CARPL huy động thành công $6M trong quỹ để chuyển đổi tích hợp AI chẩn đoán hình ảnh trong hệ thống chăm sóc sức khỏe

Sự thiếu hụt radiologist toàn cầu đang đạt đến mức báo động, với khối lượng quét hình ảnh tăng trưởng 9% hàng năm trong khi nguồn cung radiologist chỉ tăng 1,8% mỗi năm. Khoảng cách ngày càng mở rộng này đã tạo ra áp lực chưa từng có đối với hệ thống chăm sóc sức khỏe trên toàn thế giới, thúc đẩy sự gia tăng các giải pháp dựa trên AI—hiện có hơn 700 ứng dụng AI chẩn đoán hình ảnh được FDA Hoa Kỳ phê duyệt trên thị trường. Tuy nhiên, một thách thức mới đã xuất hiện: các nhà cung cấp dịch vụ y tế gặp khó khăn trong việc điều hướng cảnh quan phân mảnh này và triển khai các công cụ này một cách liền mạch vào quy trình làm việc lâm sàng của họ.

CARPL, một nền tảng thị trường AI hình ảnh lâm sàng, đã huy động được $6m trong vòng gọi vốn hạt giống để giải quyết nút thắt quan trọng này. Được dẫn dắt bởi Stellaris Venture Partners với sự hỗ trợ từ các nhà đầu tư chiến lược bao gồm Novo Holdings, Leapfrog PE, Bain & Co, và UnitedHealth Group, lượng vốn này sẽ thúc đẩy mở rộng tại Bắc Mỹ và củng cố hạ tầng công nghệ của công ty.

Vấn đề Phân mảnh

Sự bùng nổ các ứng dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh đã tạo ra một nghịch lý không mong muốn: trong khi các giải pháp ngày càng nhiều, việc áp dụng vẫn còn chậm chạp. Các nhà cung cấp dịch vụ y tế đối mặt với một thách thức đa diện—xác định AI nào phù hợp nhất với nhóm bệnh nhân của họ, xác thực hiệu quả lâm sàng của chúng, và tích hợp chúng mà không làm gián đoạn quy trình làm việc của radiologist hiện có. Sự phức tạp này đã trở thành rào cản chính đối với việc triển khai AI rộng rãi trong các môi trường y tế.

Phương pháp nền tảng tích hợp của CARPL

Thay vì xây dựng một giải pháp điểm khác, CARPL đã phát triển một nền tảng toàn diện tích hợp toàn bộ quá trình triển khai AI. Khung công tác DEV-D độc quyền của công ty hướng dẫn các tổ chức y tế qua bốn giai đoạn quan trọng: Khám phá các ứng dụng có sẵn, Khám phá các tính năng so sánh, Xác thực hiệu suất lâm sàng, và Triển khai liền mạch vào quy trình làm việc. Phương pháp tiếp cận có hệ thống này giúp phân biệt CARPL với các đối thủ cạnh tranh, khi kết hợp giao diện xem AI chung với khả năng giám sát và xác thực tích hợp sẵn.

Nền tảng hoạt động như một kênh mua sắm và dữ liệu duy nhất, cho phép radiologists chấp nhận, từ chối hoặc tinh chỉnh các kết quả AI—tạo ra vòng phản hồi liên tục cải thiện hiệu suất mô hình. Với hơn 100 ứng dụng AI từ hơn 50 nhà phát triển đã được tích hợp, CARPL đã xác lập vị thế là thị trường AI chẩn đoán hình ảnh lớn nhất theo khối lượng ứng dụng.

Thành tựu và phạm vi toàn cầu

Kể từ khi ra mắt vào năm 2021, CARPL đã thể hiện sự tăng trưởng đáng kể trên thị trường. Nền tảng hiện được sử dụng bởi các hệ thống y tế hàng đầu bao gồm Bệnh viện Tổng hợp Massachusetts (Boston), Các bệnh viện Đại học (Cleveland), Dịch vụ Y tế Chính phủ Singapore, và mạng lưới I-MED Radiology của Úc. Công ty cũng đã mở rộng vào các sáng kiến y tế công cộng, hợp tác với chính phủ Ấn Độ trong các chương trình sàng lọc lao quy mô lớn tại các khu vực underserved.

Lãnh đạo tiên phong và Cơ hội thị trường

CARPL được sáng lập bởi Dr Vidur Mahajan, một bác sĩ- doanh nhân có bằng MBA từ Wharton và hơn 12 năm kinh nghiệm trong dịch vụ chẩn đoán. Dự án trước đó của ông, Mahajan Imaging, đã mở rộng doanh thu vượt quá $20m trong hơn một thập kỷ, cung cấp kiến thức sâu rộng trong ngành. Đội ngũ lãnh đạo hiện tại gồm có Dr Vasanth Venugopal (Giám đốc Y tế), Rohit Takhar (Giám đốc Công nghệ), và Dhruv Sahai (Giám đốc Điều hành), cùng với các thành viên hội đồng cố vấn như Dr Vijay Rao, cựu Chủ tịch Hiệp hội Chẩn đoán hình ảnh Bắc Mỹ.

Mahajan hình dung về “siêu-radiologists”—các bác sĩ lâm sàng được hỗ trợ bởi AI, hoạt động với năng suất gấp 10 lần—tương tự cách tự động hóa đã cách mạng hóa y học phòng thí nghiệm. Tham vọng này phù hợp với sự mở rộng lớn của thị trường: ngành AI y tế toàn cầu dự kiến sẽ đạt $170 tỷ USD vào năm 2029, trong đó chẩn đoán hình ảnh chiếm gần $20 tỷ USD của cơ hội đó.

Xác thực ngành và Triển vọng tăng trưởng trong tương lai

Các yếu tố thị trường rất thuyết phục. Với dân số già đi, tỷ lệ mắc các bệnh mãn tính gia tăng, và nhấn mạnh vào phát hiện sớm bệnh, nhu cầu chẩn đoán hình ảnh sẽ tiếp tục tăng tốc. CARPL đã công bố hơn 120 bài báo và trình bày tại hội nghị đã qua về phương pháp AI lâm sàng, thiết lập vị thế lãnh đạo tư duy thông qua các khái niệm như kiểm toán thuật toán và khung giải thích lâm sàng.

Khi các tổ chức y tế ngày càng nhận thức rõ rằng độ phức tạp trong triển khai AI—chứ không phải khả năng của AI—là yếu tố hạn chế, mô hình thị trường tích hợp của CARPL định vị công ty tại giao điểm của hạ tầng công nghệ y tế và đổi mới lâm sàng, trở thành cổng duy nhất của CIO để tiếp cận toàn bộ hệ sinh thái AI chẩn đoán hình ảnh.