Побудований до кількох мільйонів ARR з трьома співзасновниками і без підтримки підприємництва, Twofold тихо будує те, що може стати визначальним шаром інфраструктури AI для амбулаторної охорони здоров'я. , щоб обговорити, чому ринок штучного інтелекту є неправильною структурою, що насправді потрібно, щоб заробити клінічну довіру, і як команда з трьох осіб керує платформою, яку використовують понад 3000 практик по всій США. подвійний Перш ніж ми потрапимо в Twofold, ви могли б дати нашим читачам коротке введення про себе і що привело вас до побудови інфраструктури AI для охорони здоров'я? Ishan Pandey: Дякую, Ісан, я дуже радий бути тут. я співзасновник і генеральний директор Мій досвід охоплює інженерію програмного забезпечення та кібербезпеку, і пізніше я продовжував заробляти свій MBA з INSEAD. До Twofold, я вже побудував і вийшов з компанії, тому я прийшов до цього з чітким почуттям того, що потрібно, щоб перейти від нуля до чогось реального. Gal Steinberg: подвійний 
 
 з дисципліною, близько до клієнтів, і не втрачаючи уваги до фундаментів. з дисципліною, близько до клієнтів, і не втрачаючи уваги до фундаментів. Сьогодні моя повна увага зосереджена на створенні інфраструктури штучного інтелекту, яка насправді працює всередині практики охорони здоров'я. Більшість компаній з охорони здоров'я AI збирають десятки мільйонів, перш ніж буде написано один ряд коду. Історія збору коштів часто передує продукту. Ви вибрали зовсім інший шлях з Twofold, залишившись завантаженим і досягнувши багатомільйонного ARR тільки з трьома співзасновниками. Яка була стратегічна логіка за цим рішенням, і ви думаєте, що модель, що тяжко піддається підприємництву в галузі охорони здоров'я AI, фундаментально порушена? Ishan Pandey: Ми побудували Twofold без венчурного фінансування, тому що ми хотіли побудувати реальний бізнес, перш ніж будувати історію збору коштів. Gal Steinberg: 
 
 У сфері охорони здоров'я легко створювати хвилювання навколо штучного інтелекту, але набагато складніше створювати те, що клініцисти довіряють достатньо, щоб використовувати щодня. У сфері охорони здоров'я легко створювати хвилювання навколо штучного інтелекту, але набагато складніше створювати те, що клініцисти довіряють достатньо, щоб використовувати щодня. Ми вважаємо, що найкращим доказом у сфері охорони здоров'я є не те, скільки грошей ви зібрали, це те, чи використовують клієнти продукт, продовжують використовувати його і платять за нього. Давайте поговоримо про траєкторію. Twofold приблизно вісімнадцять місяців, і продукт сьогодні виглядає зовсім інакше, ніж там, де він почався. Прогуляйтеся через те, як насправді виглядали перші шість місяців, що було початковою ковзою, що ви дізналися від ранніх користувачів, і що викликало бачення, щоб розширити в те, що Twofold зараз? Ishan Pandey: Протягом перших шести місяців, Twofold був набагато вужчим.Ми почали з зосередженого ковзання навколо документації і використовували це, щоб дізнатися, де AI може створити негайну цінність у реальних клінічних робочих процесах. Велика частина цієї тяги прийшла з поведінкового здоров'я, який залишається дуже важливим ринком для нас, але ширша можливість завжди була більшою, ніж одна спеціальність. Gal Steinberg: https://youtu.be/--ibh8rRmx4?si=lYc-frJ5nb1b_zvh&embedable=true Сьогодні, Twofold є партнером по догляду за AI, який сидить на вершині спадкоємних систем управління EHR, RCM та практики, щоб дозволити робочі процеси, орієнтовані на AI. Це включає в себе документацію, аудит графіків, підтримку клінічних рішень та переваги щодо збереження персоналу. Те, що почалося як документація, перетворилося на більш широкий шар AI для амбулаторної допомоги. Візія розширилася, як ми дізналися від клієнтів: практики не хочуть іншого роз'єднаного пункту рішення. Ви досягли багатомільйонного ARR з нуля за вісімнадцять місяців з командою з трьома особами і без зовнішнього фінансування. Ці цифри піднімуть очі, як вражені, так і скептичні. Чи можете ви дати нам фактичні показники? І що крива зростання говорить вам про сигнал попиту на цьому ринку? Ishan Pandey: Ми заснували компанію близько 1,5 років тому, і за цей час ми виросли з нуля до декількох мільйонів доларів в ARR при досягненні рівних фінансів. Gal Steinberg: Оскільки ми почали з нуля лише 18 місяців тому, темпи зростання з року в рік ефективно в тисячах відсотків. Більш значущий момент, однак, полягає в тому, що ми досягли багатомільйонного ARR дуже швидко з трьома співзасновниками, без фінансування венчурного бізнесу, а також продуктивним, самообслуговуючим рухом на ринок. Ззовні ринок штучного інтелекту виглядає переповненим, Nuance, Abridge, Nabla і десяток добре фінансованих стартапів все конкурують за ту ж клінічну увагу. Скептик запитав би, чому практика охорони здоров'я повинна турбуватися про Double. Ishan Pandey: Ринок виглядає переповненим, якщо ви визначаєте його вузько як створення нот. Ми вважаємо, що це пропускає реальну можливість. Більшість гравців все ще продають кращий інструмент для запису. Gal Steinberg: Поведінкове здоров'я є великим ринком для нас, але основна проблема існує набагато ширше по всій амбулаторній допомозі. Системи спадщини глибоко вбудовані, витрати на перемикання високі, і практики не прагнуть вирвати все. Існує розрив між тим, що AI може зробити в контрольованому демо, і тим, що він може зробити в реальному клінічному середовищі з безладними робочими потоками, випадками краю та наслідками високих ставок. З технічної та операційної точки зору, що насправді потрібно, щоб побудувати AI, якому клініцисти довіряють достатньо, щоб розраховувати на кожен день, і що більшість людей будують в цьому просторі фундаментально недооцінюють? Ishan Pandey: Найскладніша частина не робить демо виглядати вражаючою. Найскладніша частина полягає в створенні чогось надійного, щоб довіряти в умовах високих ставок, регульованого середовища. У охороні здоров'я, точності наодинці недостатньо. Вам потрібна послідовність, аудитоспроможність, відповідність робочого процесу та довіра. Gal Steinberg: Зовнішні люди часто недооцінюють, наскільки незручні реальні клінічні робочі процеси. Кожна практика відрізняється, кожен клінік працює трохи по-різному, а наслідки поганих результатів є реальними. Будівництво продуктивного рівня AI для охорони здоров'я означає поводження з крайовими випадками, правильне структурування інформації, вкладення в існуючі системи та отримання довіри з плином часу. Вигідність на даному етапі в секторі, домінуючому підприємницьким бізнесом, досить незвичайна, щоб заслужити детальне пояснення. Пройдемося по фактичній механіці, як трьохчоловічна команда управляє платформою для понад 3000 практик без спалювання готівки? Як виглядає ваш внутрішній стек автоматизації і де межі цієї моделі? Ishan Pandey: Ми вибрали чітку точку болю, побудовану навколо справжнього попиту клієнтів, і розробили компанію, щоб бути продуктовим і самообслуговуючим з самого початку. Gal Steinberg: Іншим важливим фактором є автоматизація. 
 
