Después de proponerse examinar la atención médica digital desde adentro al lanzar su propia clínica de salud para mujeres como una aplicación el año pasado, la startup francesa Nabla está ejecutando el siguiente paso en un giro planificado a b2b: anunció hoy que abrió su pila de tecnología de aprendizaje automático a otras empresas de salud digital y proveedores de atención médica para que puedan ofrecer lo que anuncia como “medicina personalizada”.
La plataforma de retención/comunicación con el paciente impulsada por IA de Nabla está diseñada para ayudar a los médicos a brindar un servicio más continuo basado en datos, ya sea que el cliente esté ofreciendo consultas de telesalud en tiempo real o brindando un servicio a los pacientes a través de mensajes asincrónicos basados en texto. .
Los módulos de comunicación de teleconsulta y mensajería de Nabla se ubican como una capa sobre el servicio de atención médica del cliente, incorporando y estructurando los datos del paciente, con su software de aprendizaje automático que respalda a los médicos con indicaciones y visualizaciones en tiempo real, además de ofrecer funciones continuas de contacto con el paciente para ampliar la prestación del servicio.
La startup argumenta que su enfoque puede mejorar los resultados médicos al apoyar a los profesionales de la salud para que puedan hacer preguntas relevantes durante una consulta, en función de la capacidad de la IA para agregar la actividad del paciente y mostrar datos contextualmente relevantes, y luego, con características como la transcripción automática y al sugerir actualizaciones que un médico podría hacer en el expediente médico de un paciente.
Compara las capacidades de la plataforma con tener un médico de familia realmente atento que conoce el historial médico completo y la situación de su paciente, y tiene una memoria impecable para todos esos detalles. Pero la tecnología puede ir más allá de lo que incluso un gran médico puede ofrecer, ya que permite a los proveedores de atención médica complementar las consultas en persona con un alcance asincrónico continuo para brindar una capa de atención continua, como a través de mensajes de seguimiento programados (por ejemplo, para ofrecer recordatorios de tratamiento o preguntar a los pacientes sobre su progreso, etc.). Y, por supuesto, incluso el mejor médico humano no podrá brindar a los pacientes ese nivel de control y atención entre visitas.
Por lo tanto, la premisa de Nabla es que la combinación de atención (humana) sincrónica entregada digitalmente con soporte basado en datos (impulsado por IA) y seguimientos asincrónicos puede ofrecer beneficios mutuos: para los pacientes, que reciben una atención más continua (y potencialmente holística) que la que reciben. podría esperar de la prestación de servicios de salud tradicionales; y para las empresas de salud digital que pueden impulsar el compromiso y la retención de clientes gracias a la asistencia y el alcance inteligentes y personalizados habilitados por su plataforma.
La retención de clientes se ha convertido en un problema apremiante para los proveedores de atención médica digital, argumenta Nabla, señalando que después de la avalancha de interés en el espacio durante la pandemia, es probable que muchas de estas empresas regresen a la Tierra con un golpe a medida que la atención del paciente se dispersa, y como la recesión mundial más amplia complica la tarea de escalar mediante la recaudación de fondos.
“La tecnología de la salud, por supuesto, se ve muy afectada por la recesión económica”, dice el cofundador y director ejecutivo Alexandre Lebrun. “A nuestro alrededor, vemos muchas nuevas empresas de tecnología de la salud que… debido a la crisis de COVID-19, automáticamente tenían muchos pacientes… Fue muy fácil para ellos conseguir muchos pacientes y compromiso. Y ahora que el COVID-19 terminó, y además el efectivo ya no es gratis, descubrieron que tienen los mismos problemas que las empresas de comercio electrónico: tengo que cuidar a mis clientes, tengo que trabajar en la retención, tengo que hacerlos felices. . No es solo automático”.
Nabla no está (actualmente) en el negocio de la automatización de la atención médica; más bien, su plataforma ofrece soporte médico en tiempo real y alcance aprobado por el médico para los pacientes, lo que significa que, de manera crucial, un médico humano calificado permanece informado y a cargo de la toma de decisiones sobre la atención del paciente en todo momento. Por lo tanto, su producto no es en sí mismo un dispositivo médico, aunque Lebrun puede contemplar tomar más medidas en esa dirección en el futuro.
