Компания Dopl привлекла $6,3 млн на развитие платформы телероботизированного УЗИ, позволяющей сонографистам работать удаленно. Основана бывшим инженером Nvidia по искусственному интеллекту и практикующими кардиологами. Проложен путь для получения одобрения FDA 510(k). Цель — устранение пробелов в медицинской помощи сельским районам.
Компания Dopl Technologies привлекла $6,3 млн в рамках раунда посевного финансирования под руководством SpringTide Ventures. Средства пойдут на продвижение платформы телероботизированного УЗИ к получению разрешения FDA. Система под названием Traverse позволяет сонографистам удаленно управлять роботизированной рукой с помощью тактильных контроллеров и камер для проведения диагностических ультразвуковых исследований пациентам в отдаленных пунктах. Платформа не зависит от аппаратного обеспечения и интегрирует готовых роботов и ультразвуковые системы в существующую инфраструктуру больниц. Общий объем финансирования теперь превышает $8 млн.
Компания была основана в 2022 году бывшим инженером Nvidia по медицинскому ИИ совместно с практикующими кардиологами и радиологами. В более широкую команду входят выходцы из Butterfly Network, Philips, Microsoft и Amazon. Dopl завершила предварительные консультации с FDA и заложила регуляторную основу по процедуре 510(k). Новое финансирование поддержит этапы верификации, валидации, подачи заявки в FDA и первые пилотные внедрения в сельских больницах штата Вашингтон.
В ожидании одобрения FDA компания Dopl запустила CareBridge — временный сервис, который направляет выездных сонографистов в больницы с дефицитом кадров. Пациенты в населенных пунктах, где работает Dopl, отмечают сокращение времени ожидания до 90%. В планы входит перевод этих больниц-партнеров на телероботизированную систему после прохождения регуляторной проверки. Компания оценивает объем потенциального ежегодного возмещения расходов для больниц США в $40 млрд по мере масштабирования телероботизированной визуализации на национальном уровне. Компания Corti применила аналогичный подход к медицинскому кодированию, рассматривая нарушенный клинический рабочий процесс как задачу для рассуждений и создавая вокруг нее ИИ, а не заменяя им клиницистов.
Более 50 миллионов американцев живут в районах с ограниченным доступом к диагностической визуализации. Нехватка сонографистов носит структурный характер: обучение занимает годы, кадровый состав стареет, а сельские больницы не могут привлечь специалистов для жизни в отдаленных общинах. Искусственный интеллект уже доказал способность превосходить биопсию при оценке редких видов рака, однако для большинства систем медицинской визуализации на базе ИИ требуется специалист, который сначала получит сканирование. Ставка Dopl заключается в том, что этап получения данных также можно выполнять дистанционно, превращая нехватку сонографистов в логистическую задачу, которую способны решить робототехника и современные сети связи.
