Nachdem es sich vorgenommen hatte, die digitale Gesundheitsversorgung von innen heraus zu untersuchen, indem es im vergangenen Jahr eine eigene Frauengesundheitsklinik als App startete, hat das französische Startup begonnen Nabla führt den nächsten Schritt in einem geplanten Wechsel zu b2b durch und gibt heute bekannt, dass es seinen Tech-Stack für maschinelles Lernen für andere digitale Gesundheitsunternehmen und Gesundheitsdienstleister geöffnet hat, damit sie das anbieten können, was es als „personalisierte Medizin“ bezeichnet.
Die KI-gestützte Patientenkommunikations- und Engagement-/Bindungsplattform von Nabla wurde entwickelt, um Ärzte dabei zu unterstützen, einen kontinuierlicheren, datengesteuerten Service bereitzustellen, unabhängig davon, ob der Kunde telemedizinische Konsultationen in Echtzeit anbietet oder einen Service für Patienten über asynchrones, textbasiertes Messaging erbringt .
Die Messaging- und Telekonsultations-Kommunikationsmodule von Nabla bilden eine Schicht über dem Gesundheitsdienst für Kunden und erfassen und strukturieren Patientendaten – mit ihrer Software für maschinelles Lernen, die Kliniker mit Echtzeit-Eingabeaufforderungen und -Visualisierungen unterstützt und Funktionen zur kontinuierlichen Patientenansprache bietet, um die Servicebereitstellung zu erweitern.
Das Startup argumentiert, dass sein Ansatz die medizinischen Ergebnisse verbessern kann, indem es medizinisches Fachpersonal dabei unterstützt, relevante Fragen während einer Konsultation zu stellen, basierend auf der Fähigkeit der KI, Patientenaktivitäten zu aggregieren und kontextrelevante Daten aufzudecken – und danach mit Funktionen wie automatisierter Transkription und durch Vorschlagen Aktualisierungen, die ein Arzt an der Krankenakte eines Patienten vornehmen könnte.
Es vergleicht die Fähigkeiten der Plattform mit einem wirklich aufmerksamen Hausarzt, der die vollständige Krankengeschichte und Situation seines Patienten kennt – und ein fehlerfreies Gedächtnis für all diese Details hat. Aber die Technologie kann über das hinausgehen, was selbst ein großartiger Arzt bieten kann, da sie es Gesundheitsdienstleistern ermöglicht, persönliche Konsultationen durch fortlaufende, asynchrone Kontaktaufnahme zu ergänzen, um eine Schicht kontinuierlicher Versorgung bereitzustellen – wie z Fragen Sie die Patienten nach ihren Fortschritten usw.). Und natürlich wird selbst der beste menschliche Arzt nicht in der Lage sein, Patienten zwischen den Besuchen dieses Maß an Aufmerksamkeit und Aufmerksamkeit zu bieten.
Die Prämisse von Nabla ist daher, dass die Mischung aus digital erbrachter, synchroner (menschlicher) Versorgung mit datengesteuerter (KI-gestützter) Unterstützung und asynchronen Nachsorgen eine Win-Win-Situation bieten kann: Für Patienten, die eine kontinuierlichere (und möglicherweise ganzheitlichere) Versorgung erhalten als sie von einer traditionellen Gesundheitsversorgung erwarten können; und für digitale Gesundheitsunternehmen, die dank der intelligenten, personalisierten Unterstützung und Kontaktaufnahme, die ihre Plattform ermöglicht, die Kundenbindung und -bindung fördern können.
Die Kundenbindung ist zu einem dringenden Problem für digitale Gesundheitsdienstleister geworden, argumentiert Nabla – und weist darauf hin, dass viele dieser Unternehmen nach der Flut des Interesses an der Raumfahrt während der Pandemie wahrscheinlich mit einer Beule auf die Erde zurückkehren werden, wenn sich die Aufmerksamkeit der Patienten zerstreut, und so weiter Der breitere globale Abschwung erschwert die Aufgabe der Skalierung durch die Beschaffung von Finanzmitteln.
