Rad AI, ein Startup, das Radiologen hilft, Zeit bei der Berichterstellung zu sparen, sammelt 50 Millionen US-Dollar Series B von Khosla Ventures

Im Jahr 2017 sagte Vinod Khosla dem CNBC, dass der Beruf des Radiologen innerhalb von fünf Jahren überflüssig sein würde. Während der Gründer von Khosla Ventures später diese Zeitspanne auf bis zu 15 Jahre revidierte, betonte er, dass die KI-Bilderkennung bald Krankheiten auf Scans besser diagnostizieren könnte als menschliche Ärzte.

Sieben Jahre später sind Radiologen immer noch erforderlich, um die meisten Scans zu interpretieren (auch wenn KI-Software ihnen hilft); die unmittelbare Herausforderung besteht in dem Mangel an diesen Ärzten in den USA und auf der ganzen Welt.

Obwohl Khosla Ventures mehrere Bildgebungs-Startups unterstützt hat, darunter Vista.ai und Q Bio, ist die neueste Wette des Unternehmens auf ein Unternehmen, das die Arbeitsbelastung von Radiologen erleichtert, indem die Zeit für die Berichtsdokumentation reduziert wird, anstatt den Arzt durch eine Maschine zu ersetzen.

Am Dienstag führte Khosla eine Series B-Finanzierungsrunde in Höhe von 50 Millionen US-Dollar in Rad AI an, das ein Tool entwickelt hat, das Berichte für Radiologen generieren kann. Weitere Teilnehmer dieser Runde waren World Innovation Lab sowie zurückkehrende Investoren ARTIS Ventures, OCV Partners, Kickstart Fund und Gradient Ventures (der auf KI spezialisierte Fonds von Google). Mit dieser Finanzierung beläuft sich das gesamte aufgebrachte Kapital des Unternehmens auf über 80 Millionen US-Dollar.

Rad AI wurde 2018 von Dr. Jeff Chang gegründet, der seine medizinische Ausbildung als Radiologe im Alter von 16 Jahren abschloss und später einen MBA von der UCLA erhielt, sowie vom Serienunternehmer Doktor Gurson.

Da Chang aus eigener Erfahrung als praktizierender Arzt wusste, dass der Großteil der Zeit von Radiologen mit der Dokumentation von Befunden statt mit der Analyse von Bildern verbracht wird, beschloss das Duo, eine proprietäre LLM auf Basis von Radiologie-Berichtsdatensätzen zu entwickeln, um die Dokumentation von Befunden und Eindrücken der Ärzte zu automatisieren.

Obwohl Technologieunternehmen generative KI erst weit verbreitet einsetzten, als OpenAI's ChatGPT im Jahr 2022 auf den Markt kam, ist Rad AI stolz darauf, ein früher Anwender dieser Technologie zu sein. „Ich bin zuversichtlich, dass wir das erste Unternehmen in der Radiologie waren, das LLMs zu verwenden begann“, sagte Gurson, CEO von Rad AI, gegenüber TechCrunch. „Wir haben diese Arbeit im Jahr 2018 begonnen, ungefähr zur gleichen Zeit, als OpenAI ihre [ersten] Modelle erstellt hat.“

Sechs Jahre später werden Produkte von Rad AI von etwa einem Drittel der US-Gesundheitssysteme und neun der zehn größten Radiologiegruppen des Landes genutzt, sagte Gurson.

Das frische Kapital soll dazu verwendet werden, ein Team aufzubauen, das Rad AI's neuestes Produkt implementiert: eine eigenständige radiologische Berichtslösung.

„Wir haben viel Interesse, aber es gibt nur so viel, was wir auf einmal implementieren können“, sagte Gurson und fügte hinzu, dass Rad AI Personen einstellt, die die Software installieren und warten können.

Einige Anbieter haben in den letzten 18 Monaten versucht, die Funktionalität von GenAI in ihre radiologische Berichterstellungssoftware zu integrieren, aber Rad AI betrachtet diese Unternehmen noch nicht als echte Konkurrenten.

„Zu diesem Zeitpunkt verwenden wahrscheinlich 99% bis 100% des Marktes unsere Produkte“, sagte er. „Wenn das ein Hinweis sein sollte, haben wir seit unserer Gründung keinen einzigen Kunden verloren.“