ビデオベースのデータに関しては、コンピュータービジョンの進歩により、研究の世界が大きく後押しされ、動画から洞察を分析および描画するプロセスが、人間の小さなチームの限界を超えてスケーラブルなものになっています。
と呼ばれるスタートアップ シアター この概念をヘルスケアの世界に適用しています。AIを使用して、操作中にキャプチャされたビデオを「読み取り」、ベストプラクティスを探すだけでなく、操作が間違った方向に進んだ可能性のある重要な瞬間を特定するのにも役立ちます。 今日、それは2400万ドルの資金提供を発表しています。これは、医療界がAIの進歩をどのように適応させ、採用して自身の仕事を改善しているかを示しています。 そして、投資家が今後の機会に賭けるためにどのようにステップアップしているか。
この資金は、2021年2月からのTheatorのシリーズAの1550万ドルの大幅な拡張であり、ラウンドの合計は3950万ドル、全体で4250万ドルになります。
以前のトランシェと同様に、InsightPartnersがこの最新の投資を主導しました。 以前の支援者であるBlumbergCapital、Mayo Clinic、NFX、StageOne Ventures、iAngels、元Netflixの最高経営責任者であるNeil Huntも参加し、新しい支援者であるiCONとTripActionsのCEO兼共同創設者であるArielCohenも参加しました。
評価は開示されていませんが、シリーズAは別の理由で注目に値します。それは、ビデオ分析ツールの使用についてTheatorと協力しているメイヨークリニックの形で大規模な戦略的投資家を呼び込むことです。 他のパートナーには、カナダの一般外科医協会など、まだ開示されていないものがあります。 合計で、Theatorのライブラリには、約10億の分析フレームを含む、30,000時間の匿名化されたビデオが蓄積されています。
Theatorが取り組んでいる市場での機会は、外科手術の世界で、特に非侵襲的手技で使用されるカメラプローブによって、すでに作成されている膨大な数のビデオがあることです。
当然、このビデオのほとんどの主な目的は、外科医が自分のしていることをリアルタイムで追跡できるようにすることです。 しかし、Theatorの前提は、効果的な方法で利用されたこのビデオは、これらの医師、彼らが働くケア提供施設、そして潜在的に彼らが働いている分野（つまり、彼らと同じ分野で働いている他の医師）、それが他の場所で実行された同様の手順と検査および比較され、その後結果と照合される可能性がある場合。
それは人間のレベルでは乗り越えられない仕事のように聞こえるかもしれません。ビデオが多すぎて、その一部でさえ解析するという概念は実行するには時間がかかりすぎるように聞こえます。 そして、それはまた別のことを意味します。事実上、これまでのところ最良の結果は、すでに最良の仕事をしている人々に残されている必要があります。
または、TheatorのCEO兼共同創設者であるDr Tamir Wolfが述べたように（昔からの言い回しに頼って）、「あまりにも頻繁に、どこに住んでいるかによって、住んでいるかどうかが決まります」。
「今日、グラウンドトゥルースの本当の理解はありません」と彼は続けました。それにもかかわらず、さまざまな手順の視覚的なガイダンスによって作成された数千万時間のビデオがあるという事実にもかかわらず。 「そのビデオはどれもキャプチャ、保存、分析されていません。 手術室で何が起こっているのか、そしてベストプラクティスについての理解を失います。
ベストプラクティスがどのように見えるかを特定し、それらを共有できるようにすることが、私たちが目指していることです。」
そして、そこでAIが登場します。
ウルフは、Theatorのプラットフォームを「外科的知性」と表現しています。 何時間もの映像が必要であり、リアルタイムであらゆる手順の重要な瞬間を特定できます。 したがって、6時間の膵臓手術では、機械学習とコンピュータービジョンを活用して生の映像を構成し、そのビデオを同じ手順の他のビデオと比較してから、ビデオで起こっていることを以前の手順の結果と照合して、キーに焦点を合わせます。特徴、そして物事が分岐した場所。
次に、データは個々の医師、チーム、その施設などと共有され、既存の患者（アフターケアをより適切に管理するため）および将来の手順についての理解を深めます。
多くの人がアフターケアと、そうでなければ「成功した」手順と見なされた後に発生する可能性のある合併症に焦点を当てる傾向がありますが、ウルフ博士は、これは一般的な誤解であり、一部にはそこにあるという事実から生まれたと主張しています十分なデータがなく、操作自体に精通していません。 ウルフ氏は、実際の手技中にリアルタイムの合併症がなかったという点で、「成功した」手術と同等に判断されたものについて、他の病院よりも悪い結果をもたらす病院があると述べています。 なぜそうなのですか？ 「わからない」と彼は単純に言った。
ウルフのTheatorの創設は、実際には、彼が医者としてだけでなく、患者の友人や家族としても彼自身に尋ねたまさにその質問から生まれました。 具体的には、彼は妻と友人/同僚の両方が偶然に同時に同じ手術をしたが、異なる病院で行ったことを思い出しました。 どちらも技術的には問題ありませんでしたが、一方が他方よりも長期的にはるかに大きな問題を抱えていました。 その根底に到達しようとすることは、彼のスタートアップが追求してきたことを部分的に動機づけたものです。
インサイト・パートナーズのバイスプレジデントであるブラッド・フィードラーは声明のなかで、「Theatorの技術は外科的進歩における重要な次のステップであることが証明されています」と述べています。 「AIとコンピュータービジョンを手術室に統合することで、外科治療が改善され、外科手術がより良いものに変わります。 特にAIとコンピュータービジョンに関するTheatorの専門知識により、増え続けるさまざまな商用パートナー全体で患者の転帰が向上しているため、投資を倍増できることに興奮しています。」
これまで、Theatorは、保険会社、個々の医師、場合によっては患者でさえもこの種のデータにアクセスしたいと考えるシナリオを想像できますが、ケアプロバイダー、つまり、手順が実行される病院や診療所との取引について交渉してきました。何が起こっているのかをもっと理解するために、そしておそらくもっと重要なことに、ダッシュカムのように、何かがうまくいかなかった場合に何が起こっているのかを記録するために。 これはTheatorが現在追求していることではありませんが、明らかな機会です。
同様に、現在取り組んでいない手順の全世界があります。 彼は、これらの操作はすでにカメラを使用しており、ビデオをキャプチャしているため、この点で低侵襲手順を「低負荷の果物」と説明しました。 時間が経つにつれて、あなたが想像できる他のさらに複雑な手順がいくつかあり、同様の治療から利益を得ることができます。
同時に、市場はまだ進化しています。 誰もがこの種の精査を望んでいるわけではなく、ある個人の別の個人の単一の手術または治療に入る状況の完全なセットの正確な全体像を与えることができると信じています。 それは、いわば、カメラがキャプチャできる側面にのみ焦点を当てています。
ただし、それはTheatorの技術ができることを損なうものではありません。しかし、すべてのAIと同様に、コンテキストでそのインテリジェンスを使用する方法について、体系化する必要のあるものがたくさんあります。
その間、「このエコシステムでは、より透明性を高める必要があるという外科医やその他の人々の心の変化が徐々に見られます」とWolf氏は述べています。 「コンピテンシーベースの洞察への移行はその一部です。」 これにより、このテクノロジーは、すべての人の運用やベストプラクティスだけでなく、トレーニングにも適用される可能性があります。 「ビデオは、外科医が研修医から抜け出して完全に実践できるかどうかを評価する方法の中核となるでしょう。」