Spustený na viac miliónov ARR s tromi spoluzakladateľmi a bez podpory podniku, Twofold ticho buduje to, čo sa môže stať definujúcou vrstvou infraštruktúry AI pre ambulantnú zdravotnú starostlivosť.V tomto vydaní "Behind the Startup", Ishan Pandey sedí s Gal Steinberg, spoluzakladateľom a generálnym riaditeľom , aby diskutovali o tom, prečo je trh s umelou inteligenciou nesprávny rámec, čo to vlastne trvá, aby sa získala klinická dôvera, a ako trojčlenný tím prevádzkuje platformu používanú viac ako 3 000 praktikami v Spojených štátoch. Dvojnásobok Ahoj Gal, je skvelé mať vás na našej sérii "Behind the Startup".Predtým, než sa dostaneme do Dvojnásobku, mohli by ste našim čitateľom poskytnúť stručný úvod o sebe a čo vás viedlo k budovaniu infraštruktúry AI pre zdravotnú starostlivosť? Ishan Pandey: Ďakujem, Ishan, som naozaj rád, že som tu. som spoluzakladateľ a generálny riaditeľ spoločnosti Moje zázemie pokrýva softvérové inžinierstvo a kybernetickú bezpečnosť a neskôr som pokračoval v získavaní môjho MBA od INSEAD. Pred Twofold som už vybudoval a opustil spoločnosť, takže som do toho prišiel s jasným pocitom toho, čo je potrebné prejsť od nuly k niečomu skutočnému. Gal Steinberg: Dvojnásobok 
 
 s disciplínou, blízko k zákazníkom a bez straty zraku základov. s disciplínou, blízko k zákazníkom a bez straty zraku základov. Dnes sa plne zameriavam na budovanie infraštruktúry AI, ktorá skutočne funguje v rámci zdravotníckych postupov. Väčšina spoločností v oblasti zdravotnej starostlivosti o AI získa desiatky miliónov predtým, ako sa napíše jediný riadok kódu. Príbeh zhromažďovania finančných prostriedkov často predchádza produktu. Vybrali ste si úplne inú cestu s Twofold, zostali ste bootstrapped a dosiahli ste multi-milión ARR s len tromi spoluzakladateľmi. Aká bola strategická logika za týmto rozhodnutím a myslíte si, že model s veľkým rizikom v oblasti zdravotnej inteligencie je v podstate zlomený? Ishan Pandey: Vytvorili sme Twofold bez rizikového financovania, pretože sme chceli vybudovať skutočný podnik pred vytvorením príbehu o získavaní finančných prostriedkov. Gal Steinberg: 
 
