डॉक्टर द्वारा बताए गए "AI से लिखवाए गए मेडिकल रिकॉर्ड" की वास्तविकता और चुनौतियाँ

परिचय: 5.3 बिलियन डॉलर का झटका

अमेरिका से उत्पन्न जनरेटिव एआई मेडिकल स्क्राइब बाजार ने फिर से भारी मात्रा में धन आकर्षित किया है। TechCrunch ने 24 जून को रिपोर्ट किया कि Abridge ने सीरीज E में 300 मिलियन डॉलर जुटाए, जिससे कंपनी का मूल्यांकन मात्र 4 महीनों में 2.75 → 5.3 बिलियन USD तक दोगुना हो गया।techcrunch.comwsj.com

"डॉक्टरों के 90 मिनट के ओवरटाइम को शून्य करना", "Epic के साथ घनिष्ठ एकीकरण" - इन भव्य दावों के बीच, सोशल मीडिया पर खुशी और संदेह दोनों मौजूद हैं। इस लेख में, हम ① फंडिंग के पीछे की पृष्ठभूमि, ② तकनीक और बिजनेस मॉडल, ③ सोशल मीडिया पर उभरती जमीनी आवाजें, ④ प्रतिस्पर्धा, विनियम और जापान पर प्रभाव की गहराई से जांच करेंगे।

1. कंपनी का इतिहास: 7 वर्षों में "क्लिनिकल सीन का मानक उपकरण" बनने तक

2018 में, पिट्सबर्ग विश्वविद्यालय चिकित्सा केंद्र के पूर्व कार्डियोलॉजिस्ट शिव राव द्वारा स्थापित। इसकी विशेषता है कि यह बातचीत की आवाज़ को स्वचालित रूप से टेक्स्ट में बदलता है और SOAP नोट्स और ICD-10 कोड तक एक स्टॉप में उत्पन्न करता है। शुरू में, इसे कान, नाक और गले के रोगों और हड्डी रोग जैसे अधिक नियमित क्षेत्रों में लागू किया गया, और 2022 में Epic Systems के साथ आधिकारिक API एकीकरण किया। 2023 के अमेरिकी GE हेल्थकेयर एक्सपो में "इनपुट समय को 72% तक कम करने" की घोषणा की और ध्यान आकर्षित किया। वर्तमान में, इसके पास 150 से अधिक स्वास्थ्य प्रणालियाँ और 50,000 से अधिक क्लिनिकल उपयोगकर्ता हैं।wsj.com

2. "मात्र 120 दिनों" में मूल्यांकन दोगुना करने का तर्क

• ARR बूस्ट ― Q1 के समय "अनुबंधित ARR 117 मिलियन डॉलर"। क्लिनिकल कोडिंग फीचर की घोषणा की और ग्राहक औसत मूल्य को 38% तक बढ़ाया।

• लागत संरचना ― LLM के बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण को क्लाउड से कुछ हद तक ऑन-प्रिमाइसेस एज पर स्थानांतरित किया, जिससे अनुमान लागत में 45% की कमी आई।

• इकोसिस्टम रणनीति ― केवल Epic ही नहीं, बल्कि Athenahealth और Cerner के साथ PoC की घोषणा की, जिससे जनसंख्या कवरेज दर 65% तक पहुंच गई।
  इन मात्रात्मक उपलब्धियों ने a16z और Khosla के "फॉलो-ऑन राउंड" को आकर्षित किया और बड़े पैमाने पर विकास की अग्रिम प्राप्ति को सही ठहराया।pymnts.com

3. कोडिंग और अनुवाद...तकनीकी स्टैक का विस्तृत विवरण

Abridge का मूल "क्लिनिशियन-इन-द-लूप" डिज़ाइन है। गुमनाम बातचीत डेटा को साप्ताहिक रूप से चिकित्सकों द्वारा समीक्षा की जाती है और इसे परिष्कृत डेटा के रूप में पुनः प्रशिक्षण के लिए उपयोग किया जाता है।

• Annotator Hub: 400 विशेषज्ञ चिकित्सकों का इन-हाउस BPO।

• Edge Runtime: परामर्श कक्ष में विशेष उपकरण पर आवाज पूर्व-प्रसंस्करण→सुरक्षित बफरिंग।

• LLM Cascade: हल्के मॉडल द्वारा मुख्य बिंदु निकाले जाते हैं, वजन के बाद चिकित्सा-विशिष्ट Llama-2-Med अंतिम नोट उत्पन्न करता है।
  2022 की तुलना में मॉडल का आकार 4 गुना है, लेकिन GPU उपयोग समय में 20% की कमी आई है।

4. सोशल मीडिया पर दिखने वाला "क्लिनिकल सेटिंग्स का तापमान अंतर"

मात्रात्मक से अधिक "भावनात्मक डेटा" अधिक स्पष्ट है। चिकित्सक समय बचत के लाभ की प्रशंसा करते हैं,गलत पहचान दर और मूल्यपर तीखी नजर रखते हैं।

