La santé de la couche augmente de 21 millions de dollars pour un examen d’une carte médicale de l’IA motivée

Que devez-vous savoir:

– Layer Health, une entreprise de technologie médicale utilisant une IA avancée pour transformer le graphique, augmente 21 millions de dollars en séries et finançant les entreprises définies avec la participation d’autres investisseurs importants.

-La financement permet à la santé de la couche d’élargir sa plate-forme d’IA alimentée, d’étendre son équipe et d’améliorer votre efficacité de soins de santé, de réduire les coûts et d’augmenter les résultats du patient.

IA pour aborder les données de santé

La santé de la couche, fondée par les vétérans de l’IA et les chefs de file clinique d’institutions telles que le MIT, Harvard, Microsoft et Google, sont engagées dans le défi persistant pour extraire les connaissances de l’action des dossiers médicaux fragmentés. Sa plate-forme AI utilise des modèles avancés de grande langue (LLM) formés sur des données longitudinales sur les patients pour automatiser l’examen et l’interprétation des données cliniques structurées et non structurées à une échelle et atteindre la précision au niveau clinique.

Comme la santé de l’IA de la couche diffère

Contrairement aux solutions logicielles traditionnelles, qui reposent principalement sur des règles prédéfinies, dans l’ensemble du graphique du patient, comme un médecin, exploite les raisons de l’IA dans une couche, permettant de gérer des scénarios complexes et nuancés. Cette capacité permet aux systèmes médicaux de réduire les coûts et de faciliter les interventions en temps opportun, ce qui mène finalement à des soins aux patients meilleurs et plus personnalisés ainsi qu’à de nouvelles opportunités de revenus.

Cas à utiliser et à concevoir une valeur

La plate-forme de santé de couche est conçue pour fournir une valeur significative dans un certain nombre de cas d’utilisation du graphique, notamment:

• Rapports de qualité et registres cliniques: Automatisation de l’extraction des données pour améliorer la précision et l’efficacité des programmes de mesure de la qualité et des registres cliniques.
• Recherche clinique et abstraction des données dans le monde réel: Accélérer l’identification de la cohorte du patient pour les études de recherche et rationaliser la génération de preuves dans le monde réel.
• Gestion des opérations hospitalières et du cycle de revenu: L’augmentation de l’intégrité de la documentation clinique (CDI) et des processus de codage pour optimiser le remboursement, réduire le rejet et améliorer les performances financières.
• Décision clinique – Prise et optimisation des soins aux patients: Fournir aux équipes cliniques et infirmières des connaissances sur l’IA axées en temps réel pour des décisions de traitement fondées sur des preuves personnalisées.

Solution de l’inefficacité dans une revue de graphique

Le processus de contrôle du graphique manuel actuel est en temps de temps, exigeant des ressources et sensible à une erreur humaine. Les experts formés donnent des milliers d’heures par an analyse des dossiers de santé, l’inefficacité coûteuse, qui peut libérer des millions de dollars des systèmes de santé, empêcher la capacité de pratiquer les médecins cliniques au sommet de leur licence et potentiellement en danger les résultats cliniques. Les examens de graphiques manuels peuvent également entraîner des inexactitudes dans la déclaration des registres cliniques, une augmentation des risques de conformité avec les réglementations et de limiter la capacité des prestataires à améliorer la qualité des soins.

Bientôt le succès et les plans futurs

L’IA couches La santé apporte déjà des revenus importants pour ses premiers partenaires écosystémiques:

• Systèmes de santé: La technologie de santé de couche a une abstraction de qualité efficace pour le réseau de santé du Froedtert & Medical College of Wisconsin, réduisant le temps nécessaire de plus de 65%, permettant aux employés de se concentrer sur des tâches de valeur plus élevée.
• Partners for Life Science et Research clinique: La technologie de santé de couche facilite l’abstraction des données réelles (RWD) pour soutenir la recherche clinique. En coopération avec la principale organisation du cancer, Layer Health a achevé l’extraction de RWD pour des dizaines de nouveaux patients en quelques heures, ce qui est un processus qui dure un an.

Avec ce nouveau financement, il prévoit d’élargir ses offres, de faire avancer les modèles d’IA et d’approfondir les partenariats avec les systèmes de santé et d’autres parties impliquées aux États-Unis et sur les États-Unis.

«La revue des dossiers médicaux de son défi historique et coûteux et long pour les systèmes de santé, mais il est essentiel de réduire une grande partie de la frottement des soins de santé. C’est pourquoi nous nous engageons à révolutionner les permettant d’améliorer la qualité des soins, de stimuler la croissance financière et d’identifier les nouvelles opportunités de revenus», a déclaré David Sontag, Ph.D., CEO et cofondateur de la santé des complets et un MIT du MIT. “Nous sommes ravis que nous puissions coopérer avec ces investisseurs vedettes qui comprennent profondément les soins de santé, notre vision à long terme et le pouvoir de transformation de notre technologie. En réduisant le fardeau administratif et en rationalisant l’inefficacité, nous permettons aux fournisseurs de se concentrer sur leur priorité maximale pour fournir des soins exceptionnels aux patients.”