成長している物語は、AIメディカルスクライブ市場が過飽和であるが、コルティのCEO兼共同設立者であるアンドレアスクリーブは、実際の問題はあまり多くのAIツールではないと主張しています。
クリーブの経歴は経済学とプログラミングですが、「私はヘルスケアに引き込まれました。それはあなたが来ると去るのが難しい種類の空間です。
「私を襲ったのは、ヘルスケアの圧倒的な管理オーバーヘッドでした。
供給需要の曲線を再構築する方法について考え始めました 得る 患者はケアへのより良いアクセス。それは、コルティのアイデアが生まれた場所です。医学的相互作用を理解し、ケアの提供を増強できる専用のAIです。」
AI搭載の臨床支援
Cortiは、会話をリアルタイムで聴き、それらを転写し、意思決定サポートを提供することにより、患者プロバイダーの相互作用を強化するAIを搭載した臨床アシスタントを開発しました。関連するフォローアップの質問を提案し、重要な情報を確保するための診断洞察を提供します 見逃されています 相談中。
Cortiは、適切なICD-10を推奨することにより、医療コーディングを支援します コード、 請求プロセスの合理化。ドキュメントの自動化と臨床ノートの整理により、管理負担が大幅に減少し、精度が向上します。
ただし、同社はまた、開発者がカスタマイズされたAI機能を構築および統合する権限を持っています。 自分の ヘルスケアプラットフォーム。
交換せずに増強します
Cleveによると、患者ケアの質は劇的に改善します あなたが持っている 高度に訓練された専門家。課題は、私たちがそれらを十分に持っていないことです。
「私たちの論文では、ケアの提供を強化すること、つまり、インテーク、協議、フォローアップ – がAIが作ることができるということです。 最大 臨床医と患者の転帰の両方に影響を与えます。
相談を考えてください。これは、ヒポクラテスにさかのぼる歴史に根ざした人々の間の情報の取引です。 AIはその瞬間を補強する必要があり、それを置き換えるのではありません。また、AIが医学的推論を改善するにつれて、ケアの旅を通じてさらに多くのユースケースを解き放ちます。」
で Tech.eu たくさんのことができます AIを持ち込むことを目指している企業からのピッチ DeepTech 特にヘルスケアへの経験 のために 医師の診療所。
たとえば、ワークフローを合理化し、実用的なデータを作成し、リアルタイムの洞察を提供し、全体的にヘルスケアプロバイダーがより多くの時間を費やすことを意味する管理ボトルネックを全体的に削減するために機能します。 と 以下 患者。
しかし、クリーブは、すべての医療専門分野が深く、微妙なワークフローを持っていると主張します。 これらのワークフローへの小さな変更は非常に重要です。
したがって、AIツールが信頼できない、または意図的に構築されていない場合、それらは追加の負担になります。
アンビエントスクライブが不足する理由
臨床的遭遇を受動的に聴き、文書化するツールは、特に米国では外来患者の環境で成長している、アンビエントAIの筆記者。
問題は、これらの筆記者のほとんどです 構築されています Openai’sのような一般的なモデルで 設計されていません 薬のため。
クリーブは、「臨床使用に微調整または整列することなく、彼らはしないと主張している 良くなります。医師は、ドメインのために特別に構築されたシステムが必要です。」
Cortiは何千人もの医師を調査し、多くの早期採用者がAIのメモをレビューして修正するために最大3時間を費やしていることを発見しました。
「それは新しい仕事であり、安心ではありません」とクリーブは主張します。
「パイロット麻痺」の問題
さらに遠く、 研究 今年初めにコルティによって、74がある間に明らかになりました パーセント ヨーロッパのヘルスケア専門家の実践での使用をサポートする、52 パーセント 彼らは彼らの仕事で現在のAIソリューションを使用して自信を持っていないと言う。
この自信の危機は、業界の専門家が「パイロット麻痺」と呼ぶものに貢献しています。これは、精度、コスト、統合の課題により、テストを超えて進歩しない広範なAIトライアルです。
患者の歴史、ラボの結果、および進化する医学研究を正確に解釈するために、コルティ列車は何百万もの医療ケースから通知された専用の推論エージェントを訓練します 一般的な非専門家の入力に依存するのではなく。
さらに、Cortiは、そのモデルに解釈可能性を構築することにより、アラインメントと相互運用性を優先します、有効化 AIの推論を追跡する臨床医 レバレッジ アラインメントモデルは、出力が害につながる前に出力の矛盾を検出します。
