हेल्थकेयर के लिए एआई टूल्स में वीसी फंडिंग थी पिछले साल 11 बिलियन डॉलर का हिट करने का अनुमान है – एक हेडलाइन फिगर जो व्यापक दृढ़ विश्वास के लिए बोलता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक महत्वपूर्ण क्षेत्र में परिवर्तनकारी साबित होगी।
हेल्थकेयर में एआई को लागू करने वाले कई स्टार्टअप कुछ प्रशासन को स्वचालित करके क्षमता को चलाने की मांग कर रहे हैं जो रोगी की देखभाल में सक्षम बनाता है। हैम्बर्ग आधारित एलेया मोटे तौर पर इस सांचे में फिट बैठता है, लेकिन यह अपेक्षाकृत अनदेखी और अंडरस्टैंडेड आला-पैथोलॉजी लैब्स के साथ शुरू हो रहा है, जिसका काम रोग के लिए रोगी के नमूनों का विश्लेषण करता है-जहां से यह मानता है कि यह वॉयस-आधारित, एआई एजेंट-संचालित वर्कफ़्लो सिस्टम को स्केल करने में सक्षम होगा, जो कि वैश्विक प्रभाव को प्राप्त करने के लिए प्रयोगशालाओं की उत्पादकता को बढ़ाने के लिए विकसित है। अन्य हेल्थकेयर विभागों के उत्पादन में तेजी लाने के लिए अपने वर्कफ़्लो-केंद्रित दृष्टिकोण को भी ट्रांसप्लांट करके भी शामिल है।
Elea के प्रारंभिक AI उपकरण को ओवरहाल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि कैसे चिकित्सक और अन्य प्रयोगशाला कर्मचारी काम करते हैं। यह विरासत सूचना प्रणाली और काम करने के अन्य निर्धारित तरीकों के लिए एक पूर्ण प्रतिस्थापन है (जैसे कि टाइपिंग रिपोर्ट के लिए माइक्रोसॉफ्ट ऑफिस का उपयोग करना)-वर्कफ़्लो को “एआई ऑपरेटिंग सिस्टम” में स्थानांतरित करना, जो भाषण-से-पाठ प्रतिलेखन और स्वचालन के अन्य रूपों को “पर्याप्त रूप से” के लिए तैनात करता है, जो उन्हें एक निदान करने के लिए समय लगता है।
अपने पहले उपयोगकर्ताओं के साथ लगभग आधे साल के संचालन के बाद, एलेया का कहना है कि इसका सिस्टम उस समय को काटने में सक्षम है जो लैब को अपनी आधी रिपोर्ट का उत्पादन करने के लिए सिर्फ दो दिनों तक नीचे ले जाने में सक्षम है।
चरण-दर-चरण स्वचालन
एलिया के सीईओ और सह-संस्थापक डॉ। क्रिस्टोफ श्रोडर का कहना है कि स्टेप-बाय-स्टेप, अक्सर पैथोलॉजी लैब्स के मैनुअल वर्कफ़्लो का मतलब है कि एआई को लागू करके उत्पादकता को बढ़ावा देने के लिए अच्छी गुंजाइश है। “हम मूल रूप से यह चारों ओर मोड़ते हैं – और सभी चरण बहुत अधिक स्वचालित हैं … [Doctors] ELEA, MTAs से बात करें [medical technical assistants] एलिया से बात करें, उन्हें बताएं कि वे क्या देखते हैं, वे इसके साथ क्या करना चाहते हैं, ”वह बताते हैं।
“एले एजेंट है, सिस्टम में सभी कार्यों को करता है और चीजों को प्रिंट करता है – स्लाइड तैयार करता है, उदाहरण के लिए, धुंधला और उन सभी चीजों को – ताकि [tasks] बहुत जल्दी जाओ, बहुत तेज, बहुत, बहुत चिकना। ”
“यह वास्तव में कुछ भी बढ़ाता नहीं है, यह पूरे बुनियादी ढांचे की जगह लेता है,” उन्होंने क्लाउड-आधारित सॉफ़्टवेयर को जोड़ता है जो वे लैब की विरासत प्रणालियों और उनके काम करने के अधिक मौन तरीकों को बदलना चाहते हैं, विभिन्न कार्यों को पूरा करने के लिए असतत ऐप्स का उपयोग करते हैं। एआई ओएस के लिए विचार सब कुछ ऑर्केस्ट्रेट करने में सक्षम होना है।
