Bootstrapped để nhiều triệu ARR với ba đồng sáng lập và không có hỗ trợ mạo hiểm, Twofold đang lặng lẽ xây dựng những gì có thể trở thành lớp cơ sở hạ tầng AI xác định cho chăm sóc sức khỏe ngoại trú. , để thảo luận lý do tại sao thị trường chữ viết AI là khung sai, những gì nó thực sự cần để kiếm được sự tin tưởng lâm sàng, và làm thế nào một nhóm ba người đang chạy một nền tảng được sử dụng bởi hơn 3.000 thực hành trên khắp Hoa Kỳ. Đôi Trước khi chúng tôi vào Twofold, bạn có thể cung cấp cho độc giả của chúng tôi một giới thiệu ngắn gọn về bản thân và những gì đã khiến bạn xây dựng cơ sở hạ tầng AI cho chăm sóc sức khỏe? Ishan Pandey: Cảm ơn bạn, Ishan, thực sự rất vui khi được ở đây. tôi là người đồng sáng lập và CEO của nền tảng của tôi bao gồm kỹ thuật phần mềm và an ninh mạng, và sau đó tôi tiếp tục kiếm được bằng MBA của mình từ INSEAD. trước khi Twofold, tôi đã xây dựng và rời khỏi một công ty, vì vậy tôi đã đi vào điều này với một cảm giác rõ ràng về những gì nó cần để đi từ không đến một cái gì đó thực sự. kinh nghiệm đó định hình cách tôi nghĩ về xây dựng: Gal Steinberg: Đôi 
 
 với kỷ luật, gần gũi với khách hàng, và không mất tầm nhìn về những điều cơ bản. với kỷ luật, gần gũi với khách hàng, và không mất tầm nhìn về những điều cơ bản. Hôm nay, tôi tập trung hoàn toàn vào việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI thực sự hoạt động trong thực tiễn chăm sóc sức khỏe. Hầu hết các công ty chăm sóc sức khỏe AI thu thập hàng chục triệu trước khi viết một dòng mã duy nhất. Câu chuyện gây quỹ thường đi trước sản phẩm. Bạn đã chọn một con đường hoàn toàn khác với Twofold, ở lại bootstrapped và đạt được nhiều triệu ARR với chỉ ba đồng sáng lập. logic chiến lược đằng sau quyết định đó là gì, và bạn có nghĩ rằng mô hình mạo hiểm nặng nề trong chăm sóc sức khỏe AI là cơ bản bị phá vỡ? Ishan Pandey: Chúng tôi đã xây dựng Twofold mà không cần tài trợ mạo hiểm bởi vì chúng tôi muốn xây dựng một doanh nghiệp thực sự trước khi xây dựng một câu chuyện gây quỹ. Gal Steinberg: 
 