さらに、Cortiは、これらのアプリが行くことを可能にする専門のインフラストラクチャとAPIを開発しました さらに遠く – 臨床医のニーズに適応できる、よりスマートで信頼性の高いソリューションを提供できるようにします。」
柔軟で強力なAIスタック
複数の言語や医療専門分野にわたって高性能であるCortiのAIは、厳格な医療規制に準拠し、医療専門家ではなく、透明性、説明可能性、および増強される結果を提供します。医療居住に触発されたこのシステムは、「AIレジデンシー」アプローチを採用しています。これは、徐々により多くの責任を負う人間の監督を通じてトレーニングプロセスです。
3つの基礎モデルを開発しました。
ソロ： オーディオ推論を備えた高速モデル。専門家と転写剤を構築し、既存のシステムと楽に統合しながら、10を超える言語で複雑な医療用語を処理します
アンサンブル： 例外的なドキュメントに焦点を当てた強力なモデル。相談を行動に変えるエージェントを構築し、医療ディスカッションを構造化されたドキュメントに変換します。 25％の簡潔 汎用AIよりも正確です。
交響曲： 強力な推論と速度を融合する：リアルタイムの臨床サポートのためにエージェントを構築し、運用する 35xより速い GPT-4 患者の相談中に証拠に基づいた洞察を提供します。
これらのコアモデルに加えて、顧客は医療専門家のように機能する最大20の専門家モデルを統合できます。これは、医療コーディング、品質管理、要約などのタスクに取り組むエージェントを構築する専用です。
この柔軟なアーキテクチャにより、既存のワークフローへのシームレスな統合が保証され、ヘルスケアシステムが汎用モデルに包まれたソリューションによってしばしば引き起こされる不確実性なしにAIを活用するのに役立ちます。
最終的に、コルティはこんにちはを作ることを目指していますGH品質のヘルスケアAIはよりアクセスしやすく手頃な価格です。つまり、コストを削減し、モデルの品質を高めて、他の人が彼らと一緒に構築できるようにすることを意味します。 転写、要約、ディクテーション、患者の関与、文字生成など、より多くのAPIエンドポイントを開きます。
Cortiはまた、開発者がニッチな専門であっても、新しいヘルスケアアプリやサービスを簡単に構築することを望んでいます。
Cleveは、たとえば、1年前にScribeアプリを構築するには、3〜400万ドルの資金が必要だったかもしれないと共有しました。
「今、 デモを作成しました 筆記者 ツールを使用して7分で。 そうです 私たちが行く方向：大規模な迅速で準拠したイノベーションを可能にします。」
共同作成者としての臨床医
クリーブによると、信頼 構築されています ゆっくり。 これがCortiが公開する理由です たくさんの 研究、透明なままで、コンプライアンスを優先します。
また、臨床医が試すことができるように、プラットフォームを採用して評価しやすくする新しいアクセシビリティ機能を起動しています それを比較してください、繰り返します。
「目標は、これらのツールを人々の手に渡すことです 知る 彼らのドメイン。医師は一般的なワークフローに落ち着くべきではありません。 AIを使用すると、専用のツールを設計するのに役立ちます 実は 彼らのために働きます。」
臨床医が技術作成プロセスの一部になるにつれて。 クリーブは争う それ “「医師はテクノロジーを理解していない」という古い物語がもう持っているとは思わない。 AIはそれを変えています。将来、臨床医は彼らを設計します 自分の ワークフロー。なぜ解決するのか ジェネリック、 あなたが完璧にフィットするものを手に入れることができるとき？」
パーソナライズに関してはまだそこにいません
最近、ヘルスケアの全員がパーソナライズについて話しています。私はクリーブに、これが今日AIソリューションに反映されているのを見ているかどうか尋ねました。彼は共有しました、
「正直なところ、いいえ。私たちはやった たくさんの 研究 パーソナライズに、特に医学においては素晴らしい概念ですが、実装は限られています。
私が保険の制約によって管理されるプロバイダーシステム内の特定の部門で働いている医師であると想像してください。私のAIアシスタントのどれだけができるか、またはすべきか – パーソナライズされます？
価値ベースのドキュメント、規制要件、または体系的なケア基準からパーソナライズすることはできません。
そのため、パーソナライズに到達する前に、臨床医がベストプラクティスを一貫して達成するのを支援する必要があります。まず、ケアを確実に増強し、次により深いパーソナライズに向かって移動するAIを構築しましょう。」
一般的なAIツールで混雑した市場では、Cortiは、信頼、透明性、現実世界の使いやすさを優先する、深く専門的な臨床医に配置されたシステムを構築することで際立っています。