Le financement de VC dans les outils d’IA pour les soins de santé devait atteindre 11 milliards de dollars l’année dernière – un chiffre en titre qui témoigne de la conviction généralisée que l’intelligence artificielle projeter dans un secteur critique.
De nombreuses startups appliquant une IA dans les soins de santé cherchent à stimuler l’efficacité en automatisant une partie de l’administration qui orbite et permet les soins aux patients. Elea, basée à Hambourg, correspond globalement à ce moule, mais elle commence par des laboratoires de niche-pathologie relativement non recouverts et mal desservis, dont le travail analysant les échantillons de patients pour la maladie dans le cadre de celle-ci croit qu’il s’agira de faire évoluer le système de workflow basé sur la voix qu’il a développé pour augmenter la productivité des laboratoires pour obtenir un impact mondial. Y compris en transplantant son approche axée sur le flux de travail pour accélérer la production d’autres services de santé.
L’outil IA initial d’Elea est conçu pour réviser le travail des cliniciens et des autres travailleurs de laboratoire. Il s’agit d’un remplacement complet pour les systèmes d’information hérités et d’autres moyens de travail définis (comme utiliser Microsoft Office pour taper des rapports) – déclencher le flux de travail à un «système d’exploitation d’IA» qui déplace la transcription de la parole à texte et d’autres formes d’automatisation à «substantiellement» les emporte à la sortie diagnostiquée.
Après environ un demi-année avec ses premiers utilisateurs, Elea affirme que son système a été en mesure de réduire le temps qu’il faut au laboratoire pour produire environ la moitié de leurs rapports à seulement deux jours.
Automatisation étape par étape
Le flux de travail manuel étape par étape, souvent manuel des laboratoires de pathologie, il y a une bonne portée pour stimuler la productivité en appliquant l’IA, explique le PDG et co-fondateur d’Elea, le Dr Christoph Schröder. «Nous tournons fondamentalement tout ce qui concerne – et toutes les étapes sont beaucoup plus automatisées… (médecins) parlent à Elea, les AMT (assistants techniques médicaux) parlent à Elea, disent qu’ils voient ce qu’ils voient, ce qu’ils veulent en faire», explique-t-il.
« Elea est l’agent, effectue toutes les tâches du système et imprime les choses – prépare les diapositives, par exemple, la coloration et toutes ces choses – afin que (les tâches) vont beaucoup, beaucoup plus rapidement, beaucoup, beaucoup étouffantes. »
« Cela n’augmente rien, il remplace toute l’infrastructure », ajoute-t-il du logiciel basé sur le cloud qu’ils souhaitent remplacer les systèmes hérités du laboratoire et leurs façons de travail plus cloisonnées, en utilisant des applications discrètes pour effectuer. L’idée de l’IA OS est de pouvoir tout orchestrer.
La startup s’appuie sur divers modèles de grandes langues (LLMS) par le réglage fin avec des informations et des données spécialisées pour permettre les capacités de base dans le contexte du laboratoire de pathologie. La plate-forme cuit de la parole en texte pour transcrire des notes vocales du personnel – et également du «texte à structure»; Ce qui signifie que le système peut transformer ces notes vocales transcrites en direction active que les actions de l’agent AI, qui peuvent inclure l’envoi d’instructions au kit de laboratoire pour maintenir le flux de travail.
ELEA prévoit également de développer son modèle fondamental pour l’analyse d’image de diapositive, selon Schröder, car il pousse également vers le développement des capacités de diagnostic. Mais pour l’instant, il se concentre sur la mise à l’échelle de son offre initiale.
La hauteur de la startup vers des laboratoires suggère que ce qui pourrait les prendre deux à trois semaines en utilisant des processus conventionnels peut être réalisé en quelques heures ou jours, car le système intégré est capable de s’accumuler et de composer des gains de productivité en supplantant Thrike the Wadiouss Back-Port qui peut étudier la frottement manuel de rapports, où les erreurs humaines et d’autres bizarreries de flux de travail peuvent injecter beaucoup de friction.
Le système peut être accéléré par le personnel de laboratoire via une application iPad, une application Mac ou une application Web offrant une variété de points tactiles pour suivre les différents types d’utilisateurs.
L’entreprise a été fondée au début de 2024 et lancée avec son premier laboratoire à Octuber après avoir passé un peu de temps à travailler sur leur idée en 2023, selon Schröder, qui a une formation en application de l’IA pour des projets de conduite autonomes à Bosch, Luminar et Mercedes.
Un autre co-fondateur, le Dr Sebastian Casu-the Startup, CMO-Brings, une formation clinique, après avoir passé plus d’une décennie à travailler dans des soins intensifs, l’anesthésiologie et entre les services d’urgence, ainsi que comme directeur médical pour une grande chaîne d’hôpital.
