去年，法国初创公司Nabla在通过自有女性健康诊所应用审视数字医疗后，正推进B2B转型计划。今日，该公司宣布将其机器学习技术栈开放给其他数字健康企业和医疗保健提供商，以支持“个性化医疗”服务。
Nabla的AI驱动患者沟通与留存平台旨在辅助临床医生提供连续、数据驱动的服务，覆盖实时远程医疗咨询及异步文本消息等场景。
其消息传递和远程会诊模块作为叠加层集成于客户医疗服务中，可吸收并结构化患者数据。机器学习软件通过实时提示和可视化支持临床决策，并提供持续的患者外展功能以扩展服务。
该初创公司认为，其方法能通过AI聚合患者活动并在咨询期间呈现上下文相关数据，帮助专业人员提出关键问题，从而改善医疗结果；同时借助自动转录等功能及病历更新建议，实现诊后管理。
该平台被比作一位拥有完美记忆且了解患者完整病史的家庭医生。但技术超越了人类医生的能力边界，使医疗机构能通过持续的异步外展（如治疗提醒或进展询问）补充面对面咨询，提供传统就诊无法实现的持续性护理。
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Nabla主张将同步人工护理、AI数据支持与异步跟进相结合，实现双赢：患者获得超越传统的持续性整体护理；数字健康企业则凭借智能个性化协助提升客户参与度与留存率。
针对数字医疗领域紧迫的客户留存问题，Nabla指出，随着疫情红利消退、注意力分散及融资环境趋紧，许多企业正面临规模化挑战。
联合创始人兼CEO Alexandre Lebrun表示：“健康科技受经济低迷影响显著。疫情期间获客容易，但随着资金收紧，企业面临与电商相同的留存难题——必须主动维护客户关系，这已不再是自动发生的过程。”
Nabla不从事医疗自动化业务，而是提供实时临床支持和经批准的患者外联服务，确保真人医生始终掌控护理决策。其产品本身非医疗器械，但未来可能向此方向发展。
Lebrun透露：“长期目标是利用数据预测病情或加速诊断。我们拥有饮食、生活方式、社会环境等详细数据，这些对健康至关重要但在现有记录中缺失。只要用户理解共享范围，大多数人愿意授权用于医学研究。”
Lebrun曾开发聊天机器人并任职于Wit.ai（后被Facebook收购），深知技术局限。他看好人机结合支持决策的潜力，决定重返创业圈，在医疗垂直领域应用混合方法以提升效用。
为深入理解行业需求，创始人于2021年4月推出女性健康诊所应用。该应用目前仍由Nabla运营（虽非核心产品），已积累约2.5万名患者。
这一策略使Nabla的技术开发主要受女性经验指导。联合创始人认为这使得产品更具同理心和实用性，无论用户性别如何都是更优的医疗工具。
直接接触医患双方为Nabla提供了开发机器学习健康栈所需的核心资源。公司强调严格遵守数据保密要求，工程师无法直接访问用户医疗信息。
Lebrun称：“选择女性健康领域让我们注重同理心护理及多学科协作，这在现有系统中常被忽视。开设诊所是艰难决定，但得益于女性联合创始人的信心，结果很好。”
他表示：“女性更需要整体视角和多学科护理。我们发现结合异步与同步护理不仅适合女性，实际上对所有人包括男性都更好。”
联合创始人兼COO Delphine Groll补充：“研究显示女性在远程护理中参与度更高。为构建最佳参与和留存平台，专注于女性健康能让我们深入了解洞察，解决当前医疗公司的主要挑战。”
Nabla通信模块已连接AI医生控制台，并通过API/SDK向第三方开放约三个月，目前已签约约10家客户，今日正式宣布开放。
早期客户涵盖美、英、法及非洲市场，包括Resilience、Cardiologs、Aura Fertility等数字健康初创公司，以及欧洲最大医院集团AP-HP。B2B业务自起步即具国际化特征。
谈及竞争，Lebrun将Canvas Medical、Seqster和Zus Health列为最接近对手，并确认对美国市场的强烈兴趣。
他认为医疗领域正像20年前的电商一样形成新技术栈。Nabla对临床医生的支持类似于GitHub Copilot，但更聚焦于异步与同步护理的结合。
Lebrun强调：“尽管美国需求略有不同，但我们理念一致，即赋能提供者构建理想体验。凭借20年机器学习经验和三家公司积淀，我们清楚技术的可行边界并致力于实际应用。”
Groll指出，Nabla的优势在于不仅提取医患沟通信息，还对其进行结构化处理以改善服务（如个性化随访）。若获同意，数据还可用于研究。使用服务需获患者数据处理同意，聚合匿名数据用于研究需单独授权。
她表示：“客户认可我们从消息和远程咨询中提取并标准化数据的能力。差异化优势在于既提供通信模块，又使其能利用内部通信数据资产。”
研究方面，Lebrun计划与医疗合作伙伴及公共研究机构合作，由后者基于聚合匿名数据开展特定领域研究。
他辩称：“研究应由公共机构主导。模式将是三方合作：提供商经患者同意后贡献数据，学术伙伴进行研究。Nabla作为结构化数据网络，便于各方参与数据贡献。”
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