\n去年，对医疗保健领域的人工智能工具的风险投资预计将达到110亿美元，这一标题数字表明人工智能将成为一个重要领域的变革性技术。
\n许多将人工智能应用于医疗保健领域的初创公司都致力于通过自动化一些围绕并支持患者护理的管理工作来提高效率。总部位于汉堡的Elea大致符合这一模式，但它从一个相对被忽视和欠拟的细分市场病理实验室开始，后者的工作包括分析患者样本以检测疾病，他们相信通过实现全球影响力，他们将能够扩展他们开发的基于语音的人工智能代理驱动的工作流系统，以提高实验室的生产力，也可以通过将这种面向工作流的方法扩展到加速其他医疗保健部门的产出。
\nElea最初的人工智能工具旨在彻底改变临床医生和其他实验室工作人员的工作方式。它完全替代了传统信息系统和其他固定的工作方式（例如使用Microsoft Office编写报告）——将工作流程转移到一个“人工智能操作系统”，该系统采用语音转文本转录和其他形式的自动化来“大幅”缩短他们产出诊断所需的时间。
\n经过大约半年的使用，Elea表示，他们的系统已经成功将实验室制作的大约一半报告的时间缩短到仅仅两天。
\n逐步自动化
\n病理实验室往往通过逐步、手动的工作流程，意味着应用人工智能可以提高生产力的潜力，Elea的首席执行官兼联合创始人克里斯托夫·施罗德博士表示。“我们基本上将这一切都倒转过来——所有步骤都更加自动化……[医生]与Elea交谈，MTA [医学技术助理]与Elea交谈，告诉他们他们看到了什么，想要做什么，”他解释说。
\n“Elea是代理，执行系统中的所有任务并打印事物——例如，准备幻灯片，进行染色和所有这些事情——以便[任务]变得快得多，流畅得多。”
\n“它实际上并不增加任何内容，而是取代整个基础设施，”他补充道，表示他们希望利用云端软件来替换实验室的遗留系统及其更隔离的工作方式，使用不同应用程序来执行不同的任务。人工智能操作系统的理念是能够协调一切。
\n创业公司正在通过与专业信息和数据进行精细调整，从而在病理实验室的上下文中实现基本能力。该平台内置了语音转文本来转录工作人员的语音备忘录，还有“文本转结构”；意味着系统可以将这些转录的语音备忘录转化为激活方向，以推动人工智能代理的行动，其中可能包括发送指令给实验室设备以保持工作流程的平稳进行。
\n据施罗德称，Elea还计划开发自己的滑片图像分析基础模型，因为他们正朝着开发诊断能力的方向发展。但目前，他们专注于扩展其最初的产品。
\n该初创公司向实验室推荐，通过传统流程可能需要两到三周的工作，可以在几小时或几天内完成，因为集成系统能够通过取代那些围绕手动输入报告、人为错误和其他工作流怪异现象可能导致许多摩擦的工作从而积累和增加生产力的收益。
\n员工可以通过iPad应用、Mac应用或网络应用访问该系统，提供各种接触点以适应不同类型的用户。
\n该公司于2024年初成立，于去年10月与第一个实验室合作推出，施罗德表示，他们曾在2023年的隐秘期间进行了一段时间的思考，拥有在Bosch、Luminar和梅赛德斯应用人工智能于自动驾驶项目的背景。
\n另一位联合创始人、首席营销官塞巴斯蒂安·卡苏博士拥有临床背景，曾在重症监护室、麻醉科以及急诊科工作超过十年，并且之前一直是一家大型医院连锁店的医疗总监。
\n到目前为止，Elea已经与一家德国大型医院集团（尚未透露具体名称）达成了合作关系，据称该集团每年处理约7万个案例。因此，迄今为止，该系统已有数百名用户。
\n更多客户预计“很快”将推出——同时，施罗德还表示，他们正在考虑国际扩张，尤其关注进入美国市场。
\n种子轮投资
\n该初创公司首次披露去年筹集的400万欧元种子轮资金——由Fly Ventures和Giant Ventures领投——用于建设工程团队和将产品交付给首批实验室。
\n与每年都在医疗保健领域飞速融资数十亿美元不同，施罗德认为，人工智能初创公司并不需要大量工程师和数亿美元才能成功——他建议更多地是要聪明地利用你手中的资源。在医疗保健背景下，这意味着采取部门集中的方法，在移动到下一个应用领域之前成熟目标用例。
\n不过，与此同时，他确认团队将寻求筹集一轮（更大规模的）A轮融资——可能是在今年夏天——表示Elea将加速营销，以吸引更多实验室加入，而不是仅仅依赖开头的口口相传方式。