 V zdravotnej starostlivosti je ľahké vytvoriť vzrušenie okolo AI, ale oveľa ťažšie vytvoriť niečo, čo lekári dôverujú dostatočne na to, aby ich mohli používať každý deň. V zdravotnej starostlivosti je ľahké vytvoriť vzrušenie okolo AI, ale oveľa ťažšie vytvoriť niečo, čo lekári dôverujú dostatočne na to, aby ich mohli používať každý deň. Myslíme si, že najlepším dôkazom v zdravotnej starostlivosti nie je to, koľko peňazí ste vyzbierali, je to, či zákazníci používajú produkt, používajú ho a platia zaň. Poďme hovoriť o trajektórii. Twofold je asi osemnásť mesiacov starý a produkt dnes vyzerá úplne odlišne od toho, kde to začalo. Prejdime sa tým, ako prvých šesť mesiacov skutočne vyzeralo, aký bol počiatočný kôš, čo ste sa naučili od skorých používateľov a čo spôsobilo, že vízia sa rozšírila na to, čo je teraz Twofold? Ishan Pandey: Počas prvých šiestich mesiacov bol Twofold oveľa užší.Začali sme so zameraním na dokumentáciu a použili sme to na to, aby sme sa dozvedeli, kde by AI mohla vytvoriť okamžitú hodnotu v skutočných klinických pracovných postupoch.Veľká časť tejto trakcie pochádzala z behaviorálneho zdravia, ktoré zostáva pre nás veľmi dôležitým trhom, ale širšia príležitosť bola vždy väčšia ako jediná špecializácia. Gal Steinberg: https://youtu.be/--ibh8rRmx4?si=lYc-frJ5nb1b_zvh&embedable=true Dnes je spoločnosť Twofold partnerom v oblasti starostlivosti založenou na umelej inteligencii, ktorý stojí na vrchole tradičných systémov riadenia EHR, RCM a praxe, aby umožnil pracovné postupy riadené umelou inteligenciou. To zahŕňa dokumentáciu, audity grafov, klinickú podporu rozhodnutí a výhody pri uchovávaní zamestnancov. To, čo začalo ako dokumentácia, sa vyvinulo do širšej vrstvy umelej inteligencie pre ambulantnú starostlivosť. Vízia sa rozšírila, keď sme sa dozvedeli od zákazníkov: praktiky nechcú ďalšie odpojené riešenie bodov. Chcú umelú inteligenciu, ktorá robí ich existujúcu hromadu inteligentnejšou a pomáha celej organizácii fungovať lepšie. Dosiahli ste multi-milión ARR od nuly za osemnásť mesiacov s trojčlenným tímom a bez vonkajšieho financovania. Tieto čísla zvýšia obočie, tak ohromené, ako aj skeptické. Môžete nám dať skutočné metriky? Ishan Pandey: Spoločnosť sme založili asi pred 1,5 rokmi a v tom čase sme vyrástli z nuly na viac miliónov dolárov v ARR a zároveň dosiahli rozdielne financie. Gal Steinberg: Vzhľadom k tomu, že sme začali od nuly len pred 18 mesiacmi, ročná miera rastu je v skutočnosti v tisícoch percent.Menej zmysluplné je však to, že sme dosiahli multi-milión ARR veľmi rýchlo s len tromi spoluzakladateľmi, žiadne rizikové financovanie, a produkt-leded, self-serve go-to-market hnutie. Z vonkajšieho pohľadu sa trh s umelou inteligenciou zdá byť preplnený, Nuance, Abridge, Nabla a tucet dobre financovaných začínajúcich spoločností súťažia o rovnakú klinickú pozornosť.Skeptik by sa spýtal, prečo by sa zdravotnícke postupy mali starať o Dvojnásobok. Ishan Pandey: Trh vyzerá len preplnený, ak ho definujete úzko ako generovanie poznámok. Myslíme si, že to chýba skutočná príležitosť. Väčšina hráčov stále predáva lepší nástroj na prijímanie poznámok. Budujeme širšiu vrstvu pracovného postupu AI pre zdravotnícke postupy. Gal Steinberg: Behaviorálne zdravie je pre nás hlavným trhom, ale základný problém existuje oveľa širšie v ambulantnej starostlivosti.Predchádzajúce systémy sú hlboko vložené, náklady na prepínanie sú vysoké a praktiky sa nepokúšajú všetko vytrhnúť.Chcú vrstvu založenú na umelej inteligencii, ktorá sedí na vrchole toho, čo už používajú a významne zlepšuje spôsob, akým prax prebieha.To je príležitosť, ktorú vidíme, a je oveľa väčšia ako samotná kategória spisovateľov. Existuje medzera medzi tým, čo AI môže urobiť v kontrolovanej demo a čo môže urobiť v reálnom klinickom prostredí s chaotickými pracovnými postupmi, prípadmi na okraji a dôsledkami vysokých stávok. Z technického a operačného hľadiska, čo to vlastne trvá na vybudovanie AI, ktorému lekári dôverujú dostatočne, aby sa spoliehali na každý deň a čo väčšina ľudí buduje v tomto priestore zásadne podceňuje? Ishan Pandey: Najťažšou časťou nie je, aby demo vyzeralo pôsobivo. Najťažšou časťou je vybudovať niečo, čo je dostatočne spoľahlivé na to, aby bolo dôveryhodné vo vysoko stávkovom, regulovanom prostredí. V zdravotnej starostlivosti nestačí iba presnosť. Potrebujete konzistenciu, auditovateľnosť, fit pracovného postupu a dôveru. Gal Steinberg: Externí pracovníci často podceňujú, aké nepríjemné sú klinické pracovné postupy v reálnom svete.Každá prax je iná, každý lekár pracuje trochu inak a následky zlého výstupu sú skutočné.Vybudovanie výrobnej úrovne AI pre zdravotnú starostlivosť znamená zaobchádzať s prípadmi na okraji, správne štruktúrovať informácie, zapadnúť do existujúcich systémov a získať dôveru v priebehu času.To je veľmi odlišné od budovania bleskového spotrebiteľského produktu AI. Ziskovosť v tomto štádiu v odvetví dominantného podnikania je dostatočne neobvyklá na to, aby si zaslúžila podrobné vysvetlenie. Prejdime sa skutočnou mechanikou, ako trojčlenný tím spúšťa platformu pre viac ako 3000 praktík bez toho, aby spálil hotovosť? Ishan Pandey: Veľkou časťou je zameranie.Zvolili sme jasný bod bolesti, postavený okolo skutočného dopytu zákazníkov a navrhli sme spoločnosť tak, aby bola od začiatku produktovo riadená a sebestačná.To nám dalo veľmi efektívny rastový motor bez potreby veľkého predajného tímu alebo ťažkého nadriadeného. Gal Steinberg: Ďalším dôležitým faktorom je automatizácia. 
 