„Die Gesundheitstechnologie ist natürlich stark vom wirtschaftlichen Abschwung betroffen“, sagt Mitgründer und CEO Alexandre Lebrun. „Um uns herum sehen wir viele Health-Tech-Startups, die … aufgrund der COVID-19-Krise automatisch viele Patienten hatten … Es war sehr einfach für sie, viele Patienten und Engagement zu gewinnen. Und jetzt, da COVID-19 vorbei ist – und Bargeld nicht mehr kostenlos ist – haben sie festgestellt, dass sie die gleichen Probleme haben wie E-Commerce-Unternehmen – ich muss mich um meine Kunden kümmern, ich muss an der Kundenbindung arbeiten, ich muss sie glücklich machen . Es ist nicht nur automatisch.“
Nabla ist (derzeit) nicht in der Automatisierung des Gesundheitswesens tätig; Vielmehr bietet die Plattform klinische Unterstützung in Echtzeit und von Ärzten genehmigte Kontaktaufnahme zu Patienten – was entscheidend bedeutet, dass ein qualifizierter menschlicher Arzt jederzeit auf dem Laufenden bleibt und für die Entscheidungsfindung der Patientenversorgung verantwortlich ist. Das Produkt selbst ist also kein Medizinprodukt – auch wenn Lebrun sich weitere Schritte in diese Richtung vorstellen kann.
„Unser langfristiges Ziel ist es, diese Daten nicht nur zum Wohle eines Patienten zu nutzen, sondern all diese Daten zu lernen und zu aggregieren und beispielsweise zu versuchen, vorherzusagen, was als nächstes mit dem Patienten passieren wird, oder eine schnellere Diagnose zu stellen“, sagt er gegenüber Tech . „Natürlich sind die Daten, die wir haben, sehr wertvoll für die Forschung, weil wir sehr, sehr detaillierte Informationen über den Patienten haben und nicht nur die typischen Krankenhausakten … [We have data on] was sie essen, wie sie leben, ihr soziales Umfeld, ihr familiäres Umfeld – wir wissen, dass dies sehr wichtig für die Gesundheit ist, aber diese Informationen sind nirgendwo in bestehenden Krankenakten zu finden. Aber wir haben einen Teil davon. Daher ist dies für die zukünftige akademische Forschung unglaublich wertvoll – und wenn wir unsere Benutzer fragen, ob Sie damit einverstanden wären, diese Daten für die medizinische Forschung zu teilen … sagen die meisten natürlich ja, wenn sie den Umfang dessen verstehen, was wir teilen.“
Lebrun hat sich in der Technik mit Chatbots die Zähne ausgeschnitten – und hat eindeutig ein starkes Verständnis für die Grenzen der Technologie. Nachdem er ein früheres KI-Startup (Wit.ai) an Facebook verkauft hatte, blieb er bei dem Technologiegiganten, um an der Entwicklung seines hybriden Allzweck-KI-Concierge-Service (auch bekannt als „M“) zu arbeiten – von dem Facebook letztendlich entschied, dass es nicht für seine Benutzerbasis skalieren würde. Aber Lebrun hatte das Potenzial der Kombination von Mensch und KI zur Unterstützung der Entscheidungsfindung erkannt und beschlossen, in den Bereich der Start-ups zurückzukehren, um einen ähnlichen hybriden Ansatz im engeren Bereich des Gesundheitswesens anzuwenden, wo der Nutzen leichter zu verfeinern schien.
Mit der Einrichtung und dem Betrieb einer Frauenklinik beschlossen die Gründer von Nabla, die Bedürfnisse der Branche kennenzulernen, die sie beliefern und mit Software für maschinelles Lernen unterstützen wollten – und starteten ihre Klinik im April 2021 als App. Die App, die Nabla sagt es wird vorerst weiter betrieben (obwohl es nicht mehr ihr Hauptaugenmerk oder Produkt ist), hat bis heute rund 25.000 Patienten angehäuft.
Dieser Ansatz bedeutet, dass sich die Technologie von Nabla in der relativ neuen Position befindet – sicherlich im historischen Vergleich zu allgemeinen Gesundheitsprodukten –, dass sie während der Entwicklung in erster Linie von der Erfahrung von Frauen beeinflusst wurde. Und seine Mitbegründer argumentieren, dass dies zu einem Produkt geführt hat, das im Vergleich zu Alternativen sowohl aufmerksamer als auch als Gesundheitsinstrument nützlicher ist, unabhängig vom Geschlecht des Benutzers. Also eine weitere Win-Win-Situation, wie sie sagen.
