Startup công nghệ y tế AI Cardiomatics có trụ sở tại Phần Lan vừa thông báo huy động thành công 3.2 triệu USD cho hoạt động mở rộng ứng dụng công nghệ tự động hóa đọc điện tâm đồ (ECG).

Ảnh: Science Photo Library/ Getty Images.

Vòng huy động vốn được dẫn đầu bởi VC Kaya Trung và Đông Âu dẫn đầu, cùng với sự tham gia của Nina Capital, Nova Capital và Innovation Nest.

Công ty khởi nghiệp được thành lập vào năm 2017 này đã bán một công cụ đám mây giúp tăng tốc độ chuẩn đoán bệnh và góp phần cải thiện hiệu quả công việc cho các bác sĩ tim mạch, bác sĩ lâm sàng và các chuyên gia y tế trong việc giải thích điện tâm đồ. Công cụ này cho phép tự phát hiện và phân tích khoảng 20 dấu hiệu bất thường và rối loạn về tim mạch, với phần mềm tạo báo cáo dựa trên ảnh quét chỉ cho kết quả trong vài phút, nhanh hơn so với khả năng của một chuyên gia y tế được đào tạo bài bản.

Cardiomatics giới thiệu công nghệ của họ như một phương tiện để hỗ trợ dân chủ hóa khả năng tiếp cận dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Công cụ này cho phép các bác sĩ tim mạch tối ưu quy trình làm việc của họ để theo dõi và điều trị được nhiều bệnh nhân hơn. Công ty này cũng cho biết, với công cụ này, các bác sĩ đa khoa và các cơ sở thực hành nhỏ hơn đều có khả năng đưa ra phân tích điện tâm đồ cho bệnh nhân mà không cần phải giới thiệu họ đến các bệnh viện chuyên khoa.

Tính đến thời điểm hiện tại, công cụ AI này đã phân tích hơn 3 triệu giờ các tín hiệu điện tâm đồ thương mại, cho thấy phần mềm của họ được sử dụng bởi hơn 700 khách hàng ở hơn 10 quốc gia, bao gồm Thụy Sĩ, Đan Mạch, Đức và Ba Lan.

Phần mềm này cũng cho phép tích hợp hơn 25 thiết bị theo dõi điện tâm đồ ở giai đoạn hiện tại, và để thể hiện sự khác biệt so với phần mềm y tế cũ, họ cung cấp thêm một giao diện phần mềm đám mây hiện đại.

Khi được hỏi về mức độ chính xác của AI đọc điện tâm đồ, công ty khởi nghiệp này cho biết: “Bộ dữ liệu mà chúng tôi đã sử dụng để phát triển các thuật toán gồm hơn 10 tỷ nhịp tim từ khoảng 100,000 bệnh nhân và đang trong giai đoạn phát triển một cách có hệ thống. Bộ dữ liệu này chủ yếu do chúng tôi tự xây dựng nên, phần còn lại là các cơ sở dữ liệu sẵn có được công khai.”

“90% dữ liệu được sử dụng như một bộ công cụ cho huấn luyện, 10% cho kiểm tra và xác thực thuật toán. Theo AI lấy dữ liệu làm trung tâm, chúng tôi chú trọng đến các bộ thử nghiệm để đảm bảo sao cho chúng chứa đựng được những tín hiệu đại diện tốt nhất từ khách hàng của mình. Chúng tôi kiểm tra tính chính xác của thuật toán thông qua việc thực hiện thử nghiệm với tần suất một lần mỗi tháng trong suốt quá trình phát triển của cả thuật toán và dữ liệu. Khách hàng của chúng tôi sẽ thực hiện kiểm tra mỗi ngày khi tiến hành các bước thực hành lâm sàng.”

Cardiomatics cho biết, họ sẽ sử dụng số vốn hạt giống này để đầu tư vào việc phát triển sản phẩm, mở rộng hoạt động kinh doanh ở thị trường hiện tại và chuẩn bị ra mắt tại nhiều thị trường mới.

“Số vốn huy động được tại vòng gọi vốn này sẽ được sử dụng để tăng tốc kế hoạch mở rộng thị trường hoạt động ra khắp châu Âu, bao gồm cả việc mở rộng quy mô công nghệ AI hàng đầu của chúng tôi và đảm bảo các bác sĩ sử dụng sẽ có những trải nghiệm tốt nhất. Chúng tôi cũng đang chuẩn bị sản phẩm để cho ra mắt tại thị trường mới. Trong tương lai, chúng tôi đặt kế hoạch sẽ đạt được chứng nhận FDA và gia nhập vào thị trường Mỹ.”