5. विशेषज्ञों और निवेशकों की राय

मेडिकल एआई के विशेषज्ञ Dr. Eric Topol ने Substack पर कहा, "बातचीत सारांश कार्य जनरेटिव एआई के कुछ क्षेत्रों में से एक है जो मानव को पार कर रहा है"।
दूसरी ओर, Axios ने चेतावनी दी, "सटीकता बढ़ रही है लेकिन प्रतिस्पर्धात्मक लाभ अल्पकालिक है। यदि EHR में देशी रूप से कार्यान्वित किया जाता है, तो SaaS डूब जाएगा"।axios.com
a16z पार्टनर Julie Yorn ने कहा, "हमने निरंतर गुणवत्ता आश्वासन मॉडल की सराहना की, जिसमें विशेषज्ञ लगातार नैदानिक डेटा को लेबल करते रहते हैं"।

6. प्रतिस्पर्धी वातावरण: लाल होता ब्लू ओशन

• Nuance DAX(Microsoft): OpenAI GPT-4o को अपनाया, DAX Copilot के साथ चिकित्सा बिलिंग कोड तक स्वचालित रूप से उत्पन्न करता है।

• Suki AI: मोबाइल पर केंद्रित, छोटे क्लीनिकों को लक्षित करता है।

• Ambience Health: ऑन-डिवाइस अनुमान के साथ डेटा सीमा पार करने पर रोक लगाने वाले अस्पतालों को लक्षित करता है।
  Reddit पर "सटीकता लगभग समान है। स्विचिंग मूल्य पर निर्भर है" जैसी ठंडी टिप्पणियाँ बढ़ रही हैं,मूल्य युद्ध → मार्जिन संकुचनका भविष्य पहले से ही स्पष्ट हो रहा है।

7. विनियमन और नैतिकता: HIPAA के बाद आने वाली दीवार

HIPAA अनुपालन "न्यूनतम शर्त" मात्र है। राज्य कानून (CCPA आदि) या EU GDPR, और यहां तक कि अमेरिकी AI अधिकारों का बिल का मसौदा भी लंबित है,गलत उत्पन्न करने की जिम्मेदारीका स्थान अस्पष्ट हो सकता है। Epic ने 2025 के अंत में AI नोट्स के "वन-क्लिक अनुमोदन" फीचर की रिलीज की घोषणा की है, और "AI लिखता है और डॉक्टर हस्ताक्षर करते हैं" की नई सामान्य स्थिति गलत निदान और मुकदमेबाजी लागत को बढ़ा सकती है।techcrunch.com

8. रोडमैप और फंड का उपयोग

• Coding Assist: चिकित्सा नोट्स से बीमा दावा कोड उत्पन्न करता है, अस्पताल के ROI को 2 – 3 गुना तक बढ़ाता है।

• Real-time Translation: बहुभाषी चिकित्सा सहायता के साथ प्रवासियों और सुनने में कठिनाई वाले मरीजों को कवर करता है।

• Data-as-a-Service: गुमनाम बातचीत डेटा को फार्मास्यूटिकल्स और बीमा कंपनियों को लाइसेंस करने की नई योजना।
  इस फंडिंग का मुख्य रूप से "क्लिनिकल कोडिंग की सटीकता में सुधार" और "LLM अनुमान आधार की SOC-2 टाइप II अनुपालन" में निवेश किया जाएगा, जैसा कि CEO राव ने WSJ में कहा।wsj.com

9. जापान के लिए प्रभाव

जापान में, चिकित्सकों द्वारा स्वयं मेडिकल रिकॉर्ड दर्ज करने की संस्कृति और चिकित्सा शुल्क प्रणाली एक बाधा है, जिससे AI स्क्राइब बाजार अभी प्रारंभिक अवस्था में है। हालांकि, 2024 के संशोधन में "चिकित्सकों के कार्य सुधार से संबंधित भत्ते" की स्थापना की जाएगी,समय बचाने वाले समाधान प्रबंधन प्रोत्साहन रखते हैं। Epic की घरेलू हिस्सेदारी सीमित है, लेकिन FHIR आधारित API के माध्यम से HOPE, MI･RA･Is आदि के साथ गेटवे पर चर्चा शुरू हो गई है। यदि Abridge जापानी मॉडल को जारी करता है, तो यह आवाज पहचान में अग्रणी AmiVoice और Medley के साथ त्रिकोणीय संघर्ष की संभावना है।

10. निष्कर्ष: Abridge "आवश्यक बुराई" या "उद्धारकर्ता" है?

5.3 बिलियन डॉलर का मूल्यांकन निश्चित रूप से "विकास की अग्रिम प्राप्ति" है। लेकिन चिकित्सकों द्वारा सोशल मीडिया पर व्यक्त की गई "मरीजों के साथ सीधे सामना करने का अधिक समय मिला" यह बात महत्वपूर्ण है। प्रतिस्पर्धा, विनियम और मूल्य दबाव के कारण लाभ कम हो सकता है, लेकिनक्लिनिकल सेटिंग्स में वापस आया 1 घंटायह तथ्य अडिग है। Abridge अगले तिमाही में ARR प्राप्ति दर दिखा सकता है या नहीं, यह इसकी वास्तविक योग्यता को मापने का लिटमस टेस्ट होगा।