Der direkte Zugang zu Patienten und Ärzten über die Klinik verschaffte Nabla eine Verbindung zu Kernbenutzern, Daten und Fachwissen, die es benötigte, um das Health-Stack-Produkt für maschinelles Lernen zu entwickeln, das es nun monetarisieren möchte. Obwohl betont wird, dass die Anforderungen an die Vertraulichkeit von Patientendaten immer mit strengen Beschränkungen des Datenzugriffs gearbeitet haben – wie beispielsweise, dass seine Ingenieure nicht in der Lage sind, direkt auf die medizinischen Informationen der Benutzer zuzugreifen (einschließlich während der Entwicklung des KI-gestützten Tech-Stacks).
„Ich denke, die Konsequenz aus der Entscheidung für Frauengesundheit ist, dass wir uns stark auf einfühlsame Pflege konzentriert haben. Auf den kontinuierlichen und multidisziplinären Aspekt der Versorgung – und das wird in den bestehenden Gesundheitssystemen völlig vergessen“, schlägt Lebrun vor. „Es war eine schwere Entscheidung für mich zu sagen, okay, ich eröffne eine Frauenklinik. Ich fing an, meinen ganzen Tag damit zu verbringen, viel mit Gynäkologen zu lernen … Wenn meine Mitgründerin keine Frau wäre, hätte ich nicht das Selbstvertrauen gehabt, eine Frauenklinik zu gründen. Es war großartig. Wir hatten es nicht geplant, als wir Nabla zusammen gründeten – aber es war gut“, fügt er hinzu.
„Dadurch konnten wir uns viel auf diese Dinge konzentrieren. Empathie, Pluridisziplinarität auf der Anbieterseite und der Versuch, eine ganzheitliche Sicht auf den Patienten zu haben, sind für Frauen wichtiger als für Männer. Ich bin ein Mann, ich habe ein Problem mit meinem Arm, ich gehe zum Arzt, zehn Minuten später weiß ich, was zu tun ist. Das ist gelöst – aber das ist nicht das, was Frauen brauchen. Und das bietet das bestehende System nicht. So lernten wir schnell, diese Art der Betreuung mit einer Mischung aus asynchroner und synchroner Betreuung anzubieten. Und das Interessante ist, dass wir jetzt, heute, erkannt haben, dass diese Art der Pflege eigentlich für alle besser ist. Auch für Männer.“
„Was wir wirklich aufbauen wollen, ist ein Stack zur Patientenbindung“, fügt Delphine Groll, Mitbegründerin und COO, hinzu. „Und als wir einige Nachforschungen angestellt haben, haben wir viele Beta-Versionen der App erstellt und festgestellt, dass Frauen die engagiertere Bevölkerung in Bezug auf die Fernpflege sind. Und da wir uns darauf konzentrierten, das Engagement dank unserer ML-Modelle zu fördern, war es – denke ich – die beste Wahl, diese Art von Population zu haben, damit wir in der Lage waren, viele der daraus gewonnenen Erkenntnisse zu verstehen und dann das Beste zu setzen Stack, den wir in Bezug auf Engagement, Retention … stapeln könnten, was derzeit die größte Herausforderung für Unternehmen im Gesundheitswesen ist. Ich denke also, dass dies nicht der einzige Grund war – aber einer der Gründe, warum wir uns entschieden haben, uns auch auf die Gesundheit von Frauen zu konzentrieren.“
Die Kommunikationsmodule von Nabla, die mit seiner auf maschinellem Lernen basierenden Arztkonsole verbunden sind, sind seit etwa drei Monaten über APIs und SDKs für Dritte verfügbar – und es heißt, dass es bisher rund 10 Kunden angemeldet hat – aber es kündigt an heute die feierliche Eröffnung.
Zu den frühen Kunden – die sich über eine Reihe von Märkten erstrecken, darunter die USA, Großbritannien und Frankreich in Europa und Afrika – gehören digitale Gesundheits-Startups wie Resilience, Cardiologs, Aura Fertility, Omena, Umana, Jeen und Tchak; und etablierte Gesundheitsorganisationen wie AP-HP, die nach eigenen Angaben die größte Krankenhausgruppe in Europa ist. Laut Groll soll das B2B-Geschäft von Anfang an international sein.
In Bezug auf die Wettbewerbslandschaft nennt Lebrun die US-Firmen als seine engsten Konkurrenten Canvas Medical, Seqster und Zus Health – und er bestätigt, dass Nabla starke Designs auf dem US-Markt hat, wenn man bedenkt, wie viel digitale Gesundheitsmaßnahmen darauf entfallen.
