Startup Basata sử dụng AI để giải quyết bài toán hành chính trong y tế và đặt lịch khám bệnh nhân

Hầu hết các cuộc thảo luận về AI trong y tế thường tập trung vào chẩn đoán bệnh lý, phát triển thuốc hoặc các buổi khám giữa bác sĩ và bệnh nhân. Tuy nhiên, có một phần ít được chú ý hơn nhưng lại ảnh hưởng trực tiếp đến việc bệnh nhân có được khám hay không, đó là khối lượng công việc hành chính khổng lồ. Vấn đề này ít liên quan đến việc thiếu hụt bác sĩ mà nhiều hơn do quá trình thủ công giữa khi bác sĩ gia đình viết giấy giới thiệu và khi phòng khám chuyên khoa sắp xếp lịch hẹn. Khoảng trống này, theo thực tế, là rất lớn, vẫn mang tính thủ công lốm đốm và đang thu hút sự quan tâm nghiêm túc từ các nhà đầu tư mạo hiểm.

Kaled Alhanafi, cựu giám đốc điều hành của Lyft và Cruise, cùng Chetan Patel, người đã dành một thập kỷ xây dựng thiết bị tim mạch tại Medtronic, đã đồng sáng lập Basata sau khi cả hai đều trải qua trực tiếp vấn đề này.

Đối với Patel, vấn đề trở nên cá nhân khi vợ ông ngất xỉu trên một chuyến bay cùng các con nhỏ. Mặc dù có kiến thức sâu rộng về tim mạch và các thiết bị cụ thể có thể giúp đỡ vợ mình, ông cho biết việc điều hướng các quy trình hành chính để bà ấy được chăm sóc phù hợp đã mất nhiều thời gian hơn mức cần thiết. "Chúng ta có những bác sĩ giỏi nhất, chúng ta có một số loại thuốc tốt nhất, nhưng khoảng cách trong việc chăm sóc lại quá lớn," ông nói.

Alhanafi chia sẻ một trải nghiệm tương tự với cha mình, người được giới thiệu đến ba nhóm tim mạch sau khi được chẩn đoán nghiêm trọng về động mạch cảnh. Theo Alhanafi, chỉ có một nhóm gọi lại trong vài tuần. Một nhóm khác phản hồi sau khi ca phẫu thuật đã được thực hiện xong. Và nhóm thứ ba cho đến giờ vẫn chưa gọi.

Đây không phải là những trường hợp hiếm gặp, như hầu hết bất kỳ ai đã cố gắng gặp bác sĩ chuyên khoa trong những năm gần đây đều có thể chứng thực. Các phòng khám chuyên khoa nhận được giấy giới thiệu thường xuyên phải xử lý hàng trăm hoặc hàng nghìn tài liệu — phần lớn đến qua máy fax — với các đội ngũ hành chính nhỏ lẻ. Các phòng khám mất bệnh nhân không phải vì họ không muốn khám, mà vì họ không thể xử lý xong lượng công việc tồn đọng.

Basata, được thành lập cách đây hai năm tại Phoenix, đang cố gắng khắc phục điều này. Khi một giấy giới thiệu được gửi đến — đáng buồn là vẫn thường là qua fax — hệ thống của Basata sẽ đọc và xử lý tài liệu, trích xuất thông tin lâm sàng liên quan, sau đó một tác nhân AI bằng giọng nói sẽ gọi trực tiếp cho bệnh nhân để đặt lịch hẹn.

Bệnh nhân cũng có thể gọi cho phòng khám bất cứ lúc nào và được kết nối với tác nhân AI có thể trả lời câu hỏi hoặc xử lý các nhu cầu hành chính phổ biến như gia hạn đơn thuốc. Alhanafi cho biết công ty có các bản ghi âm cho thấy bệnh nhân ngạc nhiên rõ rệt về tốc độ họ được liên hệ sau khi gửi giấy giới thiệu. Mục tiêu, theo ông, là đảm bảo bệnh nhân có lịch hẹn đã được sắp xếp ngay vào thời điểm họ bước ra xe ở bãi đậu xe sau khi gặp bác sĩ gia đình.

Công ty tích hợp với các hệ thống hồ sơ y tế điện tử (EMR) mà các chuyên khoa cụ thể thực sự đang sử dụng, đó là lý do họ cho biết đã di chuyển cẩn thận — bắt đầu với tim mạch, sau đó là niệu khoa — thay vì cố gắng phục vụ mọi ngóc ngách của thị trường cùng một lúc. Các nhà sáng lập cho biết họ gần đây đã từ chối một thương vụ lớn trong một chuyên khoa mà họ chưa ánh xạ kỹ lưỡng đủ để cảm thấy tự tin thực hiện tốt.