 Trong chăm sóc sức khỏe, thật dễ dàng để tạo ra sự phấn khích xung quanh AI, nhưng khó khăn hơn nhiều để tạo ra một cái gì đó mà các bác sĩ lâm sàng tin tưởng đủ để sử dụng hàng ngày. Trong chăm sóc sức khỏe, thật dễ dàng để tạo ra sự phấn khích xung quanh AI, nhưng khó khăn hơn nhiều để tạo ra một cái gì đó mà các bác sĩ lâm sàng tin tưởng đủ để sử dụng hàng ngày. Chúng tôi nghĩ rằng điểm chứng minh tốt nhất trong chăm sóc sức khỏe không phải là số tiền bạn đã huy động, mà là liệu khách hàng có sử dụng sản phẩm, tiếp tục sử dụng và trả tiền cho nó hay không. Chúng ta hãy nói về quỹ đạo. Twofold là khoảng mười tám tháng tuổi, và sản phẩm ngày nay trông khá khác so với nơi nó bắt đầu. Đi bộ chúng ta qua những gì sáu tháng đầu tiên thực sự trông như thế nào, những gì là lỗ hổng ban đầu, những gì bạn đã học được từ người dùng ban đầu, và những gì khiến tầm nhìn mở rộng thành những gì Twofold bây giờ? Ishan Pandey: Trong sáu tháng đầu tiên, Twofold đã hẹp hơn nhiều.Chúng tôi bắt đầu với một vòng tròn tập trung xung quanh tài liệu và sử dụng điều đó để tìm hiểu nơi AI có thể tạo ra giá trị ngay lập tức trong các dòng công việc lâm sàng thực sự.Một phần lớn sự kéo dài đó đến từ sức khỏe hành vi, mà vẫn là một thị trường rất quan trọng đối với chúng tôi, nhưng cơ hội rộng hơn luôn luôn lớn hơn một chuyên ngành duy nhất. Gal Steinberg: https://youtu.be/--ibh8rRmx4?si=lYc-frJ5nb1b_zvh&embedable=true Ngày nay, Twofold là một đối tác chăm sóc gốc AI ngồi trên các hệ thống quản lý EHR, RCM và thực hành truyền thống để cho phép các quy trình làm việc được thúc đẩy bởi AI. Điều này bao gồm tài liệu, kiểm toán biểu đồ, hỗ trợ quyết định lâm sàng và lợi ích giữ nhân viên. Những gì bắt đầu như một khe tài liệu đã phát triển thành một lớp AI rộng hơn cho chăm sóc ngoại trú. Tầm nhìn mở rộng khi chúng tôi học được từ khách hàng: thực hành không muốn một giải pháp điểm bị mất kết nối khác. Họ muốn AI làm cho stack hiện có của họ thông minh hơn và giúp toàn bộ tổ chức hoạt động tốt hơn. Bạn đã đạt được nhiều triệu ARR từ không trong mười tám tháng với một đội ngũ ba người và không có tài trợ bên ngoài. Những con số đó sẽ làm tăng mí mắt, cả những người ấn tượng và hoài nghi. Bạn có thể cho chúng tôi các số liệu thực tế? Và đường cong tăng trưởng cho bạn biết gì về tín hiệu nhu cầu trong thị trường này? Ishan Pandey: Chúng tôi thành lập công ty khoảng 1,5 năm trước, và trong thời gian đó chúng tôi đã phát triển từ 0 đến nhiều triệu đô la trong ARR trong khi đạt được tài chính phá vỡ. Gal Steinberg: Bởi vì chúng tôi bắt đầu từ không chỉ 18 tháng trước, tốc độ tăng trưởng năm qua có hiệu quả là hàng ngàn phần trăm. điểm có ý nghĩa hơn, tuy nhiên, là chúng tôi đã đạt được nhiều triệu ARR rất nhanh với chỉ có ba đồng sáng lập, không có tài trợ mạo hiểm, và một sản phẩm dẫn đầu, tự phục vụ đi-to-thị trường phong trào. Từ bên ngoài, thị trường chữ viết AI có vẻ đông đúc, Nuance, Abridge, Nabla và một chục công ty khởi nghiệp được tài trợ tốt đều cạnh tranh cho cùng một sự chú ý lâm sàng. Một người hoài nghi sẽ hỏi tại sao thực hành chăm sóc sức khỏe nên quan tâm đến Twofold. Ishan Pandey: Thị trường chỉ trông đông đúc nếu bạn định nghĩa nó một cách hẹp như là sản xuất ghi chú. Chúng tôi nghĩ rằng điều đó bỏ lỡ cơ hội thực sự. Hầu hết người chơi vẫn đang bán một công cụ ghi chú tốt hơn. Chúng tôi đang xây dựng một lớp dòng công việc AI rộng hơn cho thực tiễn chăm sóc sức khỏe. Gal Steinberg: Sức khỏe hành vi là một thị trường lớn đối với chúng tôi, nhưng vấn đề cơ bản tồn tại rộng rãi hơn nhiều trên các dịch vụ chăm sóc ngoại trú. Các hệ thống thừa kế được nhúng sâu, chi phí chuyển đổi cao và thực hành không tìm cách phá vỡ mọi thứ. họ muốn một lớp gốc AI ngồi trên những gì họ đã sử dụng và cải thiện có ý nghĩa cách thực hành. đó là cơ hội mà chúng ta thấy, và nó lớn hơn nhiều so với danh mục viết một mình. Có một khoảng cách giữa những gì AI có thể làm trong một bản demo có kiểm soát và những gì nó có thể làm trong một môi trường lâm sàng thực sự với các quy trình làm việc hỗn loạn, các trường hợp cạnh và hậu quả cổ phần cao. Từ quan điểm kỹ thuật và hoạt động, nó thực sự cần gì để xây dựng AI mà các bác sĩ lâm sàng tin tưởng đủ để dựa vào hàng ngày và những gì hầu hết mọi người xây dựng trong không gian này cơ bản đánh giá thấp? Ishan Pandey: Phần khó nhất là không làm cho một bản demo trông ấn tượng. Phần khó nhất là xây dựng một cái gì đó đáng tin cậy đủ để được tin cậy trong một môi trường có lãi suất cao, được quy định. Trong chăm sóc sức khỏe, độ chính xác một mình không đủ. Bạn cần sự nhất quán, có thể kiểm toán, phù hợp với quy trình làm việc và tin tưởng. Gal Steinberg: Người ngoài thường đánh giá thấp mức độ lộn xộn của các quy trình làm việc lâm sàng trong thế giới thực. Mỗi thực hành là khác nhau, mỗi bác sĩ lâm sàng làm việc một chút khác nhau, và hậu quả hậu quả của sản lượng kém là có thật. Xây dựng AI cấp độ sản xuất cho chăm sóc sức khỏe có nghĩa là xử lý các trường hợp cạnh, cấu trúc thông tin một cách chính xác, phù hợp với các hệ thống hiện có và kiếm được sự tin tưởng theo thời gian. Lợi nhuận ở giai đoạn này trong một lĩnh vực do doanh nghiệp thống trị là đủ bất thường để đủ điều kiện cho một lời giải thích chi tiết. Hãy đi qua cơ chế thực tế, làm thế nào một nhóm ba người chạy một nền tảng cho hơn 3.000 thực tiễn mà không đốt tiền mặt? Ishan Pandey: Một phần lớn của nó là tập trung. chúng tôi đã chọn một điểm đau rõ ràng, được xây dựng xung quanh nhu cầu khách hàng thực sự, và thiết kế công ty để được sản phẩm dẫn đầu và tự phục vụ từ đầu. Gal Steinberg: Yếu tố quan trọng thứ hai là tự động hóa. 
 