Jusqu’à présent, Elea a signé un partenariat avec un grand groupe hospitalier allemand (il ne révèle pas encore lequel) qui dit traite quelque 70 000 cas par an. Le système a donc jusqu’à présent des huddes d’utilisateurs.
De plus en plus de clients devraient lancer «bientôt» – et Schröder dit également qu’il envisage l’expansion internationale, avec un œil particulier sur la compréhension du marché américain.
Support de graines
La startup divulgue pour la première fois une graine de 4 millions d’euros qu’elle a collectée l’année dernière – dirigée par Fly Ventures et Giant Ventures – qui a été utilisée pour construire son équipe d’ingénierie et mettre le produit entre les mains des premiers laboratoires.
Ce chiffre est une somme assez petite par rapport aux milliards de financement susmentionnés qui volent maintenant dans l’espace chaque année. Mais Schröder soutient que les startups de l’IA Don ont besoin d’armées d’ingénieurs et de hangs de millions de personnes – c’est plus un cas d’application les ressources que vous avez intelligemment, suggère-t-il. Et dans ce contexte de soins de santé, cela signifie énoncer une approbation axée sur le départ et mûrir la carte d’usage cible avant de passer à la zone de candidature suivante.
Pourtant, en même temps, il confirme que l’équipe cherchera à élever une série (largeur), une Elea à la tête de l’été transformera l’équipement en marketing activement pour que plus de laboratoires achètent, plutôt que de compter sur l’approche de bouche à oreille avec laquelle ils ont commencé.
Discussion Leur approche par rapport au paysage concurrentiel des solutions d’IA dans les soins de santé, il nous dit: « Je pense que le grand est différent est une solution ponctuelle contre verticalement intégrée. »
«Beaucoup d’outils que vous voyez sont des modules complémentaires en plus du système existant (comme les systèmes de DSE)… C’est quelque chose que (les utilisateurs) doivent faire en plus d’un autre outil, une autre interface utilisateur, quelque chose d’autre que les gens que vous comptez travailler et c’est donc une difficulté, et il limite définitivement le potentiel», continue-t-il.
«Ce que nous avons construit INTEAD, c’est que nous l’avons en fait intégré profondément dans notre système d’information de laboratoire – ou nous l’appelons Système d’exploitation de pathologie – ce qui signifie que l’utilisateur n’a même pas besoin de l’utiliser, n’a pas à utiliser l’outil. Et il parle simplement avec Elea, dites ce qu’il voit, dites ce qu’il veut faire et dit ce qui est censé faire dans le système. «
« Vous avez également besoin de gazillions d’ingénieurs – vous avez besoin d’une douzaine, deux douzaines vraiment, de très bons », soutient-il également. «Nous avons deux douzaines d’ingénieurs, à peu près dans l’équipe… et ils peuvent obtenir des choses incroyables.»
«Les entreprises à croissance rapide que vous voyez ces jours-ci, elles ont des bornes d’ingénieurs – elles ont une, deux douzaines d’experts, et ces gars-là peuvent construire des choses incroyables. Et c’est la philosophie que nous avons aussi, et celle de cela, nous n’avons pas vraiment besoin de soulever – au moins au début – des centaines de millions « , ajoute-t-il.
«C’est définitivement un changement de paradigme… dans la façon dont vous créez des entreprises.»
Échelle d’un état d’esprit de workflow
Choisir de commencer par les laboratoires de pathologie a été un choix stratégique pour Elea, car non seulement le monde adressable est plusieurs milliards de dollars, selon Schröder, mais il superpose l’espace de pathologie comme «extrêmement mondial» – avec des entreprises de laboratoire et des fournisseurs mondiaux amplifiant la scalababilité pour son logiciel en tant que jeu de services – en particulier par rapport à la situation plus fragmentée entourant les hôpitaux.
« Pour nous, c’est super intéressant parce que vous pouvez une application et réellement évoluer déjà avec cela – de l’Allemagne au Royaume-Uni, les États-Unis », suggère-t-il. «Tout le monde pense la même chose, agissant de la même manière, ayant le même flux de travail. Et si vous le résolvez en allemand, la grande chose avec les LLM actuelles, alors vous le résolvez également en anglais (et dans d’autres langues comme l’espagnol)… donc cela ouvre beaucoup de différences. «
Il loue également les laboratoires de pathologie comme «l’un des domaines à croissance rapide en médecine» – spécifiant que les développements en science médicale, tels que l’augmentation de la pathologie moléculaire et du séquençage de l’ADN, créent une demande pour plus de types d’analyse et pour une plus grande fréquence d’analyse. Tout cela signifie plus de travail pour les laboratoires – et plus de pression sur les laboratoires pour être productif.