स्टार्टअप विभिन्न पर निर्माण कर रहा है बड़ी भाषा मॉडल (LLMS) पैथोलॉजी लैब संदर्भ में मुख्य क्षमताओं को सक्षम करने के लिए विशेषज्ञ जानकारी और डेटा के साथ फाइन-ट्यूनिंग के माध्यम से। प्लेटफ़ॉर्म स्टाफ वॉयस नोट्स को ट्रांसक्राइब करने के लिए स्पीच-टू-टेक्स्ट में ले जाता है-और “टेक्स्ट-टू-स्ट्रक्चर” भी; इसका मतलब है कि सिस्टम इन ट्रांसडेड वॉयस नोट्स को सक्रिय दिशा में बदल सकता है जो एआई एजेंट के कार्यों को शक्ति प्रदान करता है, जिसमें वर्कफ़्लो को टिक करने के लिए लैब किट को निर्देश भेजना शामिल हो सकता है।
Elea Schröder के अनुसार, स्लाइड छवि विश्लेषण के लिए अपने स्वयं के मूलभूत मॉडल को विकसित करने की योजना भी बनाता है, क्योंकि यह नैदानिक क्षमताओं को विकसित करने की दिशा में भी धक्का देता है। लेकिन अभी के लिए, यह इसकी प्रारंभिक पेशकश को बढ़ाने पर केंद्रित है।
लैब्स के लिए स्टार्टअप की पिच से पता चलता है कि पारंपरिक प्रक्रियाओं का उपयोग करके उन्हें दो से तीन सप्ताह का समय लग सकता है, क्योंकि एकीकृत प्रणाली एकीकृत प्रणाली को ढेर करने में सक्षम होती है और यौगिक उत्पादकता लाभ को थकाऊ बैक-एंड-फॉर जैसे चीजों को दबाकर दबाकर मैनुअल टाइपिंग को घेर सकता है, जहां मानवीय त्रुटि और अन्य वर्कफ़्लो क्विर्क्स बहुत सारे हैं।
सिस्टम को एक iPad ऐप, मैक ऐप, या वेब ऐप के माध्यम से लैब स्टाफ द्वारा एक्सेस किया जा सकता है-विभिन्न प्रकार के उपयोगकर्ताओं के अनुरूप विभिन्न प्रकार के टच-पॉइंट की पेशकश की जा सकती है।
व्यवसाय की स्थापना 2024 की शुरुआत में की गई थी और अक्टूबर में अपनी पहली प्रयोगशाला के साथ लॉन्च किया गया था, जिसने 2023 में अपने विचार पर स्टील्थ में कुछ समय बिताया था, प्रति श्रोडर, जो बॉश, लुमिनार और मर्सिडीज में स्वायत्त ड्राइविंग परियोजनाओं के लिए एआई को लागू करने में एक पृष्ठभूमि है।
एक अन्य सह-संस्थापक, डॉ। सेबस्टियन कैसु-स्टार्टअप के सीएमओ-एक नैदानिक पृष्ठभूमि लाता है, जिसमें एक दशक से अधिक समय तक गहन देखभाल, एनेस्थेसियोलॉजी और आपातकालीन विभागों में काम करने के साथ-साथ एक बड़ी अस्पताल श्रृंखला के लिए एक चिकित्सा निदेशक होने के नाते खर्च किया गया था।
अब तक, एले ने एक प्रमुख जर्मन अस्पताल समूह के साथ एक साझेदारी की है (यह खुलासा नहीं कर रहा है कि अभी तक किसके रूप में एक है) कि यह कहता है कि सालाना कुछ 70,000 मामलों को संसाधित करता है। इसलिए सिस्टम में अब तक सैकड़ों उपयोगकर्ता हैं।
अधिक ग्राहकों को “जल्द ही” लॉन्च करने के लिए स्लेट किया जाता है – और श्रोडर यह भी कहते हैं कि यह अंतरराष्ट्रीय विस्तार को देख रहा है, जिसमें अमेरिकी बाजार में प्रवेश करने पर एक विशेष नजर है।
बीज का समर्थन
स्टार्टअप पहली बार पिछले साल उठाए गए € 4 मिलियन बीज के लिए खुलासा कर रहा है – फ्लाई वेंचर्स और विशाल उपक्रमों के नेतृत्व में – इसका उपयोग अपनी इंजीनियरिंग टीम बनाने और उत्पाद को पहली प्रयोगशालाओं के हाथों में लाने के लिए किया जाता है।