 Twofold được điều hành bởi chỉ có ba đồng sáng lập, và chúng tôi sử dụng tự động hóa trong phát triển sản phẩm, tăng trưởng, tích hợp, hỗ trợ, phân tích và hoạt động. Twofold được điều hành bởi chỉ có ba đồng sáng lập, và chúng tôi sử dụng tự động hóa trong phát triển sản phẩm, tăng trưởng, tích hợp, hỗ trợ, phân tích và hoạt động. Điều đó cho phép chúng tôi hoạt động với mức độ đòn bẩy mà thường sẽ đòi hỏi một nhóm lớn hơn nhiều.Chúng tôi không cố gắng trông lớn.Chúng tôi đang cố gắng nhanh chóng, hiệu quả và tổng hợp. Ba người đồng sáng lập điều hành một công ty ở quy mô này là một mô hình tổ chức mà hầu hết các nhà khai thác sẽ gọi là không bền vững.Vào thời điểm nào việc duy trì lean trở thành một hạn chế chứ không phải là một lợi thế và bạn nghĩ thế nào về những thỏa hiệp có chủ ý bạn đang thực hiện bằng cách không thuê? Ishan Pandey: Công ty vẫn chỉ là ba người đồng sáng lập. điều đó làm nhiều người ngạc nhiên với quy mô mà chúng tôi đã đạt được, nhưng nó là có chủ ý. Gal: Mỗi chúng ta đều hoạt động trên nhiều chức năng, và chúng ta sử dụng tự động hóa để nhân sản lượng.Đó bao gồm sản phẩm, tăng trưởng, hỗ trợ, phân tích và hoạt động nội bộ.Chúng tôi không cố gắng xây dựng một tổ chức lớn vì lợi ích của nó.Chúng tôi đang cố gắng xây dựng một tổ chức cực kỳ hiệu quả.Cho đến nay, duy trì lean đã là một lợi thế cạnh tranh thực sự. Bạn đã mô tả tham vọng của Twofold là trở thành lớp hoạt động AI nằm trên phần mềm chăm sóc sức khỏe truyền thống, đó là một yêu cầu lớn hơn đáng kể so với việc xây dựng một công cụ tài liệu. Ishan Pandey: 2026 là về tiếp tục mở rộng từ một lỗ hổng vào một lớp hoạt động AI rộng hơn nhiều cho thực tiễn chăm sóc sức khỏe. điều đó có nghĩa là khả năng sâu sắc hơn trên các cuộc kiểm toán biểu đồ, hỗ trợ quyết định lâm sàng, tự động hóa dòng công việc và hiệu suất thực hành. sức khỏe hành vi là một phần quan trọng của câu chuyện đó đối với chúng tôi, nhưng tầm nhìn dài hạn là rộng hơn: giúp các thực tiễn làm việc thông minh hơn trên các hệ thống mà họ đã có. Gal: Chúng tôi tin rằng các tổ chức chăm sóc sức khỏe sẽ ngày càng dựa vào một lớp AI bản địa nằm trên phần mềm cổ xưa và giúp cải thiện việc cung cấp dịch vụ chăm sóc, giảm sự kéo dài hành chính, cải thiện tuân thủ và hỗ trợ việc giữ nhân viên. Mục tiêu của chúng tôi là Twofold trở thành lớp đó. Chúng tôi nghĩ rằng điều này có thể trở thành một trong những công ty AI chăm sóc sức khỏe xác định, và chúng tôi tin rằng chúng tôi có thể đạt được điều đó chỉ với ba đồng sáng lập bằng cách sử dụng AI và tự động hóa để suy nghĩ lại quy mô như thế nào. Đừng quên thích và chia sẻ câu chuyện!

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

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

CEO hai lần: Chúng tôi đã xây dựng một công ty AI chăm sóc sức khỏe ARR đa triệu với ba người và tiền VC không

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

179 Stories To Learn About Reading

85 Stories To Learn About Productivity Hacks

128 Stories To Learn About Charles Dickens

240 Stories To Learn About Astounding Stories

179 Stories To Learn About Reading

85 Stories To Learn About Productivity Hacks

128 Stories To Learn About Charles Dickens

240 Stories To Learn About Astounding Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps