Nabla sammelt weitere 24 Millionen US-Dollar für seinen KI-Assistenten für Ärzte, der automatisch klinische Notizen schreibt

By | January 5, 2024

Das in Paris ansässige Startup Nabla hat gerade bekannt gegeben, dass es eine Serie-B-Finanzierungsrunde in Höhe von 24 Millionen US-Dollar unter der Leitung von Cathay Innovation und unter Beteiligung von ZEBOX Ventures – dem Unternehmens-VC-Fonds von CMA CGM – abgeschlossen hat. Diese Finanzierungsrunde erfolgt nur wenige Monate, nachdem Nabla eine groß angelegte Partnerschaft mit der Permanente Medical Group, einem Geschäftsbereich des US-amerikanischen Gesundheitsgiganten Kaiser Permanente, unterzeichnet hat.

Laut einer Quelle hat Nabla nach der heutigen Finanzierungsrunde einen Wert von 180 Millionen US-Dollar erreicht. Das Unternehmen könnte im Rahmen dieser Runde auch mehr Geld von US-Investoren einsammeln.

Nabla hat an einem KI-Copiloten für Ärzte und anderes medizinisches Personal gearbeitet. Am besten kann man es so beschreiben, dass es sich um einen stillen Arbeitspartner handelt, der in der Ecke des Raumes sitzt, sich Notizen macht und medizinische Berichte für Sie schreibt.

Das Startup wurde ursprünglich von Alexandre Lebrun, Delphine Groll und Martin Raison gegründet. Lebrun, CEO von Nabla, war CEO von Wit.ai, einem KI-Assistenten-Startup, das von Facebook übernommen wurde. Anschließend wurde er technischer Leiter im KI-Forschungslabor FAIR von Facebook.

Vor ein paar Wochen sah ich eine Live-Vorführung von Nabla mit einem echten Arzt und einem falschen Patienten, der vorgab, Rückenschmerzen zu haben. Wenn ein Arzt eine Konsultation beginnt, drückt er den Startknopf auf der Nabla-Schnittstelle und vergisst den Computer.

Neben der körperlichen Untersuchung umfasst die Konsultation auch ein langes Gespräch mit vielen Fragen zu Ihrem Aufenthaltsort und Ihrer Krankengeschichte. Am Ende der Beratung können auch Empfehlungen und Rezepte erscheinen.

Nabla nutzt die Speech-to-Text-Technologie, um das Gespräch in ein schriftliches Transkript umzuwandeln. Es funktioniert sowohl mit persönlichen als auch mit telemedizinischen Beratungen.

Nachdem der Patient gegangen ist, drückt der Arzt die Stopptaste. Nabla verwendet dann ein großes Sprachmodell, das mit medizinischen Daten und gesundheitsbezogenen Gesprächen verfeinert wurde, um die wichtigen Datenpunkte in der Abfrage zu identifizieren – medizinische Vitalwerte, Medikamentennamen, Pathologien usw.

Nabla erstellt in ein oder zwei Minuten einen vollständigen medizinischen Bericht mit einer Konsultationszusammenfassung, Rezepten und Folgekonsultationsschreiben.

Diese Berichte können mit einem personalisierten Format für ihre Notizen an die Bedürfnisse des Arztes angepasst werden. Sie können beispielsweise Anweisungen hinzufügen, um die Notiz prägnanter oder detaillierter zu gestalten. Oder Sie können die Generierung von Noten anfordern, die dem in den USA weit verbreiteten Bewertungsstandard „Subjective, Objective, Assessment, and Plan“ (SOAP) entsprechen.

Während der Demo, die ich gesehen habe, war ich äußerst überrascht, wie effektiv Nabla im Allgemeinen war. Obwohl wir uns in einem überfüllten Raum befanden und Nabla auf einem Laptop nur wenige Meter von den Demo-Moderatoren entfernt lief, war das Tool in der Lage, eine genaue Transkription und einen nützlichen Bericht zu erstellen.

Mit Nabla Copilot versucht das Startup, wie der Name schon sagt, nicht, Menschen aus dem medizinischen Kreislauf herauszunehmen. Ärzte haben immer noch das letzte Wort, da sie Berichte bearbeiten können, bevor sie im elektronischen Gesundheitsdatensystem (EHR) abgelegt werden.

Stattdessen ist das Unternehmen davon überzeugt, dass es Ärzten dabei helfen kann, Zeit bei der Verwaltungsarbeit zu sparen, sodass sie mehr Zeit für die Patienten haben können.

„Wir wissen, dass wir in naher Zukunft nicht versuchen wollen, Ärzte zu ersetzen. Sie haben gesehen, wie Unternehmen – wie Babylon im Vereinigten Königreich – eine Milliarde US-Dollar verschwendet haben, um Chatbots zu entwickeln, Dinge sofort zu automatisieren und Ärzte aus dem Kreislauf zu nehmen. Und das haben wir vor langer Zeit mit Nabla Copilot entschieden [doctors] Sie sind die Piloten und wir arbeiten mit ihnen zusammen“, sagte Alexandre Lebrun, Mitbegründer und CEO von Nabla.