यह आंकड़ा एक बहुत छोटी राशि है। लेकिन श्रोडर का तर्क है कि एआई स्टार्टअप्स को सफल होने के लिए इंजीनियरों की सेनाओं और सैकड़ों मिलियन की सेनाओं की आवश्यकता नहीं है – यह आपके द्वारा स्मार्ट तरीके से संसाधनों को लागू करने का मामला है, वह सुझाव देता है। और इस हेल्थकेयर संदर्भ में, इसका मतलब है कि एक विभाग-केंद्रित दृष्टिकोण लेना और अगले आवेदन क्षेत्र में जाने से पहले लक्ष्य उपयोग-मामले को परिपक्व करना।
फिर भी, एक ही समय में, वह पुष्टि करता है कि टीम एक (बड़ी) श्रृंखला एक दौर को बढ़ाने के लिए देख रही होगी-इस गर्मी की संभावना है-यह कहते हुए कि एले ने गियर को सक्रिय रूप से विपणन में शिफ्ट किया जाएगा ताकि वे और अधिक प्रयोगशाला खरीद सकें, बजाय इसके कि वे जिस शब्द के साथ-साथ शुरू किए गए हों।
स्वास्थ्य सेवा में एआई समाधानों के लिए प्रतिस्पर्धी परिदृश्य बनाम उनके दृष्टिकोण पर चर्चा करते हुए, वह हमें बताता है: “मुझे लगता है कि बड़ा अंतर यह है कि यह एक स्पॉट समाधान बनाम लंबवत एकीकृत है।”
“बहुत सारे उपकरण जो आप देखते हैं, मौजूदा सिस्टम के शीर्ष पर ऐड-ऑन हैं [such as EHR systems] … यह कुछ है [users] एक अन्य उपकरण के शीर्ष पर करने की आवश्यकता है, एक और यूआई, कुछ और जो लोग जो वास्तव में डिजिटल हार्डवेयर के साथ काम नहीं करना चाहते हैं, उन्हें करना है, और इसलिए यह मुश्किल है, और यह निश्चित रूप से क्षमता को सीमित करता है, ”वह आगे बढ़ता है।
“हमने इसके बजाय क्या बनाया है, हमने वास्तव में इसे अपनी स्वयं की प्रयोगशाला सूचना प्रणाली में गहराई से एकीकृत किया है – या हम इसे पैथोलॉजी ऑपरेटिंग सिस्टम कहते हैं – जिसका अंत है कि उपयोगकर्ता को एक अलग यूआई का उपयोग करने की आवश्यकता नहीं है, एक अलग उपकरण का उपयोग करने की आवश्यकता नहीं है। और यह सिर्फ एले के साथ बोलता है, कहता है कि यह क्या देखता है, कहता है कि वह क्या करना चाहता है, और कहता है कि एलेया को सिस्टम में क्या करना चाहिए। ”
“आपको भी अब इंजीनियरों के गजिलियन की आवश्यकता नहीं है – आपको एक दर्जन की आवश्यकता है, दो दर्जन वास्तव में, वास्तव में अच्छे हैं,” वह भी तर्क देते हैं। “हमारे पास दो दर्जन इंजीनियर हैं, मोटे तौर पर, टीम में … और वे अद्भुत चीजें कर सकते हैं।”
“सबसे तेजी से बढ़ती कंपनियां जो आप इन दिनों देखते हैं, उनके पास सैकड़ों इंजीनियर नहीं हैं – उनके पास एक, दो दर्जन विशेषज्ञ हैं, और वे लोग अद्भुत चीजें बना सकते हैं। और यह वह दर्शन है जो हमारे पास है, और इसीलिए हमें वास्तव में कम से कम शुरू में – सैकड़ों लाखों को उठाने की आवश्यकता नहीं है।
“यह निश्चित रूप से एक प्रतिमान बदलाव है … आप कंपनियों का निर्माण कैसे करते हैं।”
एक वर्कफ़्लो मानसिकता को स्केल करना
पैथोलॉजी लैब्स के साथ शुरू करने के लिए चुनना एले के लिए एक रणनीतिक विकल्प था क्योंकि न केवल प्रति श्रोडर के प्रति कई अरबों डॉलर का पता लगाने योग्य बाजार है, लेकिन वह पैथोलॉजी स्पेस को “बेहद वैश्विक” के रूप में सोफे करता है – वैश्विक लैब कंपनियों और आपूर्तिकर्ताओं के साथ अपने सॉफ्टवेयर के लिए स्केलेबिलिटी को एक सेवा खेलने के रूप में – विशेष रूप से अस्पतालों की आपूर्ति के लिए अधिक खंडित स्थिति की तुलना में।
