Lumiata recauda $ 14 millones para predecir los costos y resultados de la atención médica con IA

Lumiata, una empresa que proporciona análisis predictivos basados ​​en inteligencia artificial para la gestión de costos de atención médica, recaudó $ 14 millones. La compañía dice que usará los fondos para escalar su plataforma e invertir en la adquisición de clientes antes de abrir una oficina en Guadalajara, México, en 2021.

Según la Agencia para la Investigación y la Calidad de la Salud, hasta 3,5 millones de ingresos hospitalarios de adultos en 2017, por una suma de casi $ 34 mil millones, se consideraron potencialmente prevenibles. Las estancias hospitalarias evitables representaron casi el 13% de todas las estancias hospitalarias y casi el 9% de todos los costos, excluida la obstetricia.

Las aplicaciones y herramientas de ciencia de datos de Lumiata tienen como objetivo resolver este problema al permitir asociaciones con pagadores, proveedores y compañías de salud digital para abordar los desafíos de suscripción, actuarial, administración de la atención y análisis de medicamentos. La plataforma combina conjuntos de datos de salud, desde fuentes que van desde códigos estandarizados hasta notas escritas a mano, en un solo conjunto de datos. Los datos de los pacientes se importan, limpian y organizan en un registro unificado y se enriquecen con anotaciones que lo preparan para el aprendizaje automático.

Para proporcionar información, Lumiata afirma que se basa en datos de salud, conocimiento médico y propiedad intelectual clínica de 120 millones de registros médicos, 35,000 horas curadas por médicos, resultados de laboratorio, códigos de facturación médica, reclamos de seguros y 50 millones de artículos del Búsqueda biomédica gratuita Motor de búsqueda PubMed. La plataforma puede identificar pacientes que podrían desarrollar cualquiera de más de 20 enfermedades en 12 meses; estratificar y predecir qué pacientes son candidatos para cuidados o intervenciones a distancia; y anticipar qué pacientes están en riesgo de hospitalización, hospitalización y readmisión. Además de esto, Lumiata puede calcular las necesidades de recursos de salud y los costos asociados, así como la propagación de la enfermedad por región y sistema hospitalario comunitario.

Lumiata

Arriba: matriz de riesgos basada en inteligencia artificial de Lumiata.

Crédito de la imagen: Lumiata

Lumiata, cuya plataforma se integra con los sistemas existentes e informa a los médicos sobre las comorbilidades de los pacientes, hospitalizaciones previas y más, dice que realiza controles de autocalidad en los conjuntos de datos en su plataforma para asegurarse de que estén actualizados. Además, la compañía afirma que sus más de 100 modelos previamente entrenados son entre un 5% y un 35% más precisos que los modelos de pronóstico líderes.

«En muchos casos, Lumiata ha identificado cientos de millones de dólares en riesgos en los libros de sus clientes que antes no sabían que tenían», dijo un portavoz a VentureBeat por correo electrónico. “Los clientes también pueden reducir costos y brindar atención médica más responsable y receptiva a sus miembros. La implementación de Lumiata es un proceso de código bajo o nulo. Está basado en la nube, es totalmente escalable y se integra con los sistemas existentes a través de API. «

Defy.vc trajo la serie Lumiata B anunciada hoy. AllegisNL Capital, Khosla Ventures y Blue Venture Fund también participaron, lo que elevó el aumento total de la compañía a más de $ 45 millones.

Lumiata compite con varias empresas en el espacio de análisis predictivo de atención médica, que se espera que valga $ 19.5 mil millones para 2025, según un informe de Grand View Research. ClosedLoop.ai, una startup de ciencia de datos de atención médica especializada en inteligencia artificial y automatización, recaudó recientemente $ 11 millones. También está KenSci, que tiene como objetivo ayudar a los profesionales de la salud a reducir los costos mediante la identificación algorítmica de los factores clínicos y financieros que contribuyen. Cardinal Analytx Solutions desarrolla software de análisis predictivo para proveedores y proveedores de atención médica, mientras que LeanTaaS se basa en la ciencia de datos para mejorar el desempeño de los proveedores de atención médica en el área de utilización de recursos. Y Medopad utiliza una combinación de aprendizaje automático y análisis de macrodatos para ayudar a predecir y controlar las enfermedades crónicas.

VentureBeat

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