Pero por ahora, se centra en escalar su oferta inicial.
El tono de la startup a los laboratorios sugiere que lo que podría llevarlos de dos a tres semanas utilizando procesos convencionales se puede lograr en una cuestión de horas o días, ya que el sistema integrado es capaz de acumular y las ganancias de productividad compuesta al suplantar cosas como la tediosa de ida y vuelta que puede rodear manuales que escriben los informes, donde el error humano y otros tramas de trabajo pueden invertir una gran fricción.
El personal de laboratorio puede acceder al sistema a través de una aplicación para iPad, una aplicación Mac o una aplicación web, que ofrece una variedad de puntos de contacto para adaptarse a los diferentes tipos de usuarios.
El negocio se fundó a principios de 2024 y se lanzó con su primer laboratorio en octubre después de haber pasado algún tiempo en sigilo trabajando en su idea en 2023, según Schröder, quien tiene experiencia en la aplicación de IA para proyectos de conducción autónomos en Bosch, Luminar y Mercedes.
Otro cofundador, el Dr. Sebastian Casu, el CMO de la startup, trae una formación clínica, después de haber pasado más de una década trabajando en cuidados intensivos, anestesiología y en todos los departamentos de emergencias, y anteriormente es director médico de una gran cadena hospitalaria.
Hasta ahora, Eleea ha firmado una asociación con un importante grupo hospitalario alemán (no está revelando cuál aún) que todavía) procesa unos 70,000 casos anualmente. Entonces el sistema tiene cientos de usuarios hasta ahora.
Más clientes están programados para lanzar “pronto”, y Schröder también dice que está mirando la expansión internacional, con un ojo particular al ingresar al mercado estadounidense.
Respaldo de semillas
La startup está revelando por primera vez una semilla de 4 millones de euros que recaudó el año pasado, dirigido por Fly Ventures y Giant Ventures, que se ha utilizado para construir su equipo de ingeniería y poner el producto en manos de los primeros laboratorios.
Esta cifra es una suma bastante pequeña frente a los miles de millones antes mencionados en fondos que ahora están volando alrededor del espacio anualmente. Pero Schröder argumenta que las nuevas empresas de IA no necesitan ejércitos de ingenieros y cientos de millones para tener éxito; sugiere más de los recursos que tiene de manera inteligente. Y en este contexto de atención médica, eso significa adoptar un enfoque centrado en el departamento y madurar el caso de uso objetivo antes de pasar al siguiente área de aplicación.
Aún así, al mismo tiempo, confirma que el equipo buscará plantear una ronda (más grande) de la Serie A, probablemente este verano, diciendo que Eleea cambiará el equipo en marketing activo para obtener más laboratorios que compran, en lugar de confiar en el enfoque de boca en boca con el que comenzaron.
Discutiendo su enfoque frente al panorama competitivo para las soluciones de IA en la atención médica, nos dice: “Creo que la gran diferencia es que es una solución puntual verticalmente integrada”.
“Muchas de las herramientas que ves son complementos además de los sistemas existentes [such as EHR systems] … es algo que [users] Necesita hacer sobre otra herramienta, otra interfaz de usuario, algo más que las personas que realmente no quieren trabajar con hardware digital tienen que hacer, por lo que es difícil, y definitivamente limita el potencial “, continúa.
“Lo que creamos es que realmente lo integramos profundamente en nuestro propio sistema de información de laboratorio, o lo llamamos un sistema operativo de patología, lo que en última instancia significa que el usuario ni siquiera tiene que usar una interfaz de usuario diferente, no tiene que usar una herramienta diferente. Y solo habla con Eleea, dice lo que ve, dice lo que quiere hacer y dice lo que se supone que Eleea debe hacer en el sistema “.
“Ya no necesitas millones de ingenieros: necesitas una docena, dos docenas muy, muy buenas”, argumenta. “Tenemos dos docenas de ingenieros, aproximadamente, en el equipo … y pueden hacer cosas increíbles”.
“Las empresas de más rápido crecimiento que ves en estos días, no tienen cientos de ingenieros: tienen uno, dos docenas de expertos y esos tipos pueden construir cosas increíbles. Y esa es la filosofía que tenemos también, y es por eso que realmente no necesitamos criar, al menos inicialmente, cientos de millones “, agrega.
“Definitivamente es un cambio de paradigma … en la forma en que construyes empresas”.
Escalar una mentalidad de flujo de trabajo
Elegir comenzar con Patology Labs fue una opción estratégica para ELEA, ya que no solo el mercado direccionable vale múltiples miles de millones de dólares, según Schröder, sino que expresa el espacio de la patología como “extremadamente global”, con compañías de laboratorio globales y proveedores que amplían la escalabilidad para su software como un juego de servicio en comparación con la situación más fragmentada en torno a los hospitales de suministro.
