ワシントン大学のスピンアウト企業KenSciが、どの患者が病気になるかを予測する機械学習プラットフォームに850万ドルを調達
クレア・マクグレイン著
医療は費用のかかる産業です。アメリカは毎年、一人当たり約9,000ドルを医療費に費やしており、これは他の多くの先進国よりも高い額です。しかし、これだけの追加支出にもかかわらず、アメリカの医療成果は、医療費の少ない国と比べて優れているわけではなく、場合によっては悪化しています。
医療システムのコストを削減し、質を向上させる方法の一つは、どの患者が病気になるかを予測することです。未来を予測することは不可能に思えますが、データサイエンスと機械学習のスタートアップ企業であるKenSciはまさにそれを実現しようとしています。同社は本日、Ignition Partnersが主導するシリーズA投資ラウンドで850万ドルを調達し、プログラムを本格化させたと発表しました。
KenSci は、ワシントン大学タコマ校の データサイエンスセンターを率いる Ankur Teredesai 教授と、長年マイクロソフト幹部を務めた Samir Manjure という 2 人の幼なじみによって 2015 年にワシントン大学タコマ校から独立しました。
その目標はシンプルだ。 「データサイエンスで死と戦うという使命を私たちは本当に担っているのです」とマンジュレ氏はGeekWireに語った。
「その根底にあるのは、臨床リスク、財務リスク、運用リスクなど、さまざまな種類のリスクを発見するのに役立つ医療向けのリスク予測プラットフォームの構築です」と彼は語った。
「今日のヘルスケアシステムは、疾病管理システムに近いものとなっている」とケンサイの成長責任者、サニー・ネオギ氏は語る。
患者は病気になると病院を訪れ、症状を説明し、治療を受けます。しかし、真に効果的な医療を実現するためには、医療システムは、どの患者がさらなる合併症を起こす可能性があり、あるいは重篤な疾患を発症する可能性が高いかをより積極的に特定する必要がある、と彼は述べた。
KenSciのソフトウェアは、患者用デバイス、電子カルテ、公的記録など、既存の複数のソースから患者データを集約することで、この難問を解決しようと試みます。プラットフォームはこれらのデータを組み合わせて、機械学習システムが将来のリスクを予測できるようにします。
このプラットフォームは現在、敗血症、がん、心臓発作など、米国における6大死因に適用されている。
KenSci の臨床洞察責任者である Greg Mckelvey 博士は、ヘルスケア テクノロジーの構築における最大の課題の 1 つは、企業がヘルスケア システムとどのように連携するかであると述べています。
「テクノロジーから始め、問題解決のためのツールを探すようなことをすれば、医療制度の難しさという岩にぶつかって崩壊してしまうでしょう。そこで私たちは、それを逆転させ、まず医療から始めたのです」とマッケルビー氏は語った。
KenSci の創設者たちは、まず医師たちに病院で彼らが直面している問題について話を聞き、「そしてデータ サイエンティストとして彼らのツールキットを徹底的に調べて、現場の人々が直面している問題に適用でき、実際に解決できるものを探した」と彼は述べています。
このアプローチは顕著な効果を上げています。現在、11の医療システムがKenSciのプラットフォームを利用しており、さらに2つの未発表の提携が進行中です。これらのシステムでは、合計1,500万人以上の患者のリスク予測にこのプラットフォームが活用されています。
「大きな牽引力を感じています。市場は医療分野における予測分析を渇望しています」とネオギ氏は述べた。この期待感の高まりの一因は、医療システムが量ベースの価格設定モデルから価値ベースのモデルへと移行するよう圧力が高まっていることにある。価値ベースのモデルでは、医療提供者は患者が受けたサービスの数ではなく、良好な健康成果に対して料金を請求する。
KenSciは現在、シアトルのダウンタウンにある本社で25名の従業員を雇用しています。投資家のOsage University PartnersとMindset Venturesも今回の資金調達ラウンドに参加しました。