Công cụ AI này đã nhận được chứng nhận thiết bị y tế châu Âu vào năm 2018. Mặc dù điều đáng chú ý là chế độ quy định của Liên minh châu Âu về thiết bị y tế và AI đang tiếp tục phát triển, với bản cập nhật đối với Chỉ thị thiết bị y tế của khối (nay là Quy định về thiết bị y tế mới của EU) sẽ được áp dụng vào đầu năm nay (tháng 5).

Một khuôn khổ mới dựa trên những rủi ro mới cho các ứng dụng của AI (còn được gọi là Luật trí tuệ nhân tạo) cũng đang ra đời và khả năng sẽ mở rộng nhu cầu tuân thủ đối với các công cụ công nghệ y tế dựa trên AI như Cardiomatics, tiếp tục đưa ra những yêu cầu về chứng minh mức độ an toàn, mức độ tin cậy và sư thiếu thiên vị trong các kết quả tự động.

Khi được hỏi về bối cảnh pháp lý, công ty này cho biết: “Khi mới ra mắt vào năm 2018, chúng tôi là một trong số những giải pháp dựa trên công nghệ AI đầu tiên được phê duyệt là thiết bị y tế tại châu Âu. Để dẫn đầu xu thế, chúng tôi đã quan sát kỹ tình hình ở châu Âu và quá trình xây dựng luật pháp để tiến hành điều chỉnh các ứng dụng AI của mình cho phù hợp.  Chúng tôi cũng theo dõi dự thảo các quy định và yêu cầu có thể được áp dụng sớm trong tương lai, để khi các tiêu chuẩn và yêu cầu mới về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo được ban hành, chúng tôi có thể ngay lập tức triển khai thực hiện các quy định ấy trong quá trình hoạt động và sản xuất của công ty, cũng như quá trình mở rộng xác thực các tài liệu và thuật toán với những bằng chứng cần thiết, đảm bảo mức độ tin cậy và tính an toàn trong mỗi sản phẩm.”

Tuy nhiên, công ty cũng thừa nhận việc đo lường hiệu quả của thuật toán đọc điện tâm đồ một cách khách quan là một thử thách vô cùng khó khăn.

“Việc đánh giá khách quan hiệu quả của thuật toán có thể là một thách thức lớn,” Công ty chia sẻ với TechCrunch. “Thông thường, các đánh giá được thực hiện dựa trên tập hợp nhỏ các dữ liệu từ một nhóm bệnh nhân cụ thể, và chỉ được đăng ký với một thiết bị duy nhất. Trong khi thực tế, chúng tôi nhận tín hiệu từ nhiều nhóm bệnh nhân khác nhau, từ nhiều nguồn hồ sơ khác nhau. Chúng tôi hiện đang nghiên cứu phương pháp đánh giá hiệu quả này. Các thuật toán của chúng tôi có thể cho phép người dùng đánh giá hiệu suất của họ một cách đáng tin cậy bất kể sự xuất hiện của các yếu tố khác nhau trong nghiên cứu, như thiết bị ghi âm hoặc nhóm xã hội mà nó được kiểm tra.”

“Khi phân tích được thực hiện bởi bác sĩ, việc giải thích ECG như một chức năng thể hiện kinh nghiệm, nguyên tắc và năng lực. Còn khi con người giải thích ECG, họ sẽ chỉ thấy một đường cong. Thuật toán nhìn thấy một dòng các con số thay vì một bức tranh, do đó, nhiệm vụ này dần trở thành một bài toán về toán học. Tuy nhiên, đến cuối cùng, bạn vẫn không thể xây dựng nên một thuật toán hiệu quả nếu không có kiến thức về một phạm vi, lĩnh vực cụ thể.” Họ cho biết thêm, “Kiến thức và kinh nghiệm của đội ngũ nhân viên y tế của chúng tôi chính là tác phẩm nghệ thuật đối với Cardiomatics, vì các thuật toán có được là nhờ vào dữ liệu do các bác sĩ tim mạch tạo ra. Đây là mối tương quan chặt chẽ giữa kinh nghiệm của các chuyên gia y tế và máy học.”

Natasha Lomas

techcrunch.com