“हमारे लिए, यह सुपर दिलचस्प है क्योंकि आप एक एप्लिकेशन का निर्माण कर सकते हैं और वास्तव में पहले से ही स्केल कर सकते हैं – जर्मनी से यूके, अमेरिका तक,” वह सुझाव देते हैं। “हर कोई एक ही सोच रहा है, एक ही काम कर रहा है, एक ही वर्कफ़्लो है। और अगर आप इसे जर्मन में हल करते हैं, तो वर्तमान एलएलएम के साथ महान बात, तो आप इसे अंग्रेजी में भी हल करते हैं [and other languages like Spanish] … तो यह बहुत सारे अलग -अलग अवसरों को खोलता है। “
वह पैथोलॉजी लैब्स को “चिकित्सा में सबसे तेजी से बढ़ते क्षेत्रों में से एक” के रूप में भी प्रशंसा करता है – यह बताते हुए कि चिकित्सा विज्ञान में विकास, जैसे कि आणविक विकृति विज्ञान और डीएनए अनुक्रमण में वृद्धि, अधिक प्रकार के विश्लेषण के लिए मांग पैदा कर रहे हैं, और विश्लेषण की अधिक आवृत्ति के लिए। जिनमें से सभी का अर्थ है प्रयोगशालाओं के लिए अधिक काम – और अधिक उत्पादक होने के लिए प्रयोगशालाओं पर अधिक दबाव।
एक बार जब एले ने लैब उपयोग के मामले को परिपक्व कर दिया है, तो वे कहते हैं कि वे उन क्षेत्रों में स्थानांतरित करने के लिए देख सकते हैं जहां एआई अधिक आम तौर पर स्वास्थ्य सेवा में लागू किया जा रहा है – जैसे कि रोगी की बातचीत को पकड़ने के लिए अस्पताल के डॉक्टरों का समर्थन करना – लेकिन उनके द्वारा विकसित किए गए किसी भी अन्य अनुप्रयोगों का वर्कफ़्लो पर भी एक तंग ध्यान केंद्रित होगा।
“हम जो लाना चाहते हैं वह इस वर्कफ़्लो मानसिकता है, जहां सब कुछ एक वर्कफ़्लो कार्य की तरह व्यवहार किया जाता है, और अंत में, एक रिपोर्ट है – और उस रिपोर्ट को बाहर भेजने की आवश्यकता है,” वे कहते हैं – एक अस्पताल के संदर्भ में वे निदान में नहीं आना चाहते हैं, लेकिन वास्तव में वर्कफ़्लो को चालू करने पर ध्यान केंद्रित करेंगे। “
इमेज प्रोसेसिंग एक अन्य क्षेत्र है एलेया अन्य भविष्य के स्वास्थ्य सेवा अनुप्रयोगों में रुचि रखता है – जैसे कि रेडियोलॉजी के लिए डेटा विश्लेषण को तेज करना।
चुनौतियां
सटीकता के बारे में क्या? हेल्थकेयर एक बहुत ही संवेदनशील उपयोग का मामला है, इसलिए इन एआई ट्रांसक्रिप्शन में कोई भी त्रुटि है – कहते हैं, एक बायोप्सी से संबंधित है जो कैंसर के ऊतक के लिए जाँच कर रहा है – अगर एक मानव डॉक्टर क्या कहता है और एले ने जो कुछ भी कहा है, उसके बीच एक बेमेल है, तो गंभीर परिणाम हो सकते हैं और क्या एले ने रोगी देखभाल श्रृंखला में अन्य निर्णय निर्माताओं को वापस सुना है।
वर्तमान में, श्रोडर का कहना है कि वे उन चीजों को देखकर सटीकता का मूल्यांकन कर रहे हैं जैसे कि एआई की सेवा में कितने वर्ण उपयोगकर्ता बदलते हैं। वर्तमान में, उनका कहना है कि 5% से 10% मामलों के बीच हैं जहां इन स्वचालित रिपोर्टों में कुछ मैनुअल इंटरैक्शन किए जाते हैं जो एक त्रुटि का संकेत दे सकते हैं। (हालांकि वह यह भी सुझाव देता है कि डॉक्टरों को अन्य कारणों से बदलाव करने की आवश्यकता हो सकती है – लेकिन कहते हैं कि वे उस प्रतिशत को “ड्राइव” करने के लिए काम कर रहे हैं जहां मैनुअल हस्तक्षेप होते हैं।)
