Elea AI通过针对病理学实验室的旧系统来追求医疗保健生产力机会
VC资助用于医疗保健工具的资金预计去年将达到110亿美元 - 这个标题数字表达了人们普遍认为，人工智能将在关键领域证明具有变革性。
许多在医疗保健中应用AI的初创公司正在寻求通过自动化某些行政管理并启用患者护理的管理来提高效率。总部位于汉堡的ELEA广泛适合这种模具，但它是从一个相对被忽视和服务不足的利基（病理学实验室）开始的，其工作需要分析患者样本的疾病样本 - 从那里它认为它可以扩展基于语音的AI代理驱动的工作流系统，从而增强了它的开发，从而增强了实现全球影响的生产力。包括移植以工作流程为中心的方法来加速其他医疗部门的产出。
Elea的最初AI工具旨在大修临床医生和其他实验室工作人员工作。这是对旧信息系统和其他设定的工作方式的完整替代方法（例如使用Microsoft Office键入报告） - 将工作流程转移到“ AI操作系统”上，该工作流程部署语音到文本转录和其他形式的自动化以“实质上是”缩小了他们输出诊断的时间。
与第一批用户一起工作了大约半年后，Elea说，其系统已经能够缩短实验室的时间，将其报告约一半的报告至仅两天。
逐步自动化 Elea的首席执行官兼联合创始人ChristophSchröder博士说，逐步的病理学实验室手动工作流程意味着通过应用AI来提高生产力的良好范围。 “我们基本上把这一切都扭转了 - 所有步骤都更加自动化……[医生]与MTA [医学技术助理]与Elea交谈Elea，告诉Elea，告诉The TheM他们看到的，他们想处理什么。”他解释说。
“ ELEA是代理，执行系统中的所有任务并打印物品 - 例如，准备幻灯片，例如染色和所有这些东西 - 这样[任务]进行得更快，更快，更加顺畅。”
>“它并没有真正增加任何东西，它取代了整个基础架构，”他补充说，他们想替换实验室的旧系统及其更孤立的工作方式，使用离散的应用程序来执行不同的任务。 AI OS的想法是能够编排所有内容。
该初创公司通过通过专家信息和数据进行微调来建立各种大型语言模型（LLM），以在病理实验室环境中启用核心功能。该平台在语音到文本中烘烤以转录员工语音笔记，以及“文本到结构”；这意味着系统可以转动这些tran将语音笔记划定到为AI代理的动作提供动力的主动方向，其中可以包括向实验室套件发送指令以保持工作流程的滴答。
Elea还计划开发自己的基础模型，以逐步发展诊断功能，以促进幻灯片图像分析。但是就目前而言，它的重点是扩展其初始产品。
创业公司对实验室的宣传表明，可以在几个小时或几天内完成两到三个星期的时间，因为综合系统能够通过取代繁琐的后面的繁琐的事物来堆叠并使生产率提高，而诸如繁琐的繁琐的事物可以包围人工键入报告，在该报告中，人为和其他工作流程Quirk and Frolflow Quirks可以在其中添加了frictions frictions frictions。
实验室工作人员可以通过iPad应用程序，Mac应用程序或Web应用程序访问该系统 - 提供各种触摸点以适合不同类型用户。
该业务成立于2024年初，并于10月在其第一个实验室启动，他在2023年的Stealth上花费了一些时间的时间，他在2023年，PerSchröder，他在Bosch，Luminar和Mercedes和Mercedes的自主驾驶项目中申请AI背景。
。。。另一个联合创始人塞巴斯蒂安·卡苏（Sebastian Casu）博士（创业公司的CMO）带来了临床背景，花了十多年的时间在重症监护，麻醉学和急诊部门，以前是大型医院连锁店的医疗总监。
> > >到目前为止，Elea与德国主要医院集团建立了合作伙伴关系（尚未透露尚未透露哪一个），该组织每年都会处理约70,000例病例。因此，该系统到目前为止拥有数百个用户。
越来越多的客户计划在“很快”上推出 - Schröder也表示，它正在关注国际扩张，特别着眼于进入美国市场。
种子衬里这家初创公司是在去年首次披露的400万欧元种子（由Fly Ventures and Giant Ventures领导），该种子被用来建立其工程团队，并将产品掌握在第一个实验室的手中。
这个数字与上述数十亿美元的资金相比，现在每年在空间周围飞行。但是Schröder认为，AI初创公司不需要工程师的军队和数亿美元的成功，这更多的是应用您巧妙的资源的一种情况，他建议。在这种医疗保健环境中，这意味着采用以部门为中心的方法并在转到下一个申请区域之前对目标用例进行编排。
同时，他确认该团队将寻求提出一场（可能是今年夏天的更大）A系列赛，说Elea将把齿轮转移到积极的营销中，以使更多的实验室购买，而不是依靠他们开始的口碑方法。
讨论他们的方法与医疗保健中AI解决方案的竞争格局时，他告诉我们：“我认为最大的区别是，这是一个现货解决方案与垂直整合。”
