Develo samler inn 14 millioner dollar for å modernisere barne- og ungdomsmedisin med et AI-nativt operativsystem

Helseteknologiselskaper har brukt år på å legge til kunstig intelligens på legacy elektroniske medisinske journaler. Develo tar en annen tilnærming: bygge om barne- og ungdomsmedisin programvarestacken fra bunnen av rundt AI.

Selskapet i Los Angeles kunngjorde at de har samlet inn 14 millioner dollar i ny finansiering ledet av Blueprint Equity, med deltakelse fra Villain Capital, Z21 Ventures og Bienville Capital. Runden inkluderte også flere helseteknologiledere og operatører, inkludert tidligere Allscripts CEO Paul Black og CentralReach CEO Chris Sullens.

Selskapet sier at kapitalen vil bli brukt til å akselerere produktutvikling, utvide kundestøtteoperasjoner og fortsette å skalerer deres barne- og ungdomsmedisin-plattform over hele USA.

Beveger seg bort fra legacy EMR-er

Develo stiller seg selv som mer enn bare en elektronisk medisinsk journal-leverandør. Selskapet beskriver sin plattform som et fullstendig operativsystem som kombinerer kliniske arbeidsflyter, fakturering og familieengasjement-verktøy i en samlet plattform spesifikt designet for barne- og ungdomsmedisin.

Denne spesialiseringen er viktig fordi barne- og ungdomsmedisin ofte opererer forskjellig fra voksne helsetjenester. Barneleger har å gjøre med høye pasientvolumer, vaksinasjonsplaner, vekstspor, omsorgskoordinatorer og familie-sentrerte kommunikasjonsarbeidsflyter som mange tradisjonelle EMR-er aldri var designet for å støtte.

Ifølge selskapet er mange barne- og ungdomsklinikker fortsatt avhengige av fragmenterte systemer som skiller scheduling, fakturering, inntak og pasientengasjement i separate verktøy. Develo argumenterer for at disse separate arbeidsflytene skaper administrativt arbeid og bidrar til lege-utbrenthet.

AI integrert i kjernearbeidsflyter

I stedet for å behandle AI som et valgfritt tillegg, har Develo bygget automatisering direkte inn i plattformens infrastruktur. Selskapet fremhever funksjoner som AI-drevne medisinske skrivere, automatisert barne- og ungdomsmedisin-ladning, intelligent rapportering og arbeidsflyt-automatisering som kjernecomponenter i systemet.

Selskapet understreker også at deres plattform er “FHIR-nativ”, noe som betyr at den ble bygget rundt moderne helseteknologistandarder for å gjøre det enklere å utveksle helseteknologidata mellom systemer.

Develos bredere strategi reflekterer en voksende trend i helseteknologi hvor startups prøver å erstatte gamle helseteknologimiljøer med AI-native systemer i stedet for å oppgradere legacy-programvare inkrementelt. Over hele helseteknologien flytter leverandører stadig mer mot driftsmodeller hvor AI blir integrert direkte i arbeidsflyter i stedet for å sitte på toppen av eksisterende systemer som separate copiloter eller automatiseringslag.

Bygget spesifikt for barne- og ungdomsmedisin

Develo ble grunnlagt i 2022 av barnelegen Aaron Sin og CTO Han Ke. Selskapet sier at de for tiden støtter hundrevis av barne- og ungdomsmedisin-leger over mer enn to dusin amerikanske stater.

På deres nettside rammer selskapet barne- og ungdomsmedisin som et underbetjent område innen helseteknologi, til tross for at barn utgjør omtrent en tredjedel av den amerikanske befolkningen. Develo argumenterer for at de fleste helseteknologileverandører historisk sett har fokusert på voksenmedisin og senere tilpasset disse systemene for barne- og ungdomsmedisin-arbeidsflyter.

Startups bygget i stedet sin plattform rundt det de beskriver som “familie-sentrerte” omsorgsmodeller, integrerende pasientengasjement og omsorgskommunikasjon direkte i operasjonslaget av programvaren.

Fremtidige implikasjoner for barne- og ungdomsmedisin

AI-nativa operativsystemer designet spesifikt for barne- og ungdomsmedisin kunne betydelig endre hvordan mindre og mid-sized klinikker opererer over de kommende ti årene. Administrativt arbeid er fortsatt en av de største byrdene i helseteknologi, og barne- og ungdomsmedisin-klinikker møter ofte ekstra kompleksitet fordi omsorgen involverer konstant interaksjon med foreldre, skoler, omsorgspersoner og forsikringsselskaper.

Systemer i stand til å automatisere dokumentasjon, strømlinje fakturering, fremheve kliniske innsikter og forbedre kommunikasjon med familier kunne redusere operasjonell belastning samtidig som de lar leger bruke mer tid på pasientomsorg.

Langsiktige implikasjoner kan gå utover effektivitetsgevinst. AI-drevne barne- og ungdomsmedisin-plattformer kunne til slutt støtte tidlig identifisering av utviklingsproblemer, forbedre forebyggende omsorgskoordinering og skape mer personlige engasjementsmodeller for familier. Ettersom helseteknologien stadig mer flytter mot koblet og systemer, kan spesialfokuserte plattformer bygget rundt moderne AI-arkitekturer begynne å erstatte fragmenterte legacy-programvare-miljøer som aldri var designet for dagens helseteknologiarbeidsflyter.