Razgovori o umjetnoj inteligenciji u zdravstvu često se fokusiraju na dijagnostiku i otkrivanje lijekova ili na posjete liječniku. Međutim, manje vidljivi dio sustava utječe na to hoće li pacijenti uopće biti primljeni, a to više ovisi o administrativnom radu koji se odvija između obiteljskog liječnika koji piše preporuku i specijalističkog ureda koji zakazuje pacijenta. Ta praznina je ogroman problem, a sve više privlači ozbiljan interes investitora.
Kaled Alhanafi, bivši izvršni direktor u Lyftu i Cruiseu, i Chetan Patel, koji je deset godina radio na izradi kardioloških uređaja u Medtronicu, osnovali su Basatu nakon što su obojica izravno iskusili taj problem.
Za Patela, problem je postao osoban kada je njegova supruga izgubila svijest tijekom leta s njihovom malom djecom. Čak i uz svoje duboko znanje o kardiologiji i specifičnim uređajima koji bi joj mogli pomoći, kaže da je navigacija administrativnim procesima potrebnim za dobivanje odgovarajuće njege trajala znatno dulje nego što bi trebala. “Imamo najbolje liječnike, imamo neke od najboljih lijekova, ali razlika u skrbi je jednostavno prevelika”, rekao je.
Alhanafi opisuje sličnu situaciju sa svojim ocem, kojemu je preporučeno tri kardiološke grupe nakon ozbiljne dijagnoze karotidne arterije. Prema Alhanafiju, samo je jedna grupa uzvratila nakon nekoliko tjedana. Druga je odgovorila nakon što je operacija već bila obavljena. Treća još uvijek nije nazvala.
Ovi rezultati nisu neuobičajeni, budući da gotovo svatko tko je pokušao vidjeti specijalista u posljednjim godinama može posvjedočiti. Specijalizirane prakse koje primaju preporuke često obrađuju stotine ili tisuće dokumenata — većina dolazi putem faksa — s malim administrativnim timovima. Prakse gube pacijente ne zato što ih ne žele primiti, tvrdi kompanija, već zato što ne mogu proći kroz kašnjenje u prijemu.
Basata, osnovana prije dvije godine u Phoenixu, pokušava riješiti ovaj problem. Kada preporuka stigne — i dalje obično putem faksa — Basatin sustav čita i obrađuje dokument, izvlači relevantne kliničke informacije, a zatim AI glasovni agent izravno naziva pacijenta kako bi zakazao termin.
Pacijenti također mogu nazvati praksu u bilo kojem trenutku i doći do AI agenta koji može odgovoriti na pitanja ili riješiti uobičajene administrativne potrebe poput obnove recepata. Alhanafi kaže da kompanija ima snimke pacijenata koji su bili iznenađeni koliko brzo su kontaktirani nakon što je preporuka poslana. Cilj, kaže, je da pacijent ima zakazan termin do trenutka kada dođe do svog automobila na parkiralištu nakon što vidi svog obiteljskog liječnika.
Kompanija se integrira s elektroničkim sustavima medicinskih zapisa koje specifične specijalnosti zapravo koriste, zbog čega tvrde da su pažljivo napredovali — prvo kardiologija, zatim urologija — umjesto da pokušaju opslužiti svaki kutak tržišta odjednom. Osnivači kažu da su nedavno odbili veliki posao u specijalnosti koju još nisu dovoljno istražili da bi se osjećali sigurno.
Model prihoda temelji se na upotrebi: prakse plaćaju po dokumentu koji se obrađuje i po pozivu koji se rješava, umjesto po radnom mjestu. Kompanija tvrdi da je do danas obradila preporuke za otprilike 500,000 pacijenata, od kojih je oko 100,000 stiglo samo u posljednjem mjesecu.
Basata je do sada prikupila 24,5 milijuna dolara, uključujući 21 milijun dolara u novom Series A krugu koji je predvodio Lan Xuezhao iz Basis Set Ventures. Prostor postaje sve zagušeniji, a konkurenti poput Tennra, startupa iz New Yorka, već su prikupili više od 160 milijuna dolara i sada su procijenjeni na 605 milijuna dolara.