“Nuestro objetivo a largo plazo es utilizar estos datos no solo para el beneficio de un paciente, sino aprender y agregar todos estos datos y, por ejemplo, tratar de predecir qué sucederá a continuación con el paciente o hacer diagnósticos más rápidos”, le dice a TechCrunch. . “Por supuesto que los datos que tenemos son muy valiosos para la investigación porque tenemos información muy, muy detallada sobre el paciente y no solo los típicos registros hospitalarios… [We have data on] lo que comen, cómo viven, su entorno social, entorno familiar, sabemos que es muy importante para la salud, pero esta información no se encuentra en los registros médicos existentes. Pero tenemos parte de eso. Y, por lo tanto, esto es increíblemente valioso para futuras investigaciones académicas, y cuando preguntamos a nuestros usuarios si aceptaría compartir estos datos para la investigación médica… la mayoría dice que sí, por supuesto, si entienden el alcance de lo que compartimos”.
Lebrun se inició en tecnología trabajando en chatbots, y claramente tiene una gran apreciación de las limitaciones de la tecnología. Después de vender una startup anterior de IA (Wit.ai) a Facebook, se quedó en el gigante tecnológico para trabajar en el desarrollo de su servicio híbrido de conserjería de IA de propósito general (también conocido como “M”), que Facebook finalmente decidió que no escalaba para su base de usuarios. Pero Lebrun había visto el potencial de combinar humanos más IA para el apoyo a la toma de decisiones, y decidió regresar a la tierra de las empresas emergentes para aplicar un enfoque híbrido similar en el dominio más estrecho de la atención médica, donde la utilidad parecía más fácil de perfeccionar.
Establecer y administrar una clínica de salud para mujeres fue la forma en que los fundadores de Nabla decidieron posteriormente conocer las necesidades de la industria que querían suministrar y respaldar con software de aprendizaje automático, lanzando su clínica como una aplicación en abril de 2021. La aplicación, que dice Nabla seguirá funcionando por el momento (aunque ya no es su principal foco o producto), ha acumulado unos 25.000 pacientes hasta la fecha.
Este enfoque significa que la tecnología de Nabla se encuentra en una posición relativamente novedosa, ciertamente en comparación con los productos de salud en general históricamente, de haber sido informada durante el desarrollo, principalmente, por la experiencia de las mujeres. Y sus cofundadores argumentan que el resultado es un producto que es más atento frente a las alternativas y más útil como herramienta de atención médica independientemente del sexo del usuario. Así que otro ganar-ganar, como dicen.
Tener acceso directo a pacientes y médicos a través de la clínica proporcionó a Nabla un enlace a los usuarios principales, los datos y la experiencia que necesitaba para desarrollar el producto de pila de salud de aprendizaje automático que ahora busca monetizar. Aunque enfatiza que los requisitos de confidencialidad de los datos del paciente han significado trabajar siempre con límites estrictos en el acceso a los datos, como que sus ingenieros no puedan acceder directamente a la información médica de los usuarios (incluso durante el desarrollo de la pila tecnológica impulsada por IA).
“Creo que la consecuencia de elegir la salud de la mujer es que nos enfocamos mucho en el cuidado empático. Sobre el aspecto continuo y pluridisciplinario de la atención, y eso está completamente olvidado en los sistemas de salud existentes”, sugiere Lebrun. “Fue una decisión difícil de tomar para mí decir, está bien, voy a abrir una clínica de salud para mujeres. Empecé a pasar todo el día aprendiendo mucho con ginecólogos… Si mi cofundadora no fuera una mujer, no habría tenido la confianza para abrir una clínica de salud para mujeres. Así que fue genial. No lo planeamos cuando comenzamos Nabla juntos, pero fue bueno”, agrega.
“Nos permitió centrarnos mucho en estas cosas. La empatía, la pluridisciplinariedad por parte del proveedor y tratar de tener una visión integral del paciente es más importante para las mujeres que para los hombres. Soy hombre, tengo un problema en el brazo, voy al médico, diez minutos después ya sé qué hacer. Eso está resuelto, pero esto no es lo que necesitan las mujeres. Y esto no es lo que proporciona el sistema existente. Así que aprendimos rápidamente a brindar este tipo de atención con una combinación de atención asincrónica y sincrónica. Y lo interesante es que nos dimos cuenta de que ahora, hoy, este tipo de atención es mejor para todos. Incluso para los hombres.
“Lo que realmente queremos construir es una pila de participación del paciente”, agrega Delphine Groll, cofundadora y directora de operaciones. “Y cuando investigamos un poco, hicimos una gran cantidad de versiones beta de la aplicación y descubrimos que las mujeres eran la población más comprometida con la atención remota. Y como nuestro enfoque era impulsar el compromiso gracias a nuestros modelos ML, creo que fue la mejor opción para tener este tipo de población para que pudiéramos estar en una posición en la que pudiéramos entender mucho los conocimientos de ellos y luego poner la mejor apilar lo que pudimos con respecto al compromiso, la retención… que es el principal desafío que tienen las empresas de atención médica en este momento. Así que creo que no fue la única razón, sino una de las razones por las que decidimos centrarnos también en la salud de las mujeres”.
