他们说，及时缝针可以节省 9 针，而及时使用血液稀释剂可以避免因心脏病发作而去急诊室，正如Diagnostic Robotics希望展示的那样。该公司以机器学习为动力的预防性护理旨在预测和避免危险（且代价高昂）的医疗危机，为每个人节省资金，并希望总体上让他们更健康——它已经筹集了 4500 万美元来扩大规模。
重要的是要在一开始就说明，人工智能、保险、医院账单和“预测医学”的这种特殊组合并不是某种技术乌托邦式的噩梦。整个公司都基于这样一个事实，即如果您改善心脏健康而不是心脏病发作，它对您来说既更好又更便宜。
这就是为什么你的医生告诉你少吃红肉，甚至可能服用维持胆固醇的药物，而不是说“好吧，如果你心脏病发作就去急诊室”。这只是常识，还可以为患者、医院和保险公司节省资金。别担心，这种预测不能用于提高保费或拒绝护理。他们希望您按月付款——如果他们可以提供帮助，他们只是不想花 25,000 美元进行手术。
问题是，不太明显的情况，或者患者没有进行特定测试的情况呢？这就是机器学习模型的用武之地；他们非常擅长从大量噪音中挑选出信号。在这种情况下，人工智能接受了 6500 万份匿名医疗记录的训练。
“我们看到人们如何看待问题——我们所做的一切都是预防性护理，”Diagnostic Robotics 首席执行官兼联合创始人 Kira Radinsky 说。 “这一切都是为了在正确的时间为正确的患者提供正确的干预。”
她指出，提供者通常会关注最昂贵的患者以降低成本——例如，患有晚期心脏病的人。但是，尽管急性护理和维护护理对他们来说仍然很重要，但这笔钱已经花光了。另一方面，如果您诊断出患有充血性心力衰竭的早期迹象的人，您可以阻止其进展并节省金钱，甚至可能挽救生命。该技术适用于实验室可以检测到的事物之外。
“假设挑战是找到患有抑郁症或焦虑症但不服用任何药物的患者，”Radinsky 建议道。 “你如何根据医疗记录识别出患有抑郁症或焦虑症的人？我们确定了他们访问的熵——许多提供者、大量投诉——这是一个强烈的信号。然后你做一些具体的问题，进行医学分类，然后将它们与心理学家或精神科医生联系起来，它们不再恶化。”
该公司声称它可以将急诊室就诊次数减少四分之三，这不仅对个人及其提供者的直接利益很重要；在美国，急诊室和紧急护理不堪重负，自相矛盾的是，人们普遍担心会产生巨额医疗费用。
显示按 Diagnostic Robotics 模型排序的患者信息的平板电脑界面示例。图片来源：诊断机器人
她说，在许多情况下，医疗服务提供者或保险公司会免费或以象征性成本提供药物或治疗，因为他们知道他们正在为自己节省更多的账单。当然，这完全是出于自身利益，但这意味着你可以信任他们。
总部位于特拉维夫的 Diagnostic Robotics 刚刚筹集了 4500 万美元的 B 轮融资，由 StageOne 投资者领投，Mayo Clinic、Technion（以色列理工学院）和 Bradley Bloom 参投。 Radinsky 表示，这将帮助公司开始更直接地与供应商合作，在特定的高风险条件之外实现更全面的健康目标。 （该公司目前跟踪大约 20 个。）
最近在对数百名患者的研究中验证了这种更广泛方法的试点测试，其中人工智能准备的健康计划与临床医生的健康计划在统计学上没有区别。该公司已经通过 Blue Cross Rhode Island 为以色列、南非和美国的数百万患者提供服务。
如果他们扩展到您的提供商，不要指望某种机器人检查，尽管名称显然暗示了这一点。
“你会接到护理经理打来的电话，他们提供免费或几乎免费的额外治疗，”Radinsky 说。人工智能已经完成了它的工作，也许你的测试结果和位置表明你有风险——你最好认真对待这些建议。人工智能可能还有很大的发展空间，但它擅长嗅出统计相关性。
她谨慎地补充说，他们还在积极努力寻找、定义和减轻算法中的偏见，无论它是由有偏见的数据还是其他地方的人为错误造成的。 “算法试图做的是看看谁将受益最多，”Radinsky 解释说，但与其他形式的人工智能和机器学习一样，只有仔细监控才能判断它关于谁受益的想法是否与现实世界相符。