Lumiata recauda $ 14 millones para predecir los costos y resultados de la atención médica con IA


Lumiata, una empresa que proporciona análisis predictivos basados ​​en inteligencia artificial para ayudar a administrar los costos de atención médica, ha recaudado $ 14 millones. La compañía dice que usará los fondos para escalar su plataforma e invertir en la adquisición de clientes antes de abrir una oficina en Guadalajara, México, en 2021.

Según la Agencia para la Investigación y la Calidad en la Atención Médica, hasta 3,5 millones de hospitalizaciones de adultos se clasificaron como potencialmente evitables en 2017, con un costo de casi $ 34 mil millones. Las estancias evitables representaron casi el 13% de todas las estancias hospitalarias y casi el 9% de todos los costes no obstétricos.

Las aplicaciones y herramientas de ciencia de datos de Lumiata supuestamente resuelven este problema al asociarse con pagadores, proveedores y empresas de salud digital para abordar los desafíos de suscripción, actuarial, gestión de enfermería y análisis farmacológico. La plataforma combina registros de salud desde códigos estandarizados hasta notas escritas a mano en un solo registro. Los datos del paciente se registran, limpian y organizan en un conjunto de datos unificados y se enriquecen con anotaciones que los preparan para el aprendizaje automático.

Para proporcionar información, Lumiata afirma que extrae de datos de salud, conocimiento médico y propiedad intelectual clínica 120 millones de registros de pacientes, 35,000,000 de horas seleccionadas por médicos, resultados de laboratorio, códigos de facturación médica, reclamos de seguros y 50 millones de artículos del motor de búsqueda gratuito de investigación biomédica PubMed. La plataforma puede identificar a los pacientes que tienen probabilidades de desarrollar una de más de 20 enfermedades en un plazo de 12 meses, estratificar y predecir qué pacientes son elegibles para atención o intervención remota, y anticipar qué pacientes están en riesgo de hospitalización, admisión y readmisión. . Además, Lumiata puede calcular las necesidades y costos de recursos de atención médica, así como la propagación de enfermedades por región y sistema hospitalario.

Lumiata

Arriba: Matriz de riesgos respaldada por IA de Lumiata.

Crédito de la imagen: Lumiata

Lumiata, cuya plataforma está integrada con los sistemas existentes e informa a los médicos sobre las comorbilidades de los pacientes, hospitalizaciones previas y más, realiza controles de calidad autónomos de los conjuntos de datos en su plataforma para asegurarse de que estén actualizados. Además, la compañía afirma que sus más de 100 modelos de aprendizaje automático previamente entrenados son de un 5 a un 35% más precisos que los modelos predictivos líderes.

«En muchos casos, Lumiata ha identificado cientos de millones de dólares en riesgos en los libros de sus clientes que antes no sabían que tenían», dijo un portavoz a VenutreBeat por correo electrónico. “Los clientes también pueden reducir costos y brindar a sus miembros una atención médica más responsable y receptiva. La implementación de Lumiata es un proceso sin código. Está basado en la nube, es totalmente escalable y se puede integrar en sistemas existentes a través de API. «

Defy.vc lideró la ronda Serie B de Lumiata anunciada hoy. AllegisNL Capital, Khosla Ventures y Blue Venture Fund también participaron, aumentando el capital de riesgo de la compañía hasta la fecha a más de $ 45 millones.

Lumiata compite con varias empresas en el espacio de análisis predictivo de la salud, que se espera que valga $ 19.5 mil millones para 2025, según un informe de Grand View Research. ClosedLoop.ai, una startup de datos de salud especializada en inteligencia artificial y automatización, recaudó recientemente $ 11 millones. También está KenSci, que está diseñado para ayudar a los profesionales de la salud a reducir costos identificando factores clínicos y financieros que contribuyen clínicamente. Cardinal Analytx Solutions desarrolla software de análisis predictivo para pagadores y proveedores de servicios en el sector de la salud. LeanTaaS aprovecha la ciencia de datos para mejorar el desempeño de los proveedores de atención médica en el área del uso de recursos. Y Medopad utiliza una combinación de aprendizaje automático y análisis de big data para predecir y tratar enfermedades crónicas.

VentureBeat

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