医疗初创公司Rad AI今天宣布，它在由Transformation Capital领投的C轮融资中筹集了6000万美元，以部署生成式人工智能技术，帮助医疗服务提供者。现有投资者Khosla Ventures、World Innovation Lab、UP2398、Kickstart Fund、OCV Partners和Cone Health也参与了此轮融资。此次融资发生在该公司七个月前获得5000万美元B轮融资之后，使迄今总融资额超过1.4亿美元。
Rad AI的软件与放射科医生合作，这些医生使用成像技术通过辐射、磁场和超声波来诊断和治疗疾病。任何访问过诊所或医院并进行过X光、CT扫描或MRI检查的人都作为患者参与过放射学。放射学是医疗保健中最大的专科之一，占所有支出的10%以上。
据Rad AI称，仅在美国，放射科医生每年就生成超过7亿张图像，占医疗数据的80%。整理和分析这些数据给放射科医生带来了巨大负担，导致员工中出现越来越多的职业倦怠问题。
“在Rad AI，我们致力于通过人工智能赋能医生——节省医生时间，减少职业倦怠，提高患者护理质量。”联合创始人兼首席执行官Doktor Gurson表示，“在过去几年中，Rad AI已成为北美医生和医疗系统工作流程中不可或缺的一部分。”
Rad AI于2018年开发了首个大型语言模型用于医学辅助，并于2019年推出了其生成式AI产品——Rad AI Impressions。Impressions会自动生成“印象”，即根据口述发现提供的总结和结论。它就像一个虚拟医疗助手，站在放射科医生旁边，基于最可能的考虑提出建议。如果默认建议不合适，它还会提供替代方案，以便专业人士快速选择合适的报告内容。
现在，随着最新产品Rad AI Reporting的推出，医疗专业人员可以口述他们的发现，AI驱动的系统允许他们轻松报告从图像中看到的内容，并通过理解自然语言减少口述量。该系统会根据每位放射科医生的语音模式定制，并从过去的报告中获取线索以完成模板。
报告完成后，放射科医生可以审查结果并签字确认。据Rad AI称，其软件可以将口述时间减少多达50%，并将口述总字数减少多达90%。
理想情况下，这种软件可以帮助缩短患者在X光或MRI后的随访时间。为了进一步加快这一过程，Rad AI开发了Rad AI Continuity，这是一种智能检测平台，利用AI模型从放射学报告中识别随访建议。它会在适当时候自动与医疗服务提供者和患者沟通，从而帮助关闭随访循环。
该公司表示，其AI驱动的软件已将医疗系统中的随访率从30%提高到75%或更高。
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