„Es ist ein bisschen wie Automatisierung für autonome Fahrzeuge. Wir sind heute noch auf Level zwei. Wir werden sehr bald mit der dritten Stufe mit klinischer Assurance-Unterstützung beginnen. Stufe vier ist also klinische Entscheidungsunterstützung, allerdings mit FDA-Zulassung, weil man Entscheidungen trifft, die man nicht wirklich erklären kann“, fügte er hinzu.

Irgendwann könnte man sich sogar eine Stufe fünf der autonomen Gesundheitsversorgung vorstellen, was bedeuten würde, Ärzte aus dem Krankenzimmer zu nehmen. Doch Lebrun ist diesbezüglich noch sehr vorsichtig.

„Für manche Situationen in manchen Märkten, etwa in manchen Ländern, in denen sie keinen Zugang zur Gesundheitsversorgung haben, wäre das etwas Relevantes“, sagte er. Langfristig gesehen sieht er den Diagnoseprozess als „Pattern-Matching-Problem“, das mit KI gelöst werden könnte. Ärzte würden sich auf Empathie, chirurgische Eingriffe und kritische Entscheidungen konzentrieren.

Obwohl Nabla seinen Sitz in Frankreich hat, befindet sich die Mehrheit der Kunden des Unternehmens nach einer Implementierung bei der Permanente Medical Group in den USA. Nabla ist nicht nur in der Entwicklung, sondern wird täglich von Tausenden von Ärzten aktiv genutzt.

Das Datenschutzmodell von Nabla

Nabla ist derzeit als Web-App oder als Google Chrome-Erweiterung verfügbar. Das Unternehmen ist sich bewusst, dass es mit sensiblen Daten umgeht. Aus diesem Grund speichert es keine Audio- oder medizinischen Notizen auf seinen Servern, es sei denn, Arzt und Patient geben ihr Einverständnis.

Nabla konzentriert sich eher auf die Datenverarbeitung als auf die Datenspeicherung. Nach der Konsultation wird die Audiodatei verworfen und die Transkription in der elektronischen Krankenakte gespeichert, die Ärzte bereits für die Patientenakte verwenden.

Technisch ausgedrückt: Wenn ein Arzt eine Aufzeichnung startet, wird der Ton mithilfe einer fein abgestimmten Sprache-zu-Text-API in Echtzeit transkribiert. Das Unternehmen verwendet eine Kombination aus einer sofort einsatzbereiten Sprach-zu-Text-API von Microsoft Azure und seinem eigenen Sprach-zu-Text-Modell (ein verfeinertes Modell, das auf dem Open-Source-Whisper-Modell basiert).

„Wenn Sie nur einen normalen Sprach-zu-Text-Algorithmus haben, können sie bei medizinischen Daten gut sein oder auch nicht. Aber wir haben eine angepasste. Und wie Sie wahrscheinlich gesehen haben, ist der Text zunächst sehr hell und wird dann dunkel. Und wenn es dunkel wird, bedeutet das, dass wir mit unserem eigenen Modell nachsehen und mit Medikamentennamen oder medizinischen Bedingungen korrigieren“, sagte Grégoire Retourné, Ingenieur bei Nabla ML, während der Demonstration, die ich gesehen habe.

Das Transkript wird zunächst pseudonymisiert, d. h. personenbezogene Daten werden durch Variablen ersetzt. Pseudonymisierte Transkripte werden von einem großen Sprachmodell verarbeitet. Historisch gesehen hat Nabla GPT-3 und dann GPT-4 als wichtigstes großes Sprachmodell verwendet. Als Unternehmenskunde kann Nabla OpenAI mitteilen, dass es seine Daten nicht speichern und sein großes Sprachmodell nicht auf diese Abfragen trainieren kann.

Aber Nabla liebäugelt auch mit einer verbesserten Version von Llama 2. „Wir beabsichtigen, in Zukunft immer schmalere Modelle anstelle von allgemeinen Modellen zu verwenden“, sagte Lebrun.

Nachdem LLM das Transkript verarbeitet hat, entfernt Nabla das Pseudonym aus der Ausgabe. Ärzte können die Notiz einsehen, die auf dem Computer in der lokalen Speicherdatei des Webbrowsers gespeichert wird. Notizen können in EHRs exportiert werden.

Ärzte können jedoch ihre Zustimmung erteilen und um die Zustimmung des Patienten bitten, medizinische Notizen an Nabla weiterzugeben, damit diese zur Korrektur von Transkriptionsfehlern verwendet werden können. Und wenn man bedenkt, dass Nabla auf dem besten Weg ist, mehr als 3 Millionen Anfragen pro Jahr in drei Sprachen zu bearbeiten, wird sich Nabla dank realer Daten wahrscheinlich sehr schnell verbessern.

Bildnachweis: Romain Dillet/TechCrunch

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