医療分野へのAIツールへのVC資金は、昨年11億ドルに達すると予測されています。この見出しは、人工知能が重要なセクターで変革的な存在となるという広く共有されている信念を示しています。
医療分野でAIを活用する多くのスタートアップは、患者ケアを可能にし、効率を高めるために管理を自動化することを目指しています。ハンブルクに拠点を置くEleaもこの傾向に当てはまりますが、比較的見落されがちで未対応のニッチな領域 ― 病気のために患者のサンプルを分析する病理学ラボ ― に焦点を当てています。Eleaは、ラボの生産性を向上させるために開発した音声ベースのAIエージェント駆動型ワークフローシステムを拡大して、グローバルな影響を実現すると考えています。他の医療部門のアウトプットを加速させるために、そのワークフロー重視のアプローチを移植することも含まれます。
Eleaの最初のAIツールは、臨床医やラボ職員の作業方法を刷新するために設計されています。これは従来の情報システムや報告書の作成にMicrosoft Officeなどの既存の方法を完全に取り替えるものであり、スピーチ・トゥ・テキストの変換やその他の形式の自動化を活用して、診断の出力にかかる時間を「実質的に」短縮します。
最初のユーザーと約半年運用した結果、Eleaは、システムを使ってラボが報告書の約半分をわずか2日で作成できるようになったと述べています。
段階的な自動化
病理学ラボの段階的でしばしば手動的な作業フローにより、AIを適用することで生産性が向上する可能性があると、EleaのCEO兼共同創業者、ドクター・クリストフ・シュレーダー氏は語っています。「基本的に、全てが逆転する。すべての手順がより自動化されている…[医師たちが]Eleaに話しかけ、MTAs（医療技術者）がEleaに話しかけて、彼らが見たこと、何をしたいのかを伝える」と彼は説明します。
「Eleaはエージェントであり、システム内で全てのタスクを実行し、作業は非常に迅速かつスムーズに進行します」と彼は続けました。
「それは何も追加しない、全体のインフラを置き換える」と彼は、ラボの旧来のシステムとそれらのより閉鎖的な作業方法を置き換えるためのクラウドベースのソフトウェアについて語っています。AI OSのアイデアは、すべてのことを統括できるようなものにすることです。
スタートアップは、病理学ラボで繊細な情報とデータを利用して大規模な言語モデル（LLMs）を活用し、核となる機能を実現するために微調整しています。プラットフォームにはスピーチ・トゥ・テキストが組み込まれており、スタッフの音声メモを転記するほか、「テキスト・トゥ・ストラクチャー」も実現しております。これにより、システムは転記された音声メモをアクティブな指示に変換し、AIエージェントの行動を活性化させることが可能です。これには、ラボ機器に指示を送りながらワークフローをスムーズに進行させることが含まれます。
Schröder氏によると、Eleaは診断能力を開発していく中で、スライド画像解析のための基本的なモデルも開発する予定だそうです。しかし、現時点では初期提供に焦点を当てています。
ラボへの提案は、従来のプロセスで2〜3週間かかるところを、専用システムを活用することで数時間または数日で実珵できるとしています。この統合されたシステムは、レポートの入力時に生じる手間のかかるやりとりを置き換え、人為的なエラーや他のワークフロー上の問題が生じる可能性を軽減します。
Seedバックアップ
スタートアップは、Fly VenturesとGiant Venturesが主導する、昨年調達した400万ユーロのシードラウンドを初めて明らかにしています。この資金は、エンジニアリングチームの強化と最初のラボに製品を提供するために活用されています。
現在の4百万ユーロは、年間数十億ドル規模の資金が毎年動いている分野とは比べてかなり少ない金額です。しかし、Schröder氏は、AIスタートアップが成功するためには軍団のようなエンジニアや数億の資金が必要ではなく、手持ちのリソースを賢く活用することが重要だと主張しています。そして、医療分野においては、部門に焦点を当て、ターゲットユースケースを成熟させた後、次のアプリケーション領域に移行することが重要と述べています。
それにもかかわらず、同時に、チームは（大規模な）シリーズAラウンドの調達を検討しており、おそらく今夏に実施する予定です。Eleaは、最初の購入に頼らず、より多くのラボの参加を促進するために積極的にマーケティング活動にシフトすると述べています。
医療分野におけるAIソリューションとの競争環境との比較について、彼は「私たちの大きな違いは、スポットソリューションと垂直統合の対比」と語ります。
「見るツールの多くは、既存のシステム（電子健康記録システムなど）の上に追加されるもの…別のツール、別のUI、デジタルハードウェアと一緒に扱わなければならないもの…それは難しく、潜在能力を制限します」と彼は続けます。
「代わりに私たちが構築したのは、独自の病理学情報システムに深く統合しました — あるいは私たちが病理手順オペレーティングシステムと呼んでいるもの — ユーザーは異なるUIを使用したり、異なるツールを使ったりする必要はない。Eleaに話しかけ、見たことを話し、何をしたいのかを述べ、Eleaがシステム内でどうするべきかを述べるだけです」と彼は説明します。
「ギガバイトのエンジニアを何人も雇う必要はありません ‒ 十二人か、二十数人の本当に優れたエンジニアが必要です」と彼は主張し、「総計二十数名のエンジニアがチームにいます… そしてそれらの人々は驚くべきことを成し遂げることができます」と付け加えました。
「今日見られる最も急成長している企業は、何百人ものエンジニアを抱えていない ‒ 1、2ダースの専門家がいて、これらの人々が素晴らしい商品を作り上げることができる。 そして、これが私たちの哲学でもあり、リードしていなくても、最初は何百万ユーロも資金を調達する必要はない」とも彼は述べています。
「これは確かに、会社を構築する方法におけるパラダイムシフトです」と彼は追加しています。
ワークフロー志向の拡大
Eleaが病理学ラボから始めたのは、アドレス可能市場が数十億ドル規模に及ぶだけでなく、世界的なラボ企業やサプライヤーがソフトウェアのサービス提供の拡大可能性を高めている、とSchröder氏は指摘しています。
「私たちにとっては、非常に興味深いところであり、一つのアプリケーションを構築し、それをすでにドイツから英国、米国などに拡大できると考えています」と述べています。そして、すべてが同じように考え、行動、共通のワークフローを持っていると指摘し、「ドイツで解決すれば、現在のLLMsによれば、英語（スペイン語など他の言語も含めて）で解決できる」と続けています。これにより、さまざまな機会が開かれると述べています。
また、彼は病理学ラボを「医療分野で最も急速に成長している分野の一つ」と称し、「分子病理学やDNA配列解析の台頭」などの医学科学の発展により、さまざまなタイプの解析と、また、より頻繁な解析が求められ、ラボの負担が増えていることを指摘しています。
Eleaがラボユースケースを成熟させた後、病院医師が患者とのインタラクションを捉えるのに通常適用されるような、AIがより多くの場面で利用されている領域に進出することも検討していると述べています。しかし、開発される他のアプリケーションもまた同様にワークフローに焦点を合わせています。
「私たちが提供したいのは、すべてがワークフロータスク
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