“Para nosotros, es muy interesante porque puedes construir una aplicación y realmente escalar ya con eso, desde Alemania hasta el Reino Unido, los Estados Unidos”, sugiere. “Todos piensan lo mismo, actuando igual, con el mismo flujo de trabajo. Y si lo resuelves en alemán, lo mejor con los LLM actuales, entonces lo resuelves también en inglés [and other languages like Spanish] … Entonces abre muchas oportunidades diferentes “.
También elogia a los laboratorios de patología como “una de las áreas de más rápido crecimiento en la medicina”, señalando que los desarrollos en la ciencia médica, como el aumento de la patología molecular y la secuenciación de ADN, están creando demanda de más tipos de análisis y una mayor frecuencia de análisis. Todo lo cual significa más trabajo para los laboratorios, y más presión sobre los laboratorios para que sean más productivos.
Una vez que ELEA ha madurado el caso de uso del laboratorio, dice que pueden buscar mudarse a las áreas donde la IA se aplica más típicamente en la atención médica, como apoyar a los médicos del hospital para capturar las interacciones de los pacientes, pero cualquier otra aplicación que desarrollen también tendrían un enfoque apretado en el flujo de trabajo.
“Lo que queremos traer es esta mentalidad de flujo de trabajo, donde todo se trata como una tarea de flujo de trabajo, y al final, hay un informe, y ese informe debe enviarse”, dice, y agrega que en un contexto hospitalario no querrían entrar en diagnósticos, pero “realmente se centrarían en operacionalizar el flujo de trabajo”.
El procesamiento de imágenes es otra área que ELEA está interesada en otras aplicaciones de atención médica futuras, como el análisis de datos de aceleración para la radiología.
Desafíos
¿Qué pasa con la precisión? La atención médica es un caso de uso muy sensible, por lo que cualquier error en estas transcripciones de IA, por ejemplo, relacionada con una biopsia que verifica el tejido canceroso, podría conducir a graves consecuencias si existe un desajuste entre lo que dice un médico humano y lo que la ELEA escucha e informa a otros fabricantes de decisiones en la cadena de atención al paciente.
Actualmente, Schröder dice que están evaluando la precisión al observar cosas como cuántos personajes cambian los usuarios en los informes que la IA sirve. En la actualidad, dice que hay entre 5% y 10% de los casos en que algunas interacciones manuales se realizan a estos informes automatizados que podrían indicar un error. (Aunque también sugiere que los médicos pueden necesitar hacer cambios por otras razones, pero decir que están trabajando para “reducir” el porcentaje donde ocurren intervenciones manuales).
En última instancia, argumenta, The Buck se detiene con los médicos y otro personal al que se les pide que revisen y aprueben las salidas de IA, lo que sugiere que el flujo de trabajo de Eleea no es realmente diferente de los procesos heredados que se ha diseñado para suplantar (donde, por ejemplo, la nota de voz de un médico no es tipado por un humano y tales transcripciones, mientras que el ELEA, mientras que ahora se puede contener ELEA, ahora que ahora se realiza la creación inicial. mecanógrafo ”).
Sin embargo, la automatización puede conducir a un mayor volumen de rendimiento, lo que podría ser una presión sobre las comprobaciones que el personal humano tiene que lidiar con muchos más datos e informes para revisar de lo que solían.
Sobre esto, Schröder está de acuerdo en que podría haber riesgos. Pero él dice que han construido una característica de “red de seguridad” donde la IA puede tratar de detectar problemas potenciales, utilizando indicaciones para alentar al médico a buscar nuevamente. “Lo llamamos un segundo par de ojos”, señala, y agregó: “donde evaluamos los informes de hallazgos anteriores con qué [the doctor] dijo ahora mismo y darle comentarios y sugerencias “.
La confidencialidad del paciente puede ser otra preocupación adjunta a la IA agente que se basa en el procesamiento basado en la nube (como lo hace Eleea), en lugar de los datos que permanecen en las instalaciones y bajo el control del laboratorio. Sobre esto, Schröder afirma que la startup ha resuelto para las preocupaciones de “privacidad de datos” al separar las identidades de los pacientes de las salidas de diagnóstico, por lo que básicamente depende de la seudonimización para el cumplimiento de la protección de datos.
“Siempre es anónimo en el camino, cada paso solo hace una cosa, y combinamos los datos en el dispositivo donde el médico los ve”, dice. “Por lo tanto, tenemos básicamente pseudo ID que usamos en todos nuestros pasos de procesamiento, que son temporales, que se eliminan después, pero por el momento en que el médico mira al paciente, se están combinando en el dispositivo para él”.
“Trabajamos con servidores en Europa, nos aseguramos de que todo cumpla con la privacidad de los datos”, nos dice. “Nuestro cliente principal es una cadena hospitalaria de propiedad pública, llamada infraestructura crítica en Alemania. Necesitábamos asegurarnos de que, desde el punto de vista de la privacidad de los datos, todo sea seguro. Y nos han dado los pulgares hacia arriba “.
“En última instancia, probablemente superamos lo que hay que hacer. Pero, ya sabes, siempre es mejor estar seguro, especialmente si maneja los datos médicos “.
