A RadAI anunciou nesta quinta-feira (18) uma parceria com o Google Cloud para ampliar seus esforços na melhoria dos fluxos de trabalho clínicos de radiologistas e na redução do esgotamento profissional.
Créditos de Imagem: Curto News/BingAI
A startup Rad AI é talvez mais conhecida por suas plataformas Reporting e Omni Impressions, ambas desenvolvidas para aumentar a produtividade dos médicos. Por exemplo, a Rad AI Omni Impressions gera automaticamente impressões de relatórios assim que os achados brutos são ditados pelo radiologista.
A parceria da empresa com o Google Cloud proporcionará uma oportunidade para escalar sua tecnologia, aproveitando a plataforma do Google, os modelos fundamentais MedLM e seus serviços em nuvem. O MedLM, uma família de modelos ajustados para aplicações de saúde, ajudará a aumentar a precisão dos relatórios, aprimorando customizações estilísticas e contribuindo para a otimização do fluxo de trabalho.
Embora a Rad AI seja relativamente jovem, recebeu investimentos significativos e despertou grande interesse: sua rodada de financiamento da Série A envolveu quase US$ 25 milhões sozinha, e a empresa agora está trabalhando com quase 30% do mercado de serviços de radiologia nos Estados Unidos.
Doktor Gurson, co-fundador e CEO da Rad AI, explica que a empresa foi criada por radiologistas para radiologistas com alguns objetivos ambiciosos: reduzir o esgotamento dos radiologistas, melhorar os fluxos de trabalho clínicos e, em última análise, ter um impacto positivo na entrega de cuidados clínicos. Ele também explica que a parceria com o Google Cloud é um passo importante para a empresa em sua jornada de crescimento: “A Rad AI traz a experiência de domínio em radiologia, e o MedLM do Google Cloud nos dá agora a oportunidade de evoluir e ir mais longe”
Aashima Gupta, Diretora Global de Estratégia e Soluções de Saúde no Google Cloud, explica que há uma oportunidade significativa no campo da radiologia para aproveitar a tecnologia de inteligência artificial e gerar conteúdo com o objetivo de melhorar o processo de entrega de cuidados: “à medida que a quantidade de imagens médicas aumenta, podemos equipar os radiologistas com plataformas e tecnologias mais robustas para tornar seus fluxos de trabalho mais eficientes e precisos”.
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