\n在讨论他们的方法与医疗保健领域中人工智能解决方案的竞争格局时，他告诉我们：“我认为最大的不同在于它是一个点解决方案与纵向集成。”
\n“你看到的很多工具都是在现有系统之上的附加功能[例如电子病历系统]……这是用户必须在另一个工具、另一个用户界面之上执行的事情，对于那些不愿意使用数字硬件的人来说，这很困难，这绝对限制了潜力，”他继续说。
\n“相较于我们构建的内容，我们实际上将其深度整合到我们自己的实验室信息系统中——或者我们称之为病理操作系统——最终意味着用户甚至不必使用不同的用户界面，不必使用不同的工具。他只需与Elea交谈，告诉它看到了什么，想要做什么，并告诉Elea在系统中应该做些什么。”
\n他还辩称：“你也不再需要大量的工程师——你只需要十几个，两三十几个真正优秀的工程师，”他还表示。“我们的团队大约有两三十位工程师，他们可以做出惊人的事情。”
\n“你看到的这些快速增长的公司，他们这些天没有数百名工程师——他们只有十几二十几位专家，这些人可以创造出惊人的东西。这也是我们的哲学，因此，最初我们确实不需要筹集数亿美元，”他补充道。
\n“这无疑是一种范式转变……关于如何构建公司。”
\n扩展工作流思维
\n选择从病理实验室开始对Elea来说是一个战略选择，因为不仅可寻址市场价值数十亿美元，施罗德表示，他将病理学空间描述为“极度全球化”——全球实验室公司和供应商正在增加其软件即服务的可扩展性，特别是与为医院提供支持的更分散的情况相比。
\n“对我们来说，这非常有趣，因为您可以构建一个应用程序并实际上已经扩展了——从德国到英国、美国，”他建议。“每个人都在思考同样的问题，采取相同的举措，使用相同的工作流。如果您在德国解决了这个问题，那么在当前的LLM环境下，您在英语[和其他语言如西班牙语]中也解决了这个问题……因此它开辟了许多不同的机会。”
\n他还赞扬病理实验室为“医学界增长最快的领域之一”，指出医学科学的发展，如分子病理学和DNA测序的兴起，正在创造对更多类型的分析和更频繁的分析的需求。这些都意味着实验室的工作量将更大，实验室需要更高的生产力压力。
\n一旦Elea成熟了实验室用例，他说，他们可能会考虑进入人工智能更常见应用的领域——如支持医院医生捕捉患者互动——但他们开发的任何其他应用也将专注于工作流程。
\n“我们要带来的是这种工作流思维，其中每件事都被视为工作流任务，最终需要一份报告——并且该报告需要发送出去，”他说道，他补充说，在医院的背景下，他们不想涉足诊断，但会“真正集中于使工作流程操作化。”
\n图像处理是Elea未来感兴趣的另一个领域的医疗应用——例如加速影像医学的数据分析。
\n挑战
\n准确性如何？医疗保健是一个非常敏感的使用案例，因此这些AI转录中的任何错误——例如将癌细胞组织作为检查的生物标本——如果医生说的与Elea听到并汇报给其他决策者的不一致，可能会导致严重后果。
\n目前，施罗德表示，他们通过观察用户在AI提供的报告中更改了多少字符等方式来评估准确性。目前，他说大约有5%至10%的情况需要对这些自动报告进行一些手动干预，这可能表明存在错误。（尽管他也暗示医生可能需要出于其他原因做出更改——但称他们正在努力“减少”手动干预的比率。）
\n最终，他认为，责任在医生及其他工作人员的身上，他们被要求审查并批准AI输出——这意味着Elea的工作流程实际上与其旨在取代的遗留流程没有太大差别（例如，医生的语音备忘录以前会由人类打字员转录，而这样的转录也可能包含错误——而现在“只是开始的创建由Elea AI完成，而不是由打字员完成” ）。
\n然而，自动化可能会增加更多数据和报告需要审查的工作量，这可能会对人工工作人员施加更多压力，因为他们可能需要处理比以前更多的数据和报告。
\n对此，施罗德同意可能存在风险。但他表示，他们已经内置了一个“安全网”功能，其中人工智能可以尝试发现潜在问题——使用提示来鼓励医生再次查看。“我们称之为第二只眼睛”，他指出，并补充说：“我们通过评估以前的发现报告和医生现在所说的报告，为他提供评论和建议。”
\n患者保密可能是与依赖云端处理（如Elea）的代理人类人工智能相关的另一个问题，而不是数据保留在辖内并受实验室控制。对此，Schroder声称初创
