イギリスの医師であるAhmed Kerwan博士が医師として働き始めたとき、書類作業の負担に驚いた。時には、患者のケアに実際に3時間しか費やせず、そのほかの残りの仕事時間は保険請求などの対応に費やされていた。
ヘルスケアの複雑な管理負担を軽減するためにAIを活用する数十、おそらく数百のスタートアップがすでに存在している。メモ取りの専門家であるAbridgeやAIアシスタントスタートアップであるAmbienceなど、これらのスタートアップは効率を向上させるために競っている。現在は起業家となったKerwan氏は、そのような会社の創業者兼CEOであるTaxoという会社の立ち上げに関わっている。彼のスタートアップは、医師や他の人が保険者からの事前承認、患者受付、医療請求などのタスクに使用するアプリを提供している。
Taxoを他と一線で異なるものにしているのは、Kerwan氏曰く、ユーザーに対して自身の意思決定プロセスを透明に説明するAI「推論エンジン」であり、これにより医師たちとの信頼関係を築く手助けをしている。推論モデルは昨年末にAI界隈で一般的になり、そのロジックをユーザーに明示することで知名度を高めた。Taxoでは、この技術が幻覚を減らし、事前承認率を98%に引き上げるのに役立っており、Kerwan氏によれば、業界平均の約80%に比べて高い承認率を達成している。
Taxoは、OpenAIやAnthropicなどの既存モデルの上にヘルスケア用の特定の層を追加することで、「推論エンジン」を構築してきた。同社は他社が一夜でデータを収集するのが難しいヘルスケアデータでシステムをトレーニングしており、「OpenAIが新しいモデルを発表するたびに圧倒されたくなかった」とKerwan氏はTechCrunchに語った。
AIの推論トレンドはまだ初期段階であり、中国のスタートアップDeepSeekの台頭とともに本格化した。しかし、Taxoへの投資家の興味が示唆するように、この技術が基盤となるAI企業を超えて広く採用される可能性がある。このスタートアップは、Y Combinator、General Catalyst、Character Capitalのリードによる500万ドルのシードラウンドを最近クローズした。
昨年設立され、サンフランシスコに拠点を置くTaxoはTechCrunchに語ったところ、立ち上げから6ヶ月で100万ドルのARRを突破した。現在、クリニックから政府提供者までを含む約15の顧客にサービスを提供している。
ChatGPTがリリースされたとき、特定の推奨事項をしている理由や方法が分からないため、医師たちは理解を示すことができなかった、とKerwan氏はTechCrunchに語った。彼は、Taxoがそれを変えることを期待している。「情報がどこから得られ、それがなぜ与えられているのかが明確に分かる」と述べた。
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