俗话说，及时一针可省九针。在心脏病发作前及时服用抗凝药物，能有效避免急诊就医。Diagnostic Robotics 正是基于这一理念，利用机器学习驱动的预防性护理预测并规避危险的医疗危机，从而降低整体开支、提升公众健康水平。为此，该公司已筹集4500万美元用于业务扩张。
预防优于治疗：AI赋能医疗降本增效
将人工智能、保险与预测性医学结合并非技术乌托邦式的幻想，其核心逻辑在于：改善心脏健康远比经历心脏病发作更有利且成本更低。正如医生建议减少红肉摄入或服用降胆固醇药物而非等待急诊一样，这种预防性常识不仅对患者有益，也能为医院和保险公司节省开支。需要强调的是，此类预测仅用于优化健康管理，绝不会导致保费上涨或医疗服务被拒；支付方更倾向于按月支付预防费用，而非承担数万美元的手术账单。
针对症状不明显或未接受特定检查的病症，机器学习模型能从海量噪声中提炼有效信号。该AI系统基于6500万份匿名医疗记录训练而成，旨在问题出现之前识别风险。
Diagnostic Robotics 联合创始人兼CEO Kira Radinsky 表示：“我们专注于预防性护理，关键在于在正确的时间向正确的患者提供恰当的干预措施。”医疗机构通常聚焦于晚期疾病患者以控制成本，但急性治疗费用已然产生。若能早期诊断充血性心力衰竭等迹象并阻止恶化，不仅能挽救生命，更能显著节约资金。该方法同样适用于非实验室检测类情况，例如通过分析就诊记录的熵值（如频繁更换医生、主诉繁多）识别潜在的抑郁症或焦虑症患者，进而将其转介至心理科或精神科进行干预，防止病情加重。
该公司声称可将急诊就诊量减少75%。这不仅直接惠及个人及医护人员，也有助于缓解美国急诊室和紧急护理中心因人均医疗费用恐惧而导致的拥挤状况。
在许多情况下，医疗服务提供者或保险公司会免费或以象征性费用提供药物和治疗，因为从长远看这能避免更大的账单支出。这种出于自利的行为恰恰建立了信任基础。
B轮融资4500万美元，拓展全面健康管理
总部位于特拉维夫的 Diagnostic Robotics 近日完成4500万美元B轮融资，由 StageOne 领投，Mayo Clinic、Technion（以色列理工学院）及 Bradley Bloom 参投。Radinsky 指出，这笔资金将助力公司与医疗服务提供者深化合作，在现有约20种高风险疾病追踪的基础上，承担更全面的健康管理目标。
近期一项针对数百名患者的试点测试验证了该方法的有效性：AI生成的健康计划与临床医生方案在统计上无显著差异。目前，该公司已在以色列、南非和美国等地为数百万患者提供服务，客户包括罗德岛蓝十字蓝盾保险公司等。
人机协同：理性看待AI建议与算法偏见
若您的医疗服务提供者引入该系统，请勿期待机器人检查。Radinsky 解释称，用户可能会接到护理经理的电话，提供免费或低成本的额外治疗方案。AI已完成风险分析工作，检测结果与地理位置数据提示了潜在风险，因此认真对待这些建议是明智之举。
同时，团队正积极致力于发现、定义并减轻算法偏见，无论其源于数据偏差还是人为错误。“算法的目标是识别谁将从干预中获益最多，”Radinsky 强调，与其他AI系统一样，只有通过持续监控，才能确保其对“受益者”的判断与现实世界相符。