Une fois qu’Elea a mûri dans le cas d’utilisation du laboratoire, il dit qu’ils peuvent chercher à se déplacer dans des domaines qui sont plus généralement appliqués dans les soins de santé – comme le soutien des médecins de l’hôpital pour capturer les interactions des patients – mais toute autre application qu’ils développement auraient également un accent étroit sur le flux de travail.
« Ce que nous voulons apporter, c’est cet état d’esprit de workflow, où tout est traité comme une tâche de flux de travail, et à la fin, il y a un rapport – et que les rapports doivent être sortis », dit-il – ajoutant que dans un contexte hospitalier, ils voudraient obtenir « vraiment de concentration sur l’opérationnalité du flux de travail ».
Le traitement d’image est un autre que l’ELEA s’intéresse à d’autres applications de soins de santé futures – comme accélérer l’analyse des données pour la radiologie.
Défis
Et la précision? Les soins de santé sont un cas d’utilisation très sensible, donc toute erreur dans les transcriptions de l’IA – disons, liée à une biopsie qui vérifie les tissus cancéreux – pourrait entraîner de graves conséquences en cas de décalage entre ce qu’un dotor humain dit et ce que l’Elea entend et relève des autres décideurs de la chaîne de soins des patients.
Actuellement, Schröder dit qu’ils évaluent la précision en regardant des choses comme le nombre d’utilisateurs de personnages qui changent dans les rapports que l’IA sert. À l’heure actuelle, il dit qu’il y a entre 5% et 10% des huttes que les interactions manuelles sont faites à ces rapports automatisés qui pourraient indiquer une erreur. (Bien qu’il suggère également que les médecins puissent avoir besoin d’apporter des modifications pour d’autres raisons – mais disent qu’ils travaillent à «conduire» le pourcentage où les interventions manuelles se produisent.)
En fin de compte, soutient-il, le mâle s’arrête avec les médecins et autres membres du personnel qui sont invités à revoir et à vieillir les sorties de l’IA – suggérant que le flux de travail d’Elea n’est pas vraiment différent du processus hérité qu’il a été conçu pour supplanter (où maintenant, il serait fait que la création humaine et de telles transcriptions pourrait également contenir des erreurs – alors que maintenant, «sa création initiale est effectuée par Elea AI, pas par un type»).
L’automatisation peut entraîner un volume de débit plus élevé, ce qui pourrait être une pression sur des contrôles tels que le personnel humain doit faire face à beaucoup plus de données et de rapports pour examiner qu’ils le faisaient auparavant.
À ce sujet, Schröder accepte qu’il y ait des risques. Mais il dit qu’ils ont construit dans une fonctionnalité de «filet de sécurité» où l’IA peut essayer de repérer le potentiel – en utilisant des invites pour encourager le médecin à regarder à nouveau. « Nous l’appelons une deuxième paire d’yeux », note-t-il, ajoutant: « Lorsque nous évaluons les résultats précédents des rapports avec ce que (le médecin) a dit en ce moment et lui donnons des commentaires et des suggestions. »
La confidentialité des patients peut être une autre concernée attachée à l’IA agentique qui lâche sur le traitement basé sur le cloud (comme le fait ELEA), plutôt que les données restant sur site et sous le contrôle du laboratoire. À ce sujet, Schröder affirme que la startup a résolu pour les problèmes de «confidentialité des données» en séparant l’identité des patients des résultats diagnostiques – il s’appuie donc fondamentalement sur la pseudonymisation de la conformité à la protection des données.
«C’est toujours anonyme en cours de route – chaque étape se reproduit une chose – et nous combinons les données sur l’appareil où le médecin les voit», dit-il. « Nous avons donc essentiellement des pseudo-identifications que nous avons utilisées dans toutes nos étapes de traitement – qui sont temporelles, qui sont supprimées par la suite – mais pour le moment où le médecin regarde le patient, ils sont combinés sur l’appareil pour lui. »
«Nous travaillons avec des serveurs en Europe, nous assurons que tout est conforme à la confidentialité des données», a-t-il également nous. «Notre client principal est une chaîne hospitalière publique – appelée infrastructure critique en Allemagne. Nous devions nous assurer que, du point de vue de la confidentialité des données, tout est sécurisé. Et ils nous ont donné le coup de pouce. «
«En fin de compte, nous dépassons probablement ce qui doit être. Mais c’est, vous savez, mieux d’être le côté sûr – surtout si vous gérez les données médicales. «