„Die nächstgelegenen Unternehmen befinden sich alle in den USA, wo sie, glaube ich, ziemlich schnell verstanden haben, dass es einen neuen Tech-Stack im Gesundheitswesen geben wird – wie im E-Commerce vor 20 Jahren – wo jeder E-Commerce-Teil von einem von wenigen verwaltet wird Unternehmen und dann setzt du diese Bausteine zusammen. Das Gleiche beginnt im Gesundheitswesen zu passieren“, argumentiert er und vergleicht auch Nablas Ansatz zur klinischen Unterstützung mit Copilot, der „KI-Pair-Programmierer“-Software von GitHub.
„Es steht außer Frage, dass wir bald antreten werden. Natürlich sind die Bedürfnisse in den USA etwas anders. Diese Konkurrenten – ich denke, wir haben die gleiche Philosophie, Gesundheitsdienstleistern zu ermöglichen, die gewünschte Erfahrung aufzubauen und das Leben der Gesundheitsdienstleister, der Ärzte einfacher zu machen. Aber ich denke, wir konzentrieren uns mehr auf asynchrone Pflege – wie interessant es ist, asynchrone Pflege mit synchroner Pflege aufzubauen.
„Maschinelles Lernen kann dabei natürlich helfen und mit unseren 20 Jahren und drei Unternehmen davor im maschinellen Lernen [space] Ich denke, wir haben großartige Erfahrungen in der realen Welt … Wir wissen, was möglich ist, was nicht möglich ist und was wünschenswert oder nicht ist, und wir versuchen, dies anzuwenden.“
Groll schlägt vor, dass der Vorteil von Nabla gegenüber Rivalen darin besteht, dass es sich darauf konzentriert, nicht nur zu extrahieren, was Patienten ihren Ärzten sagen, sondern diese Informationen so zu strukturieren, dass sie in einen breiteren Dienst zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung für sie eingesetzt werden können, indem Vorschläge für personalisierte Nachsorgen auftauchen – und möglicherweise auch zu Forschungszwecken, wenn die Patienten damit einverstanden sind. (Die Zustimmung des Patienten zur Verarbeitung seiner Daten ist für die Nutzung des KI-gestützten Dienstes erforderlich; und separat für jede weitere gemeinsame Nutzung aggregierter und anonymisierter Daten zu Forschungszwecken, bestätigt das Startup.)
„Wenn wir mit potenziellen Kunden sprechen, ist es ihnen am Ende des Tages wirklich wichtig, dass wir die Daten aus der gesamten Kommunikation extrahieren – insbesondere aus Nachrichtenübermittlung und Telekonsultation – und wir extrahieren sie nicht nur … wir strukturieren sie auch und normalisieren sie Daher kann es ein starker Vorteil für sie sein“, sagt sie und fügt hinzu: „Ich glaube also, unsere Differenzierung besteht darin, dass wir ihnen ein Kommunikationsmodul ermöglichen, aber auch eine Möglichkeit haben, die Daten, die sie in dieser Kommunikation haben, zu nutzen.“
Auf der Forschungsseite schlägt Lebrun vor, dass der Ansatz – wenn/wenn die Nabla-Skalen verwendet werden – wahrscheinlich Kooperationen zwischen seinen Partnern im Gesundheitswesen und öffentlichen Forschungseinrichtungen beinhalten wird, die Studien in bestimmten Interessengebieten durchführen würden, die sich auf aggregierte, anonymisierte Daten des Dienstes stützen würden Anbieter/n
„Forschung wird besser von öffentlichen Institutionen oder Hochschulen durchgeführt“, argumentiert er. „Ich denke also, es wäre eine Zusammenarbeit von drei Parteien, bei der die Anbieter von Nabla zustimmen, ihre Daten beizusteuern. Sie bitten natürlich ihre Patienten um die Zustimmung, der Weitergabe ihrer Daten zuzustimmen. Und dann führt der akademische Partner oder die öffentliche Einrichtung die eigentliche Forschung durch, aber Sie könnten Nabla als ein Netzwerk von Gesundheitsdienstleistern sehen, die – weil es bereits strukturiert ist – auf einfache Weise Daten für die Forschung beitragen können.“