Lumiata raccoglie 14 milioni di dollari per prevedere i costi e i risultati dell’assistenza sanitaria con l’IA
Lumiata , una società che fornisce analisi predittive basate sull’intelligenza artificiale per la gestione dei costi sanitari, ha raccolto 14 milioni di dollari. La società afferma che utilizzerà i fondi per scalare la sua piattaforma e investire nell’acquisizione di clienti prima dell’apertura di un ufficio a Guadalajara, in Messico, nel 2021.
Secondo l’Agenzia per la ricerca e la qualità sanitaria, fino a 3,5 milioni di ricoveri ospedalieri per adulti nel 2017 – per un importo di quasi 34 miliardi di dollari – sono stati considerati potenzialmente prevenibili. Le degenze prevenibili rappresentavano quasi il 13% di tutte le degenze ospedaliere e quasi il 9% di tutti i costi, esclusa l’ostetricia.
Le app e gli strumenti di scienza dei dati di Lumiata mirano a risolvere questo problema consentendo una partnership con pagatori, fornitori e società di salute digitale per affrontare le sfide di sottoscrizione, attuariale, gestione delle cure e analisi farmacologiche. La piattaforma combina set di dati sanitari – da fonti che vanno da codici standardizzati a note scritte a mano – in un unico set di dati. I dati dei pazienti vengono importati, puliti e organizzati in un record unificato e arricchiti con annotazioni che lo rendono pronto per l’apprendimento automatico.
Per fornire approfondimenti, Lumiata afferma di attingere da dati sanitari, conoscenze mediche e proprietà intellettuale clinica da 120 milioni di cartelle cliniche, 35.000 ore curate da medici, risultati di laboratorio, codici di fatturazione medica, richieste di risarcimento assicurativo e 50 milioni di articoli dal biomedico gratuito ricerca motore di ricerca PubMed. La piattaforma può identificare i pazienti che potrebbero sviluppare una delle oltre 20 malattie entro 12 mesi; stratificare e prevedere quali pazienti sono candidati per cure o interventi a distanza; e anticipare quali pazienti sono a rischio di ricovero, ricovero e riammissione. Oltre a ciò, Lumiata può calcolare il fabbisogno di risorse sanitarie e i costi associati, nonché la diffusione della malattia per regione e sistema ospedaliero comunitario.
Lumiata, la cui piattaforma si integra con i sistemi esistenti e informa i medici delle comorbidità dei pazienti, dei ricoveri precedenti e altro, afferma che esegue controlli di qualità autonomi sui set di dati nella sua piattaforma per garantire che rimangano aggiornati. Inoltre, l’azienda afferma che i suoi oltre 100 modelli pre-addestrati sono dal 5% al 35% più accurati rispetto ai principali modelli di previsione.
“In molti casi, Lumiata ha identificato centinaia di milioni di dollari in rischi sui libri contabili dei propri clienti che prima non erano consapevoli di avere”, ha detto un portavoce a VentureBeat via e-mail. “I clienti sono anche in grado di ridurre i costi e fornire un’assistenza sanitaria più responsabile e reattiva ai propri membri. La distribuzione di Lumiata è un processo da basso a nessun codice. È basato su cloud, completamente scalabile e si integra con i sistemi esistenti tramite API “.
Defy.vc ha portato la serie B di Lumiata annunciata oggi. Hanno partecipato anche AllegisNL Capital, Khosla Ventures e Blue Venture Fund, portando il totale raccolto della società a oltre $ 45 milioni.
Lumiata compete con una serie di aziende nello spazio dell’analisi predittiva dell’assistenza sanitaria, che dovrebbe valere 19,5 miliardi di dollari entro il 2025, secondo un rapporto di Grand View Research. ClosedLoop.ai , una startup di data science per l’assistenza sanitaria specializzata in AI e automazione, ha recentemente raccolto $ 11 milioni. C’è anche KenSci , che mira ad aiutare gli operatori sanitari a ridurre i costi identificando algoritmicamente i fattori clinici e finanziari che contribuiscono. Cardinal Analytx Solutions sviluppa software di analisi predittiva per fornitori e fornitori di assistenza sanitaria, mentre LeanTaaS attinge alla scienza dei dati per migliorare le prestazioni degli operatori sanitari nell’area dell’utilizzo delle risorse. E Medopad impiega una combinazione di apprendimento automatico e analisi dei big data per aiutare a prevedere e gestire le malattie croniche.
