تمويل
ترفع Shyld AI 13.4 مليون دولار لجلب “AI النشط” إلى عمليات المستشفيات
أعلنت شركة Shyld AI الحاصلة على تمويل للاستارتآب عن تقنيات الرعاية الصحية عن جمع 13.4 مليون دولار في جولة التمويل الأولية، حيث تسعى إلى توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي التشغيلية في الوقت الفعلي عبر المستشفيات في الولايات المتحدة. وقاد الجولة شركة Aulis Capital، وتعد واحدة من أكبر عمليات التمويل الأولية في قطاع الرعاية الصحية الناشئ لتقنيات الذكاء الاصطناعي.
تأسست الشركة من قبل الإخوة محمد ومورتزا نوشاد، وتركز على ما تصفه بـ “AI النشط” – الأنظمة القادرة على اتخاذ إجراءات تشغيلية مباشرة داخل بيئات الرعاية الصحية بدلاً من مجرد توليد التوصيات أو الملخصات.
الانتقال إلى ما هو أبعد من الذكاء الاصطناعي السلبي في الرعاية الصحية
يركز الكثير من نظام الذكاء الاصطناعي الحالي في الرعاية الصحية على أتمتة الإدارة، وأدوات الاستماع المحيطة، ومساعدي وثائق سريرية. وتوضع Shyld AI نفسها بشكل مختلف من خلال بناء أنظمة ذكاء اصطناعي تعمل بشكل نشط لمراقبة وتحليل الأنشطة داخل غرف العمليات والمرافق السريرية، حيث يمكن للنظام تفسير نشاطات مثل تقدم الجراحة، وتوقيت دوران الغرف، وحركة الموظفين، وعرقلة الإجراءات.
تهدف التكنولوجيا إلى تقليل التأخيرات، وتحسين كفاءة غرف العمليات، وآليتة أجزاء من عمليات المستشفى التي تتطلب عادةً تنسيقًا بشريًا دائمًا.
كما تراقب المنصة عمليات المراقبة والسيطرة على العدوى، وهي مجالات لا تزال تمثل أعباء تشغيلية ومالية كبيرة للمستشفيات.
الذكاء الاصطناعي على الحواف داخل غرف المستشفى
في قلب منصة الشركة تقنيات الذكاء الاصطناعي الحوافي، والتي تم بناؤها خصيصًا للاستخدام داخل بيئات الرعاية الصحية.
بدلاً من الاعتماد بشكل كبير على البنية التحتية السحابية، تعمل النظام مباشرة على الأجهزة الموجودة داخل غرف المستشفى. هذا النهج يسمح للذكاء الاصطناعي بالاستمرار في تصور وتحليل الظروف المتغيرة مع الحد الأدنى من التأخير، كما يقلل من المخاوف حول نقل بيانات الرعاية الصحية الحساسة خارجيًا.
أصبحت تقنيات الذكاء الاصطناعي على الحواف مهمة بشكل متزايد في الصناعات التي تكون فيها الموثوقية والسرية وصنع القرار في الوقت الفعلي أمورًا حاسمة. وفي بيئات المستشفى، حتى التأخيرات الصغيرة أو الانقطاعات يمكن أن تعطل سير العمل وتؤثر على نتائج المرضى، مما يجعل المعالجة المحلية قيمة بشكل خاص.
تم تصميم بنية Shyld AI للعمل بشكل مستمر داخل البيئات السريرية دون الحاجة إلى دمجها على نطاق واسع في أنظمة تكنولوجيا المعلومات للمستشفى.
دمج الذكاء الاصطناعي مع التطهير الذاتي UV-C
تعتبر واحدة من التطبيقات البارزة للشركة هي دمج التأتمتة بالذكاء الاصطناعي مع تقنية التطهير UV-C.
لا تزال العدوى المرتبطة بالرعاية الصحية مشكلة مستمرة في المستشفيات حول العالم. وفقًا للبيانات التي أشار إليها الشركة من المراكز الأمريكية لمكافحة الأمراض والوقاية منها، تساهم هذه العدوى في حوالي 72,000 حالة وفاة سنويًا في الولايات المتحدة.
استخدم نظام Shyld AI الذاتي الذكاء الاصطناعي لتحديد متى وحيث يجب أن يتم التطهير بناءً على نشاط المستشفى في الوقت الفعلي. يمكن للمنصة تحديد مراحل دوران الغرف، وكشف إتمام الإجراءات، وتنظيم سير العمل التنظيفي بين العمليات وجلسات المرضى.
أشارت الشركة أيضًا إلى دراسة نُشرت في جامعة ستانفورد في مجلة السيطرة على العدوى الأمريكية، والتي وجدت أن النظام خفض مستويات التلوث بنسبة تزيد عن 93% مقارنةً بغرفة التحكم.
توسع الذكاء الاصطناعي العامل إلى العالم المادي
يأتي التمويل في وقت يزداد فيه الاهتمام المستثمر في “الذكاء الاصطناعي العامل” – الأنظمة القادرة لا فقط على تحليل المعلومات، ولكن أيضًا على اتخاذ إجراءات مستقلة في البيئات الديناميكية.
في حين يظل معظم سوق الذكاء الاصطناعي الحالي يركز على رفقاء البرمجيات وواجهات التوليد، يحاول عدد متزايد من الشركات الناشئة جلب الذكاء الاصطناعي إلى الإعدادات التشغيلية المادية مثل التصنيع والروبوتات واللوجستيات وبنية الرعاية الصحية.
تمثل المستشفيات واحدة من أكثر البيئات تحديًا لهذا النوع من التوزيع. فهي تجمع بين المتطلبات التنظيمية الصارمة، وسير العمل المتغير، وقيود الخصوصية، والضغط التشغيلي المستمر. النجاح في نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقلة في هذه الإعدادات يمكن أن يشير إلى فرص أوسع لأنظمة الذكاء الاصطناعي المادي عبر صناعات أخرى خاضعة للتنظيم.
تقول Shyld AI إنها تخطط لاستخدام التمويل الجديد لتوسيع النشر عبر أنظمة الرعاية الصحية الأمريكية،，同时 تستكشف التطبيقات في تصنيع الأدوية وبيئات الغرف النظيفة الخاضعة للتنظيم.
النقطة الأوسع هي أن الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية قد يتطور بشكل متزايد إلى ما هو أبعد من المساعدين الرقميين وأدوات الإدارة نحو أنظمة تتفاعل مباشرة وتحسن البيئة المادية نفسها.