अंततः, वह तर्क देता है, हिरन डॉक्टरों और अन्य कर्मचारियों के साथ रुकता है, जिन्हें एआई आउटपुट की समीक्षा और अनुमोदन करने के लिए कहा जाता है – एलिया के वर्कफ़्लो का सुझाव देना वास्तव में विरासत प्रक्रियाओं से अलग नहीं है, जो इसे सपोर्ट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है (उदाहरण के लिए, एक डॉक्टर के वॉयस नोट को एक मानव द्वारा टाइप किया जाएगा और इस तरह के ट्रांसक्रिप्शन को भी नहीं किया जा सकता है।
स्वचालन से उच्च थ्रूपुट वॉल्यूम हो सकता है, हालांकि, जो इस तरह के चेक पर दबाव डाल सकता है क्योंकि मानव कर्मचारियों को संभावित रूप से बहुत अधिक डेटा और रिपोर्टों से निपटना पड़ता है, जो कि वे उपयोग करते थे।
इस पर, श्रोडर सहमत हैं कि जोखिम हो सकते हैं। लेकिन वे कहते हैं कि उन्होंने एक “सुरक्षा नेट” सुविधा में बनाया है, जहां एआई संभावित मुद्दों को हाजिर करने की कोशिश कर सकता है – डॉक्टर को फिर से देखने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए संकेतों का उपयोग करना। “हम इसे आंखों की दूसरी जोड़ी कहते हैं,” वह कहते हैं, “जहां हम पिछले निष्कर्षों की रिपोर्ट का मूल्यांकन करते हैं। [the doctor] अभी कहा और उसे टिप्पणी और सुझाव दें। ”
रोगी की गोपनीयता एजेंट एआई से जुड़ी एक और चिंता हो सकती है जो क्लाउड-आधारित प्रसंस्करण (जैसा कि ईएलईए करता है) पर निर्भर करता है, बजाय डेटा के आधार पर और प्रयोगशाला के नियंत्रण के तहत। इस पर, श्रोडर का दावा है कि स्टार्टअप ने डायग्नोस्टिक आउटपुट से रोगी की पहचान को अलग करके “डेटा गोपनीयता” चिंताओं के लिए हल किया है – इसलिए यह मूल रूप से डेटा सुरक्षा अनुपालन के लिए छद्म नाम पर निर्भर है।
“यह हमेशा रास्ते में गुमनाम होता है – हर कदम बस एक काम करता है – और हम उस डिवाइस पर डेटा को जोड़ते हैं जहां डॉक्टर उन्हें देखते हैं,” वे कहते हैं। “इसलिए हमारे पास मूल रूप से छद्म आईडी हैं जो हम अपने सभी प्रसंस्करण चरणों में उपयोग करते हैं – जो अस्थायी हैं, जो बाद में हटा दिए जाते हैं – लेकिन उस समय के लिए जब डॉक्टर रोगी को देखता है, तो उन्हें उसके लिए डिवाइस पर जोड़ा जा रहा है।”
“हम यूरोप में सर्वर के साथ काम करते हैं, यह सुनिश्चित करते हैं कि सब कुछ डेटा गोपनीयता आज्ञाकारी है,” वह हमें भी बताता है। “हमारा प्रमुख ग्राहक एक सार्वजनिक रूप से स्वामित्व वाली अस्पताल श्रृंखला है – जिसे जर्मनी में महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचा कहा जाता है। हमें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि, डेटा गोपनीयता के दृष्टिकोण से, सब कुछ सुरक्षित है। और उन्होंने हमें अंगूठे दिए हैं। ”
“आखिरकार, हमने शायद इस बात को खत्म कर दिया कि क्या करने की आवश्यकता है। लेकिन यह, आप जानते हैं, हमेशा सुरक्षित पक्ष पर रहना बेहतर है – खासकर यदि आप मेडिकल डेटा को संभालते हैं। ”