Mô hình doanh thu dựa trên mức sử dụng: các phòng khám trả tiền cho từng tài liệu được xử lý và từng cuộc gọi được xử lý, thay vì trả tiền cho mỗi người dùng. Công ty cho biết họ đã xử lý giấy giới thiệu cho khoảng 500.000 bệnh nhân cho đến nay, với khoảng 100.000 trường hợp chỉ trong tháng trước alone.

Basata cho biết họ đã huy động tổng cộng 24,5 triệu USD, bao gồm vòng Series A mới trị giá 21 triệu USD do Lan Xuezhao của Basis Set Ventures dẫn đầu, người đã bắt đầu sự nghiệp của mình bằng cách mô hình hóa não bộ con người với tư cách là một nhà nghiên cứu tiến sĩ trước khi chuyển sang chiến lược doanh nghiệp tại McKinsey và Dropbox và cuối cùng là đầu tư. Cowboy Ventures, được thành lập bởi Aileen Lee, cũng tham gia, cũng như Victoria Treyger, cựu đối tác chung tại Felicis Ventures người gần đây đã thành lập công ty đầu tư riêng của mình, Sofeon (đây là khoản đầu tư đầu tiên của họ).

Không gian này đang trở nên đông đúc. Tennr, một startup có trụ sở tại New York được thành lập vào năm 2021, đã huy động hơn 160 triệu USD cho đến nay — bao gồm từ Andreessen Horowitz, IVP, Lightspeed và Google Ventures — và hiện được định giá 605 triệu USD. Tennr tập trung mạnh vào trí tuệ tài liệu và cho biết họ đã xây dựng các mô hình ngôn ngữ độc quyền được đào tạo trên hàng chục triệu tài liệu y tế. Assort Health, được hậu thuẫn bởi Lightspeed, tập trung vào tự động hóa giao tiếp qua điện thoại của bệnh nhân cho các phòng khám chuyên khoa và năm ngoái đã gọi vốn với mức định giá 750 triệu USD.

Lee cho biết kinh nghiệm nhiều năm của các nhà sáng lập là một tài sản trong một lĩnh vực đang lấp đầy bởi các đối thủ được tài trợ tốt. "Có rất nhiều [nhà đầu tư mạo hiểm] chạy theo những người bỏ học cấp 3 hoặc đại học, nhưng khi bạn bán hàng cho các phòng khám y tế, sự tin tưởng là một vấn đề rất lớn," bà nói. "Những bác sĩ này muốn nhìn thẳng vào mắt bạn và biết rằng họ có thể dựa vào bạn."

Trong khi đó, các nhà sáng lập của Basata lập luận rằng điểm khác biệt của họ nằm ở việc kết hợp cả hai khả năng này vào một quy trình làm việc đầu cuối duy nhất được tùy chỉnh cho các chuyên khoa cụ thể, thay vì xây dựng một công cụ chỉ xử lý một phần của quy trình. Điều đó có thể khó duy trì hơn khi các đối thủ được tài trợ tốt hơn mở rộng, nhưng rõ ràng có một tín hiệu thị trường ở đây.

Tất nhiên, giống như nhiều công ty AI tự động hóa công việc mà con người hiện đang làm, Basata cuối cùng sẽ phải đối mặt với một câu hỏi khó hơn về việc ranh giới ở đâu giữa việc hỗ trợ nhân viên và thay thế họ. Trong lúc này, các nhà sáng lập cho rằng nhân viên hành chính mà họ làm việc cùng không lo lắng về điều đó; họ lo lắng hơn về việc bị "ngập" trong công việc. Thực tế, Alhanafi lưu ý rằng nhân viên hành chính tại các phòng khám chuyên khoa thường đã ở vị trí của họ hàng thập kỷ và hiểu rất rõ công việc; họ cũng đang bị chôn vùi dưới khối lượng công việc mà không có số lượng nhân viên thuê thêm hợp lý nào có thể hấp thụ đầy đủ.

Việc AI chỉ đơn giản mở rộng những gì những người lao động này có thể làm hay dần dần làm cho nhiều chức năng của họ trở nên không cần thiết là một câu hỏi áp dụng tốt hơn nhiều so với y tế. Trong lúc này, lời đề nghị của Basata là cái trước: rằng việc giải phóng các quản trị viên khỏi những phần lặp đi lặp lại nhất của công việc giúp họ làm tốt hơn phần còn lại. Phán xét từ một số liệu thống kê mà Alhanafi chia sẻ — rằng 70% các thương vụ mới của công ty hiện nay đến qua truyền miệng — có vẻ như những người gần gũi nhất với vấn đề thấy lập luận đó thuyết phục.