“您看到的许多工具都是在现有系统（例如EHR系统）之上的附加组件……这是[用户]需要在另一个工具，另一个UI之上进行的操作，这是其他不想使用数字硬件的人，而且它肯定会限制潜在的潜力。”
“我们构建的是，我们实际上将其深入到我们自己的实验室信息系统中，或者我们称其为病理操作系统 - 最终意味着用户甚至不必使用其他UI，不必使用其他工具。它只是与Elea说话，说S看到的，说要做什么，并说Elea应该在系统中做什么。”
“您还不再需要数十亿个工程师 - 您还需要十二，十二个，非常好的工程师，”他还说。 “我们的团队中大约有两打工程师……他们可以做出令人惊奇的事情。”
“您如今看到的是增长最快的公司，他们没有数百名工程师 - 他们有一名，二十名专家，这些人可以建造出色的东西。这也是我们也拥有的理念，这就是为什么我们至少在最初至少需要筹集数亿美元的原因。”他补充说。
“这绝对是您建立公司的范式转变。”
扩展工作流的心态选择从病理实验室开始是ELEA的战略选择，因为不仅是可寻址的市场值得多个Billions of ofSchröder，但他将病理学空间作为“极限全球”的空间 - 全球实验室公司和供应商作为服务功能的可扩展性增强了可扩展性 - 尤其是与供应医院的情况更加分散的情况相比。
“对我们来说，这是非常有趣的，因为您可以构建一个应用程序，并实际上已经扩展了这一点 - 从德国到美国，美国，”他建议。 “每个人都在思考相同的行为，具有相同的工作流程。而且，如果您用德语解决它，那么当前的LLM的伟大之处，那么您也可以用英语（以及其他语言）来解决它……因此它打开了很多不同的机会。”
>他还称赞病理学实验室是“医学中增长最快的地区之一” - 指出医学科学的发展，例如分子病理学和DNA测序的增长，是对更多类型的分析和更大频率分析产生需求。所有这些都意味着实验室的工作更多，而对实验室的压力更大。
Elea一旦将实验室用例就成熟，他说，他们可能希望进入更通常应用于医疗保健中AI的领域，例如支持医院医生来捕获患者的互动 - 但是他们开发的任何其他应用也都会严重关注工作流程。
> >“我们想要带来的是这种工作流程的心态，在这里一切都被视为工作流程任务，最后，有一份报告 - 需要发送报告，”他补充说，在医院的情况下，他们不想进入诊断，但“真正专注于操作工作流程，
图像处理是Elea对其他未来医疗保健应用程序感兴趣的另一个领域，例如加速数据放射学的纳尔分析。
挑战准确性呢？医疗保健是一种非常敏感的用例，因此这些AI转录中的任何错误（例如，与检查癌组织检查的活检有关）可能会导致严重后果，如果人类医生所说的话与Elea听到的内容和报告给患者护理链中的其他决策者的声音之间存在不匹配。
当前，Schröder表示，他们正在通过查看诸如用户在AI中更改的角色更改的角色来评估准确性。目前，他说，在这些自动化报告中进行了一些手动相互作用的案例中，有5％至10％在可能表明错误的情况下进行了一些手动互动。 （尽管他还建议医生出于其他原因可能需要进行更改，但说他们正在努力“降低”手动干预的百分比。）
他认为，最终，与医生和其他员工一起停止了责任e被要求审查和批准AI输出 - 表明Elea的工作流程与已设计为取代的遗产过程并没有什么不同（例如，医生的语音注释将由人类键入，并且此类转录可能包含错误 - 而现在，“最初的创造是由Elea Ai Ai，而不是由Elea Ai ai ai ai typist。
自动化可能会导致更高的吞吐量量，这可能会给人类员工不得不处理可能比以往更多的数据和报告所做的施加压力。
对此，施罗德同意可能会有风险。但是他说，他们已经建立了一个“安全网”功能，AI可以尝试发现潜在的问题 - 使用提示鼓励医生再次看。他说：“我们称其为第二双眼睛，”我们在评估以前的发现报告的地方[医生]现在说的话，给他评论和建议。”
患者机密性可能是代理AI附加的另一个问题，该问题依赖于基于云的处理（Elea所做的），而不是剩余的数据，而不是在实验室的控制之下。关于这一点，Schröder声称这家初创公司通过将患者身份与诊断输出分开来解决“数据隐私”问题，因此基本上是依靠假名来实现数据保护合规性。
“一路上总是匿名 - 每一步都做一件事 - 我们将数据在医生看到它们的设备上结合在一起，”他说。 “因此，我们基本上有我们在所有处理步骤中都使用的伪ID，这些步骤是暂时的，后来被删除了 - 但是在医生看着患者的时间时，它们已在设备上为他组合。”
>> >“我们与服务器一起工作在欧洲，确保一切都符合数据隐私。”他还告诉我们。 “我们的主要客户是一家公共医院连锁店，称为德国关键基础设施。我们需要确保从数据隐私的角度来看，一切都是安全的。他们给了我们大拇指。”
“最终，我们可能会过度表演需要做的事情。但是，您知道这总是更好的一方，尤其是如果您处理医疗数据。”
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