Intron Health, ein Startup-Unternehmen, das sich auf klinische Spracherkennung spezialisiert hat, gab bekannt, dass es eine Seed-Finanzierung in Höhe von 1,6 Millionen US-Dollar erhalten hat. Das Unternehmen wurde von Tobi Olatunji gegründet, einem in Nigeria ausgebildeten und praktizierenden Arzt, der die Ineffizienzen des Gesundheitssystems aus erster Hand miterlebt hat, darunter die zeitraubende Dokumentation und die Schwierigkeiten bei der Nachverfolgung dieser Unterlagen.
Olatunjis Interesse gilt der Verbesserung der Effizienz im Gesundheitswesen. Er erwarb einen Master-Abschluss in Medizinischer Informatik an der University of San Francisco und einen Master-Abschluss in Informatik am Georgia Institute of Technology. Während seiner Tätigkeit in Technologieunternehmen sammelte er umfassende Erfahrung im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), insbesondere im Gesundheitswesen.
Intron Health hatte ursprünglich das Ziel, den Betrieb afrikanischer Krankenhäuser durch elektronische Patientenakten (EMR) zu digitalisieren. Olatunji stellte jedoch fest, dass Ärzte eher handschriftlich als tippen. Dies veranlasste ihn, die grundlegende Problematik zu untersuchen: Wie kann die grundlegende Dateneingabe und die Schreibarbeit von Ärzten effizienter gestaltet werden?
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Da bestehende Spracherkennungstechnologien bei der Verarbeitung afrikanischer Akzente und komplexer medizinischer Fachbegriffe Probleme aufweisen, erkannte Olatunji die Notwendigkeit, eine Spracherkennungstechnologie zu entwickeln, die afrikanische Akzente erkennt. Das Spracherkennungswerkzeug von Intron Health lässt sich in bestehende EMR-Systeme integrieren und wird bereits in 30 Krankenhäusern in fünf Märkten, darunter Kenia und Nigeria, eingesetzt.
Diese Technologie hat zu direkten positiven Ergebnissen geführt. So konnte Intron Health beispielsweise in einem der größten Krankenhäuser Westafrikas die Wartezeit für radiologische Ergebnisse von 48 Stunden auf 20 Minuten verkürzen. Diese Effizienzsteigerung ist im Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung, insbesondere in Afrika, wo das Verhältnis von Ärzten zu Patienten zu den niedrigsten weltweit gehört.
Olatunji erklärt, dass Krankenhäuser bereits erhebliche Investitionen in Geräte und Technologien getätigt haben, daher sei es wichtig, dass sie diese Technologien auch einsetzen. Intron Health könne einen Mehrwert bieten und die Akzeptanz von EMR-Systemen verbessern.
Für die Zukunft erforscht Intron Health neue Wachstumsfelder und wird von mehreren Risikokapitalgesellschaften und Angel-Investoren unterstützt, darunter Microtraction, Plug and Play Ventures, Jaza Rift Ventures, Octopus Ventures, Africa Health Ventures, OpenseedVC, Pi Campus, Alumni Angel und BakerBridge Capital.
Auf technischer Ebene arbeitet Intron Health an der Verbesserung der Rauschunterdrückung und stellt sicher, dass die Plattform auch bei geringer Bandbreite gut funktioniert. Darüber hinaus entwickelt das Unternehmen die Transkription von Gesprächen mit mehreren Sprechern und die Integration von Text-to-Speech-Funktionen.
Olatunjis Plan ist es, intelligente Systeme oder Entscheidungshilfen für Aufgaben wie die Verschreibung oder Laboruntersuchungen hinzuzufügen. Diese Tools können dazu beitragen, ärztliche Fehler zu reduzieren, sicherzustellen, dass Patienten ausreichend versorgt werden, und die Arbeitsgeschwindigkeit zu erhöhen.
Intron Health ist eines der vielen aufstrebenden KI-Startups im Gesundheitswesen, darunter Microsofts DAX Express, die durch die Generierung von Notizen innerhalb von Sekunden den administrativen Aufwand für Kliniker reduzieren. Mit dem Aufkommen des globalen Sprach- und Spracherkennungsmarktes wird erwartet, dass dieser Markt bis 2032 einen Wert von 84,97 Milliarden US-Dollar erreichen wird, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 23,7 % ab 2024.
Neben dem Aufbau von Sprachtechnologien spielt Intron Health auch eine Schlüsselrolle in der Sprachforschung in Afrika und hat kürzlich mit Google Research, der Bill & Melinda Gates Foundation und dem Digital Square von PATH zusammengearbeitet, um 15 Länder umfassende große Sprachmodelle (LLMs) wie OpenAIs GPT-4, Googles Gemini und Anthropics Claude zu evaluieren, um die Stärken, Schwächen und das Risiko von Verzerrungen oder Schäden von LLMs zu identifizieren. All dies dient dazu, sicherzustellen, dass für afrikanische Kliniken und Krankenhäuser kulturell angepasste Modelle bereitgestellt werden.