 Spoločnosť Twofold prevádzkujú len traja spoluzakladatelia a využívame automatizáciu v rámci vývoja produktov, rastu, onboardingu, podpory, analýzy a operácií. Spoločnosť Twofold prevádzkujú len traja spoluzakladatelia a využívame automatizáciu v rámci vývoja produktov, rastu, onboardingu, podpory, analýzy a operácií. To nám umožňuje pracovať s úrovňou pákového efektu, ktorá by zvyčajne vyžadovala oveľa väčší tím. Nesnažíme sa vyzerať veľké. Tri spoluzakladatelia, ktorí riadia spoločnosť v tomto meradle, sú organizačným modelom, ktorý väčšina operátorov nazýva neudržateľným.V akom bode sa zotrvanie v chudobe stáva obmedzením namiesto výhodou a ako si myslíte o úmyselných kompromisoch, ktoré robíte tým, že neprijímate? Ishan Pandey: Spoločnosť je stále len tromi spoluzakladateľmi.To prekvapuje veľa ľudí vzhľadom na rozsah, ktorý sme dosiahli, ale je to úmyselné. Gal: Každý z nás prevádzkuje viaceré funkcie a automatizáciu používame na násobenie výstupu.To zahŕňa produkt, rast, podporu, analýzu a vnútorné operácie.Nesnažíme sa vybudovať veľkú organizáciu kvôli nej.Snažíme sa vybudovať veľmi efektívnu organizáciu.Doteraz bolo zostať štíhly skutočnou konkurenčnou výhodou. Popísali ste ambíciu spoločnosti Twofold, aby sa stala operačnou vrstvou AI, ktorá sedí nad zdedeným softvérom zdravotnej starostlivosti, čo je výrazne väčšie tvrdenie ako budovanie nástroja dokumentácie. Ishan Pandey: 2026 sa bude naďalej rozširovať z vedra do oveľa širšej operačnej vrstvy AI pre praktiky zdravotnej starostlivosti.To znamená hlbšie schopnosti v rámci auditov grafov, podpory klinických rozhodnutí, automatizácie pracovných postupov a výkonnosti praxe.Behaviorálne zdravie je pre nás hlavnou súčasťou tohto príbehu, ale dlhodobá vízia je širšia: pomáhať praktikám pracovať inteligentnejšie na systémoch, ktoré už majú. Gal: Ambicióznosť je oveľa väčšia ako budovanie iného AI písma. Veríme, že zdravotnícke organizácie sa budú čoraz viac spoliehať na vrstvu založenú na umelej inteligencii, ktorá sedí nad tradičným softvérom a pomáha zlepšovať poskytovanie starostlivosti, znižovať administratívnu záťaž, zlepšovať dodržiavanie predpisov a podporovať zadržiavanie zamestnancov. Naším cieľom je, aby sa Twofold stala touto vrstvou. Myslíme si, že sa to môže stať jednou z definujúcich spoločností v oblasti zdravotnej inteligencie a veríme, že sa tam môžeme dostať len s tromi spoluzakladateľmi pomocou AI a automatizácie, aby sme prehodnotili, aká veľkosť vyzerá. Nezabudnite sa páčiť a zdieľať príbeh!

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

The writer was physically present in relevant location(s) to this story. The location is also a prevalent aspect of this story be it news or otherwise.

Hot off the press! This story contains factual information about a recent event.

Winner of Noonies 2020 for the award Hacker Noon Contributor of the Year - DATA.

2020 - Hacker Noon Contributor of the Year in DATA

Read My Stories

Tento zvuk je vyrobený v pôvodnom jazyku príbehu!

Dvojnásobný CEO: Vytvorili sme multi-miliónovú spoločnosť ARR Healthcare AI s tromi ľuďmi a nulovými peniazmi VC

About Author

KOMENTÁRE

ZAVISTE ŠTÍTKY

TENTO ČLÁNOK BOL PREDSTAVENÝ V

Related Stories

THE CRAB-SPIDER

When Blood Told

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

THE CRAB-SPIDER

When Blood Told

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps