كيف تعمل شركة Conflixis الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي على حماية المستشفيات من الأطباء الفاسدين

بعد مسيرته المهنية كمحقق في الحوادث لدى شركات إدارة المخاطر مثل Kroll وFTI Consulting، كان آرون نارفا يعمل مع عميل بنك دولي كبير في شركة Exiger لصناعة برمجيات الامتثال. وكان مسؤولاً عن مراقبة الامتثال القانوني لهذا العميل بعد أن تصدرت عناوين الأخبار قبل عقد من الزمان بسبب فضيحة غسيل الأموال.

“أثناء وجودي في Exiger، استحوذنا على بعض شركات البرمجيات، بما في ذلك أداة برمجية للذكاء الاصطناعي ساعدت في سحب المخاطر من السجلات العامة غير المنظمة. وقال نارفا لـ TechCrunch: “لقد قمنا ببناء أداة للمساعدة في تحديد مخاطر الفساد والعقوبات في العلاقات التجارية للشركات الكبيرة جدًا”.

أعطاه هذا العمل فكرة Conflixis. تواجه المستشفيات والممارسات الطبية الكبرى الأخرى مخاطر مماثلة من الفساد مثل البنوك. أصبحت شركات الأدوية ومصنعو الأجهزة على علاقة ودية مع الأطباء لدرجة أن الأطباء مطالبون بالكشف عن تضارب المصالح: الرحلات، ورسوم الاستشارات، ورعاية المنح البحثية، وما شابه ذلك.

تظهر الكثير من الأبحاث أن أولئك الذين يتعاملون بشكل ودود أكثر من اللازم هم أكثر عرضة لوصف تلك الأدوية والأجهزة، سواء كانت ستنتج نتائج أفضل للمريض أم لا. إن الخطر كبير للغاية لدرجة أن الحكومة تدير قاعدة بيانات تسمى OpenPaymentsData.com، حيث يمكن لأي شخص الاطلاع على الإفصاحات المتعلقة بتضارب المصالح.

ومع ذلك، فإن الكشف عن مثل هذه الصراعات لا يوقف المشكلة، مما يعرض المستشفيات لخطر قانوني. تحظر مجموعة من القوانين مثل هذا السلوك من قبل الأطباء، كل شيء بدءًا من قانون ستارك وحتى قانون مكافحة الرشاوى (AKS).

وفي الوقت نفسه، تحتاج المصالح التجارية إلى العمل مع الأطباء ــ الخبراء الطبيين ــ لمساعدتهم في البحث عن أدوية جديدة وبناء الأجهزة. لذلك ليس كل تفاعل ممنوع.

تصورت نارفا برنامجًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي كخدمة من شأنه أن يحدد للمستشفيات والممارسات الطبية الكبرى المواقف الفعلية التي تعرض المستشفى – إن لم يكن المريض – للخطر.

وقال نارفا: “قد يكون لدى النظام الصحي الكبير 200 ألف علاقة بين أطبائه والبائعين والموردين”. “أي من هذه العلاقات الـ 200.000 تؤثر عليك من أي واحد من المخاطر الستة المشابهة؟”

تتراوح المخاطر من مخالفة القوانين إلى النتائج الطبية غير المواتية. توفر الحكومة الفيدرالية أيضًا قاعدة بيانات تنشر معلومات جودة الرعاية في المستشفى.

اتصل نارفا بصديق كان يعرفه منذ الصف الثامن، وهو جوزيف بيرغن، مدير الهندسة في Buzzfeed في ذلك الوقت، ليسأله عن رأي بيرغن في الفكرة. لقد أحبها بيرغن كثيرًا، لدرجة أنه ترك وظيفته وأصبح أحد مؤسسيها.

تعمل Conflixis عن طريق استيعاب البيانات من OpenPaymentsData.com، وبيانات مشتريات المستشفى، وبيانات المطالبات، وسجلات نتائج المرضى، ونماذج تضارب المصالح، ومصادر أخرى. ويقوم بتحليل جميع نقاط الصراع لتحديد النقاط التي يجب على المستشفى التحقيق فيها.

“حسنًا، لقد نظرنا إلى جميع العلاقات البالغ عددها 5000 أو 10000 علاقة [and] “هذه هي السبعة التي تحتاج إلى النظر إليها فعليًا،” يصف نارفا كمثال. “مثلما قمنا بغلي المحيط وهنا السبعة.”

يأخذ Conflixis الأمر خطوة إلى الأمام ويمكنه أيضًا التنبؤ بإنفاق المستشفى واقتراح طرق لتقليله. على سبيل المثال، هل يقوم المستشفى بشراء قطعة من المعدات الأكثر تكلفة بناءً على توصية من طبيب له علاقة بهذا البائع، بدلاً من شراء جهاز أقل تكلفة؟

ويقول: “يمكننا أن نجعل المستشفيات تقلل من مخاطرها التنظيمية بشكل كبير، وتزيد من ثقتها وشفافيتها مع مرضاها، نعم، ولكن أيضًا تتخذ قرارات تشغيلية أفضل بشأن ما تشتريه”.

وقال نارفا إن الشركة، التي تأسست عام 2023، لديها بالفعل عدد قليل من العملاء الذين تقل عائداتهم قليلاً عن 5 ملايين دولار. لقد أعلنت للتو عن جولة تأسيسية بقيمة 4.2 مليون دولار بقيادة Lerer Hippeau (الصندوق الذي أسسه رئيس BuzzFeed السابق كينيث Lerer) وOrigin Ventures، بمشاركة mark vc وSpringtime Ventures والمستثمر الأولي Cretiv Capital.

تنضم Conflixis إلى مجال مزدحم من شركات برمجيات الامتثال للصناعة الصحية مثل Compliatric وSymplr، على الرغم من أن بعضها يركز على حماية بيانات المرضى أكثر من التركيز على الفساد والمشتريات.

تقول Narva إن ما يميز Conflixis عن غيرها هو الطريقة التي زاوجت بها بين وظائف موظفيها في العمل الاستقصائي مع LLMs. ويقول: لقد عدّلت النماذج الجاهزة للبحث عن أنماط في البيانات بناءً على “خلفياتنا في مراقبة المعاملات والفساد في التحقيقات المتعلقة بالبيانات الضخمة”.