Tıbbi veri hazinelerini toplamaya ve düzenlemeye odaklanan bir şirket olan Verana Health, Cuma günü 150 milyon dolarlık bir E Serisi finansman turu duyurdu. Bu tur, şirketin yeni tıbbi veri türlerine bakışını belirlemesi, geleneksel olarak karmaşık bilgi biçimlerini (doktor notları gibi) düzenlemeye yatırım yapması ve Elektronik Sağlık Kayıtlarından (EHR'ler) daha kullanışlı bilgiler elde etmeyi amaçlamasıyla gelir.
Verana Health üç profesyonel kuruluş tarafından yürütülen elektronik sağlık kayıt sistemlerini düzenler ve analiz eder Bu kuruluşlar; Amerikan Oftalmoloji Akademisi, Amerikan Nöroloji Akademisi ve Amerikan Üroloji Derneği’dir. Ardından, uygulayıcılara, araştırmacılara ve yaşam bilimleri şirketlerine içgörü sağlar. CEO Sujay Jadhav TechCrunch'a verdiği demeçte, 2018'de kuruluşundan bu yana Verana'nın bu profesyonel ağlar için özel bir veri yönetimi ortağı haline geldiğini söyledi.
Bu mevcut tur, Johnson & Johnson Innovation ve Novo Growth tarafından yönetildi. Mevcut yatırımcılar GV (eski adıyla Google Ventures), Casdin Capital ve Brook Byers tura katıldı. Yeni yatırımcılar arasında Merck Global Health Innovation Fund, THVC ve Breyer Capital yer alıyor.
Üç Ana Hastalık Üzerimde Odaklanılıyor
Şu anda Verana üç ana hastalık alanına odaklanıyor: oftalmoloji, nöroloji ve üroloji. Jadhav, Verana'nın buradan iki temel ürün sağladığını söylüyor. VeraQ, 90 milyon hastayı ve yedi yıla yayılan verileri kapsayan bir "nüfus sağlığı motoru" ve mevcut verileri diğer kaynaklardan (sigorta talepleri veya tıbbi görüntüleme gibi, daha sonra daha fazlası) gelen bilgilerle bağlayabilen ve aşağıdakiler için tasarlanmış veri kümeleri sağlayabilen Qdata var. Bu çalışmalar özel, gözlemsel çalışmalardır.
Veriye dayalı içgörüler sağlamak isteyen herhangi bir şirkete sorulması gereken adil bir soru şudur: Tam olarak hangi öngörüleri sağlıyorsunuz? Jadhav birkaç örnek sunar.
Yapay Zeka Sağlıkla Buluşuyor
Verilere dayalı içgörülerin sağlanmak için bir soru akıllara geliyor. Tam olarak hangi öngörüleri sağlıyorsunuz? Jadhav'ın bu soru üzerine örneklerle sunduğu öngörüler.
Örneğin, şirket kısa süre önce, tipik olarak ICD-10 fatura kodlarında yer almayan nadir bir hastalık hakkında bir çalışma yürütmek isteyen bir girişimle çalıştı. Verana, katılma koşuluna sahip yeterli sayıda hastaya sahip olabilecek klinikleri belirlemeye yardımcı olmak için hasta semptomlarını ve prosedür geçmişini taramak için doğal dil işlemeyi ve manuel iyileştirmeyi kullandı.
İşin ticari tarafında, başka bir müşteri, tıbbi ürünlerin onay sonrası güvenliğini ve alımını izlemek için Verana'yı kullandı. Verana, tedavi modellerini ve ürünü kullananların demografisini analiz ederek güvenlik sinyalleri arayarak yardımcı oldu.
Yapay Zekada Sağlık Kayıtları
Sağlık kayıtları resimde olduğunda, hasta mahremiyeti çok önemlidir. Jadhav, tüm hasta bilgilerinin kimliğinin gizlendiğini not eder. “İçeride çok net bir tanımlamamız var. Böylece 27 kişinin tanımlanabilir verilere erişimi var, daha sonra ilaç sektörüne vb. ulaşmaması için biz de tanımsız hale getiriyoruz.
Kimliği gizlenmiş sağlık kayıtları zaten araştırma yapmak için kullanılıyor. Örneğin EHR analizi, COVID-19 aşılarının gerçek dünyadaki güvenliği ve etkinliği hakkındaki çalışmaları son derece hızlı bir şekilde kolaylaştırdı. Ancak uzmanlar, kimliği gizlenmiş verilerin bir makine öğrenimi kombinasyonu veya diğer veri kümeleriyle kombinasyon yoluyla "yeniden tanımlanabileceği" konusundaki endişelerini de dile getirdi. Örneğin, JAMA Sağlık Politikasında 2018 yılında yapılan bir araştırma, bunun fiziksel aktivite verileriyle mümkün olduğunu savundu.
Jadhav, hastaların sürecin herhangi bir noktasında veri paylaşımından vazgeçebileceklerini söylüyor. Yine de, en basit yaklaşım doktorun ofisi düzeyinde görünüyor. Örneğin, isterseniz göz doktorunuzdan yazılı olarak EHR verilerini IRIS (Amerikan Oftalmoloji Akademisi tarafından sağlanan veri kümesi) ile paylaşmamasını isteyebilirsiniz.
Şu anda, Verana'nın veri seti büyük ölçüde bu hasta kayıtları etrafında toplanmıştır. Ancak şirket, hem bu kayıtlardan daha fazlasını toplamaya hem de diğer veri türlerini entegre etmeye şimdiden yatırım yapıyor.
Örneğin, Verana, çoğu veri yapısına uymayan doktor notlarından temalar çıkarmak için doğal dil işleme tekniklerini kullanıyor. ( EHR kayıtlarındaki metinsel verilerin kimliğini gizlemenin başlı başına bir aktif erişim alanı olduğunu unutmayın.) Ancak Jadhav, belirli hastalık alanları için bu doktor notlarının kullanılmamış büyük bir kaynak olduğunu belirtiyor:
"Üroloji gibi belirli terapötik alanlarda, orada bazı yapılandırılmış veriler olduğunu görüyoruz, ama değerin çoğu yapılandırılmamış verilerle ilgilidir. Daha spesifik olarak doktor notları etrafında. ”
Şirket ayrıca sigorta tazminatı verilerini entegre ve görüntüleme verilerini entegre etmek için bir teknik geliştirdi. Örneğin şirket, IRIS EHR'lerini ve görüntüleme verilerini yüzde 83 doğrulukla eşleştirebilen bir algoritma hakkında bir özet yayınladı.
Jadhav'a göre Verana, bu mevcut turla mevcut iş modelini kullanarak "mevcut büyümeyi desteklemeyi" hedefliyor. Ama aynı zamanda ortaya konan bazı özel planları da var. Şirket, hali hazırda sağlayabileceği analizlerin kalitesini artırmayı, klinik deney içgörülerini büyütmeyi ve ayrıca doğal dil işleme projelerini finanse etmeyi amaçlıyor.
Bu tur, şirketin toplam finansmanını 280 milyon dolara getiriyor.
Bu habere henüz yorum yazılmamış, haydi ilk yorumu siz bırakın!...