Startup con sede en Nueva York Anterior recaudó $40 millones esta semana para abordar uno de los problemas más vilipendiados de la atención médica: el trabajo clínico administrativo dentro de los planes de salud, particularmente la autorización previa.
La ronda eleva la recaudación total de fondos de la empresa desde su fundación en 2023 a 64 millones de dólares. Los inversores incluyen Sequoia Capital, NEA, FPV Y Kinnevik.
Durante décadas, los pacientes se han acostumbrado a un sistema en el que deben esperar días o semanas para obtener la autorización del tratamiento, lo que aumenta los costos, degrada la experiencia del paciente y exacerba una crisis de agotamiento clínico. Según Abdel Mahmoud, director ejecutivo de Anterior, los médicos y los pagadores suelen pasar horas navegando en los procesos de aprobación, pero los grandes modelos de lenguaje, cuando los médicos los diseñan y supervisan responsablemente, pueden automatizar alrededor del 90% de este trabajo administrativo.
“Los médicos se convertirán en supervisores de IA, no en encargados del papeleo”, señaló.
Señaló que, si bien los modelos de lenguaje grande de propósito general pueden respaldar algunas tareas del plan de salud, carecen de la precisión y la integración necesarias para el uso rutinario de la atención médica. Anterior se centra en adaptar la IA a los flujos de trabajo de los pagadores con seguimiento y control adicionales para que sea utilizable en las operaciones diarias.
Básicamente, la startup se centra en la “última milla” que hace que los grandes modelos de lenguaje sean utilizables en la atención médica: soluciones de precisión, seguridad, integración y auditabilidad, explicó Mahmoud. Sostuvo que la IA a veces falla para los pagadores no por los modelos, sino por la implementación. Anterior involucra a ingenieros y médicos directamente con los clientes para adaptar la tecnología a los flujos de trabajo existentes, probar sus resultados y ayudar a los empleados a ponerla en práctica.
La plataforma también ofrece acciones modulares, como leer faxes, interpretar registros médicos en comparación con políticas y convertir archivos PDF de políticas en lógica de decisiones, que los planes de salud pueden combinar para automatizar los flujos de trabajo de sus empleados a escala.
“En esencia, tenemos una plataforma de razonamiento clínico de IA”, explicó Mahmoud.
Anterior cobra a sus clientes de seguros médicos en función del valor que crea la tecnología. Por lo tanto, los precios varían según el caso de uso y también pueden incluir tarifas relacionadas con las tareas, p. B. por autorización previa aprobada automáticamente.
Cuando la startup se implementa en Geisinger Health Plan, su sistema aprueba el tratamiento del cáncer para pacientes en aproximadamente 155 segundos, en comparación con las semanas que tomaba antes, dijo Mahmoud.
“Esto significa que a un paciente con cáncer se le puede aprobar el tratamiento mientras todavía está sentado en la sala de consulta”, explicó.
Esto no sólo conduce a decisiones más rápidas, sino también a menores costos debido a la reducción del trabajo administrativo y menos costos de personal para las aprobaciones.
Mahmoud ve a los competidores de Anterior en dos categorías: la primera son soluciones puntuales para flujos de trabajo de planes de salud específicos.
“Tenemos mucho respeto por lo que hacen. Puede haber superposiciones en algunos flujos de trabajo, pero Anterior está construyendo algo más grande: un cerebro de IA clínica que funciona en todos los flujos de trabajo de los planes de salud, desde la autorización previa hasta la gestión de la atención, la integridad de los pagos y el ajuste de riesgos”, explicó.
El segundo grupo son las grandes empresas tecnológicas. Mahmoud dice que la relación de Anterior con empresas como Anthropic y OpenAI es más “copetitiva” que competitiva, ya que las ve como socios potenciales.
De cara al futuro, Mahmoud dijo que los nuevos fondos se destinarán a ampliar las implementaciones de Anterior con planes de salud, crear integraciones adicionales y ampliar los equipos que trabajan con los clientes para implementar la tecnología.
Foto: Sakchai Vongsasiripat, Getty Images