 Twofold управляється лише трьома співзасновниками, і ми використовуємо автоматизацію в процесі розробки продуктів, зростання, введення в експлуатацію, підтримки, аналітики та операцій. Twofold управляється лише трьома співзасновниками, і ми використовуємо автоматизацію в процесі розробки продуктів, зростання, введення в експлуатацію, підтримки, аналітики та операцій. Це дозволяє нам працювати з рівнем впливу, який зазвичай вимагає набагато більшої команди.Ми не намагаємося виглядати великими.Ми намагаємося бути швидкими, ефективними і складними. Три співзасновники, які керують компанією в такому масштабі, є організаційною моделлю, яку більшість операторів називали б нестійким.У якому моменті залишатися м'яким стає обмеженням, а не перевагою, і як ви думаєте про навмисні компроміси, які ви робите, не наймаючи? Ishan Pandey: Компанія все ще є лише трьома співзасновниками.Це здивує багатьох людей, враховуючи масштаби, які ми досягли, але це навмисне. Gal: Кожен з нас працює в декількох функціях, і ми використовуємо автоматизацію, щоб збільшити вихід. Це включає продукцію, зростання, підтримку, аналітику та внутрішні операції. Ми не намагаємося побудувати велику організацію заради цього. Ми намагаємося побудувати надзвичайно ефективну. Ви описали амбіції Twofold як стати операційним шаром штучного інтелекту, який сидить над спадкоємним програмним забезпеченням охорони здоров'я, що є значно більшою претензією, ніж побудова інструменту документації. Ishan Pandey: У 2026 році ми будемо продовжувати розширюватися від ковзанки до набагато ширшого операційного шару інтелектуального інтелекту для практики охорони здоров'я. Це означає більш глибокі можливості через аудит графіків, підтримку клінічних рішень, автоматизацію робочих процесів та ефективність практики. поведінкове здоров'я є важливою частиною цієї історії для нас, але довгострокове бачення є ширшим: допомагати практикам працювати розумніше на додаток до систем, які вони вже мають. Gal: Ми вважаємо, що організації охорони здоров'я все більше покладатимуться на AI-національний шар, який сидить вище за спадкоємне програмне забезпечення і допомагає поліпшити доставку догляду, зменшити адміністративну тягу, поліпшити відповідність та підтримувати збереження персоналу. Наша мета полягає в тому, щоб Twofold став цим шаром. Ми вважаємо, що це може стати однією з визначних компаній в галузі охорони здоров'я, і ми вважаємо, що ми можемо дістатися туди лише з трьома співзасновниками, використовуючи AI та автоматизацію, щоб переосмислити, як виглядає масштаб. Не забудьте сподобатися і поділитися історією!

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

Це аудіо створено мовою оригіналу історії!

Двократний генеральний директор: Ми побудували багатомільйонну компанію ARR Healthcare AI з трьома людьми та нульовими грошима VC

About Author

КОМЕНТАРІ

ПОВІСИТИ БИРКИ

ЦЯ СТАТТЯ БУЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps