Shyld AI kerää 13,4 miljoonaa dollaria “aktiivisen tekoälyn” tuomiseksi sairaaloihin

Terveyspalvelujen tekoälystart-up Shyld AI on kerännyt 13,4 miljoonaa dollaria siemenerähäissä, kun se laajentaa reaaliaikaisia operatiivisia tekoälyjärjestelmiään sairaaloissa Yhdysvalloissa. Rahoituksen johtajana toimi Aulis Capital, ja se on yksi suurimmista siemenerähäisistä nousussa olevassa terveydenhuollon agenteisen tekoälyn alalla.

Perustajat Mohammad ja Morteza Noshad ovat keskittyneet siihen, mitä he kuvaavat “aktiiviseksi tekoälyksi” – järjestelmiksi, jotka pystyvät ottamaan suoria operatiivisia toimia terveydenhuolto-ympäristössä eikä vain tuottamaan suosituksia tai yhteenvedon.

Siirtyminen passiivisesta terveydenhuollon tekoälystä

Suurin osa nykyisestä terveydenhuollon tekoälyekosysteemistä on keskittynyt hallinnolliseen automaatioon, ambient-tunnistusvälineisiin ja kliinisiin asiakirja-apureihin. Shyld AI asettaa itsensä eri tavalla rakentamalla tekoälyjärjestelmiä, jotka aktiivisesti seuraavat ja reagoivat todellisen sairaalatoiminnan mukaan reaaliajassa.

Teknologia on suunniteltu toimimaan leikkaussaleissa ja kliinisissä laitoksissa, joissa järjestelmä voi tulkita työnkulun toimintaa, kuten leikkausprosessin, huoneen vaihtumisen, henkilöstön liikkeen ja prosessien pullonkaulat. Tavoitteena on vähentää viivästyksiä, parantaa leikkaussalin tehokkuutta ja automatisoida sairaalatoimintoja, jotka yleensä vaativat jatkuvaa ihmiskoordinointia.

Alusta seuraa myös vaatimustenmukaisuutta ja infektioiden torjuntaprosesseja, jotka ovat edelleen suuria operatiivisia ja taloudellisia rasitteita sairaaloille.

Reunatekoäly sairaalahuoneissa

Yhtiön alustan keskipisteenä on omistaja-aihiomalli VERTEX, joka on rakennettu erityisesti reunanatiiviseen käyttöön fyysisissä terveydenhuolto-ympäristöissä.

Toisin kuin riippuvaisuus pilvirakenteesta, järjestelmä toimii suoraan laitteissa, jotka sijaitsevat sairaalahuoneissa. Tämä lähestymistapa mahdollistaa tekoälylle jatkuvan havainnoinnin ja reagoinnin muuttuvissa olosuhteissa minimoiden viiveitä ja vähentäen huolia herkillä terveydenhuollon tietojen lähettämisestä ulkoisesti.

Reunatekoälyarkkitehtuureja on tullut yhä tärkeämmäksi aloilla, joilla luotettavuus, yksityisyys ja reaaliaikainen päätöksenteko ovat kriittisiä. Sairaalaympäristöissä jopa pienet viivästykset tai keskeytykset voivat häiritä työnkulkua ja vaikuttaa potilastuloksiin, mikä tekee paikallisen prosessoinnin erityisen arvokkaaksi.

Shyld AI:n infrastruktuuri on suunniteltu toimimaan jatkuvasti kliinisissä ympäristöissä ilman laajaa integrointia sairaalan IT-järjestelmiin.

Yhdistäminen tekoälyyn ja autonomiseen UV-C-desinfektioon

Yrityksen näkyvimpiin sovelluksiin kuuluu yhdistäminen tekoälypohjaiseen automaatioon ja UV-C-desinfektioteknologiaan.

Terveyspalveluihin liittyvät infektiot ovat edelleen pysyvä ongelma sairaaloissa maailmanlaajuisesti. Yhtiön viittaamien CDC:n tietojen mukaan nämä infektiot vaikuttavat noin 72 000 kuolemaan vuosittain Yhdysvalloissa.

Shyld AI:n autonomisen järjestelmän tekoäly määrittää, milloin ja missä desinfektio tulisi suorittaa sairaalatoiminnan perusteella. Alusta voi tunnistaa huoneen vaihtumisen vaiheita, havaita prosessin valmistumisen ja optimoida puhdistusprosesseja leikkausten ja potilasvaihdosten välillä.

Yritys viittasi myös Stanfordin yliopiston tutkimukseen, joka julkaistiin American Journal of Infection Control -julkaisussa, ja jonka mukaan järjestelmä vähensi saastumistasoja yli 93 % verrattuna kontrollihuoneeseen.

Agenteinen tekoäly laajenee fyysiseen maailmaan

Rahoitus saapuu kasvavan sijoittajien kiinnostuksen keskellä “agenteiseen tekoälyyn” – järjestelmiin, jotka pystyvät analysoimaan tietoa ja ottamaan itsenäisiä toimia dynaamisissa ympäristöissä.

Siitä huolimatta, että suurin osa nykyisestä tekoälymarkkinasta on keskittynyt ohjelmistoliittymiin ja generatiivisiin käyttöliittymiin, kasvava määrä start-upeja yrittää tuoda tekoälyä fyysisiin toimintaympäristöihin, kuten valmistukseen, robottiikkaan, logistiikkaan ja terveydenhuollon infrastruktuuriin.

Sairaalat edustavat yhtä haasteellisimmista ympäristöistä tällaiselle käyttöönotolle. Ne yhdistävät tiukat sääntelyvaatimukset, erittäin muuttuvat työnkulut, yksityisyysrajoitukset ja jatkuva operatiivinen paine. Onnistunut agenteisen tekoälyjärjestelmien käyttöönotto näissä ympäristöissä voi merkitä laajempia mahdollisuuksia fyysisten tekoälyjärjestelmien käyttöön muiden säänneltyjen alojen parissa.

Shyld AI kertoo aikovansa käyttää uutta rahoitusta laajentaakseen käyttöönottoja Yhdysvaltain terveydenhuoltojärjestelmiin sekä tutkiakseen sovelluksia lääkevalmistuksessa ja säännellyissä puhdistusympäristöissä.

Laajempi vaikutus on, että terveydenhuollon tekoäly voi yhä enenevissä määrin kehittyä digitaalisten avustajien ja hallinnollisten työkalujen ulkopuolelle järjestelmiksi, jotka suoraan vuorovaikuttavat ja optimoivat fyysistä ympäristöä itsessään.