有名な新興企業InatoとPrenosisはAI「ベストプラクティス」を示しています – ヘルスケアブログ

マイケル・ミレンソンによる

人工知能をビジネスの成功レシピで1つの成分として扱うことは、MedCity Invest 2025会議で顕著なテーマでした。

「理にかなっているビジネスモデルを構築してから、AIを使用する必要があります」と警告しました ラフィ・ボーイジアン、Cigna Venturesの校長とMedcity Invest 2025 Conference in Chicagoのパネリスト。

その感情は、VNS Healthの新しいベンチャー担当副社長である仲間の投資家Aman Shahと、マネージングパートナーのDipa Mehtaによって反響され、強調されました。 ベンチャーベンチャー。どちらも、顧客の収益をすぐに高めることができる「燃焼プラットフォーム」を見つけるために、厳しい経済環境の必要性を強調しました。

別のパネルでは、有名な新興企業がInatoとPrenosisがAIアプローチを強調しました。

イノベーションの顧客が必要です

イナトはによって名前が付けられました ファーストカンパニー の1つとしての雑誌 2024年のほとんどの革新的な企業、そして同じ年に激しいヘルスケアによって選ばれました その激しい15の1つとして。パリに拠点を置く会社は、70か国以上で3,000を超えるコミュニティ研究サイトを魅了しているAIベースのプラットフォームを使用して、臨床試験のために、臨床試験のために、他の方法では登録が難しい患者を患者と結び付けています。同社の言葉で、臨床試験を「よりアクセスしやすく、包括的、効率的」にすることにより、試験の96％に代表人口が含まれていない衝撃的なパターンを破ることにより、Inatoは上位30の製薬会社の3分の1以上とのパートナーシップを確立しました。

Inatoは、その技術を説明する際に、「AIエージェントを組み立てて、患者の記録を除去し、各患者にどの試験が関連するかを迅速に決定し、適格性を評価して適格性を評価するための患者を評価します」と述べています。ただし、「AIエージェントを組み立てた」というフレーズは、微妙なプロセスを曖昧にします。

リズ・ビーティInatoの共同設立者兼最高戦略責任者は、ChatGptやClaudeなどの「既製の」大規模な言語モデルを使用して、各モデルに調整されたアルゴリズムを使用して特定のプロセスに最適化したと説明しました。新しいモデルが表示されると、会社はそれに応じて調整します。ビーティは類推を提供しませんでしたが、レシピの成功を確実にするために、適切な割合で適切な材料の中から選択するシェフとは明らかに並行しているように見えました。

ビーティは言った、「私は聞いた、「すべてにAIを適用しましょう」。それは正しい答えではありません。」投資家は、イナトが3820万ドルで注ぎ込んだという正しい答えを持っていると十分に確信しています。 Pitchbookによると。

AIは、Prenosisの成功の中心でもあります。同社の敗血症は免疫鏡でした AIを使用した最初の食品医薬品局が承認したツール 敗血症として知られるしばしば死んだ状態の差し迫った発症を予測する。臨床ワークフローに統合されていました 歓迎 時間 雑誌 「2024年の最高の発明」の1つとして ボビー・レディ・ジュニア。、Prenosisの共同設立者兼最高経営責任者は、その後に Time100ヘルスリスト 世界的な健康に影響力のある個人を認識します。

シカゴに本拠を置くPrenosisは、「精密医学の新しい時代」の一環として、個々の患者生物学に療法を調整する人工知能会社としての地位を表しています。しかし、イナトと同様に、AIの見出しはより複雑な現実を隠しています。

敗血症は、おそらくプレイ中に200個近くの異なる症状を持つ不均一性症候群です。 「AIはそれをまとめて、劣化のプロセスを理解できるようにします」とレディは言いました。同社は機械学習を使用して、洗練されたアルゴリズムを開発および検証しました。 ニューイングランドジャーナルオブメディシン 勉強。

しかし、適切なAIは1つの製品成分でした。 Prenosisはまた、数千人の患者のデータベースを組み立て、敗血症のバイオマーカーを見つけるために「ウェットラボ」を設定しました。また、現在120,000の血液サンプルに基づいて会社が提供する際に他の条件に使用します。 EHRデータにバイオマーカーを追加することで、会社はEHRを使用して病院に自由に提供される敗血症ツールを提供するより正確でリアルタイムの補完として自分自身を位置付けることができました。

「それが私たちの競争上の優位性です」とレディは言いました。

焦点を絞ったAI

Inatoが特定の目的でAIに焦点を合わせたように、Prenosisは重要な目標にも焦点を当てました。 AIは、「承認のためにFDAモデルに適合するために何よりもまず」使用されました」とReddy氏は述べています。

敗血症は、感染に対する過剰な免疫応答によって引き起こされます。 PrenosisのWebサイトによると、少なくとも350,000人の人々の命を奪っている間、米国の医療制度に年間数十億ドルの費用がかかります。世界保健機関は敗血症を世界的な健康に対する脅威と名付けており、この1つの条件の経済的影響は、国の医療費の平均2.7％に相当します。 2022研究。

Invest ConferenceでReddyが言及していないことは、敗血症の防止と効果的に治療する米国の病院のパフォーマンスが、メディケアによる価値ベースの支払いおよびLeapfrog Groupが発行した病院の患者安全スコアの要因であるということでした。確かに「燃えるプラットフォーム」。

PrenosisとInatoの場合、AIのベストプラクティスは実用性に基づいています。 Reddyが言ったように、AIは製品開発の「単なるツール」です。

Michael L. Millensonは、Health Quality Advisorsの社長であり、通常のTHCB貢献者です。これは彼のコラムに最初に登場しました フォーブス