Los módulos de comunicación de Nabla, que están conectados a su consola médica con tecnología de aprendizaje automático, han estado disponibles para terceros, a través de API y SDK, durante aproximadamente los últimos tres meses, y dice que hasta ahora ha registrado alrededor de 10 clientes, pero está anunciando la inauguración formal de hoy.
Los primeros clientes, que abarcan una variedad de mercados, incluidos los EE. UU., el Reino Unido y Francia en Europa y África, incluyen nuevas empresas de salud digital como Resilience, Cardiologs, Aura Fertility, Omena, Umana, Jeen y Tchak; y organizaciones sanitarias establecidas como AP-HP, que señala que es el grupo hospitalario más grande de Europa. La idea es que el negocio b2b sea internacional desde el principio, según Groll.
Hablando del panorama competitivo, Lebrun nombra como sus rivales más cercanos a las firmas estadounidenses Canvas Medical, Seqster y Zus Health, y confirma que Nabla tiene diseños sólidos en el mercado estadounidense, dada la cantidad de acción de atención médica digital que representa.
“Las empresas más cercanas están todas en los EE. UU. donde, creo, entendieron bastante rápido que habrá una nueva pila tecnológica de atención médica, como sucedió en el comercio electrónico hace 20 años, donde cada pieza de comercio electrónico es administrada por uno de unos pocos. empresas y luego ensamblas estos ladrillos. Lo mismo está comenzando a suceder en el cuidado de la salud”, argumenta, y también compara el enfoque de Nabla con el apoyo médico como similar al software de ‘programador de pares de IA’ de GitHub, Copilot.
“No hay duda de que competiremos pronto. Por supuesto, las necesidades son ligeramente diferentes en los Estados Unidos. Estos competidores: creo que tenemos la misma filosofía de permitir que los proveedores de atención médica construyan la experiencia que desean y faciliten la vida de los proveedores de atención médica, de los médicos. Pero creo que nos enfocamos más en la atención asincrónica: cómo es interesante construir asincrónica con atención sincrónica.
“El aprendizaje automático puede, por supuesto, ayudar a hacer eso y con nuestros 20 años y tres empresas antes en el aprendizaje automático [space] Creo que tenemos una gran experiencia en el mundo real… Sabemos lo que es posible, lo que no es posible y lo que es deseable o no, y estamos tratando de aplicar esto”.
Groll sugiere que la ventaja de Nabla frente a sus rivales es su enfoque no solo en extraer lo que los pacientes les dicen a sus médicos, sino en estructurar esa información para que pueda usarse en un servicio más amplio para mejorar la provisión de atención médica para ellos al presentar sugerencias para seguimientos personalizados, y también, potencialmente, con fines de investigación, si los pacientes están de acuerdo. (Se requiere el consentimiento del paciente para que se procesen sus datos para el uso del servicio impulsado por IA; y, por separado, para cualquier intercambio más amplio de datos agregados y anónimos con fines de investigación, confirma la startup).
“Cuando estamos hablando con clientes potenciales, lo que realmente les gusta al final del día es que estamos extrayendo los datos de toda la comunicación, especialmente la mensajería y la teleconsulta, y no solo los estamos extrayendo… también los estamos estructurando y normalizando. por lo que puede ser un gran activo para ellos”, dice, y agrega: “Así que creo que nuestra diferenciación es… les estamos permitiendo tener un módulo de comunicación, pero también una forma de aprovechar los datos que tienen dentro de esas comunicaciones”.
En el lado de la investigación, Lebrun sugiere que el enfoque, como/si el uso de escalas de Nabla, probablemente implicará colaboraciones entre sus socios proveedores de atención médica e instituciones públicas de investigación que llevarían a cabo estudios en áreas específicas de interés, basándose en datos agregados y anónimos del servicio. proveedor/es
“La investigación la realizan mejor las instituciones públicas o la academia”, argumenta. “Así que creo que sería una colaboración de tres partes donde los proveedores de Nabla acuerdan contribuir con sus datos. Por supuesto, solicitan el consentimiento de sus pacientes para acceder a compartir sus datos. Y luego, el socio académico o la institución pública hace la investigación real, pero podría ver a Nabla como una red de proveedores de atención médica que puede tener una manera fácil, porque ya está estructurada, de contribuir con datos para la investigación”.
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