DeepScribe, une plate-forme de transcription médicale alimentée par l’IA, a levé 30 millions de dollars en financement de série A dirigé par Nina Achadjian chez Index Ventures, avec la participation du PDG de Scale.ai Alex Wang, du PDG de Figma Dylan Field et des investisseurs existants Bee Partners, Stage 2 Capital et 1984 Entreprises. Le dernier tour de financement de la société fait suite à son tour de table de 5,2 millions de dollars annoncé en mai 2021. DeepScribe a été fondée en 2017 par Akilesh Bapu, Matthew Ko et Kairui Zeng dans le but de décharger les médecins de la saisie fastidieuse de données et de leur permettre de se concentrer sur leurs patients.

En 2019, DeepScribe a lancé sa technologie d’IA vocale ambiante qui résume les conversations patient-médecin naturelles. L’idée de DeepScribe a été inspirée par les propres expériences de Bapu et Ko. Le père de Bapu était oncologue et il a vu l’impact que la documentation avait sur l’équilibre travail/vie personnelle de son père. D’autre part, Ko a vu comment le fardeau de la documentation clinique avait un impact sur la perception des soins des patients lorsqu’il était le coordonnateur des soins de sa mère lorsqu’elle a reçu un diagnostic de cancer du sein.

Après avoir été frustré par les soins que sa mère recevait, Ko s’est tourné vers Bapu et son père pour obtenir de l’aide. Le couple a alors commencé à comprendre l’importance de la documentation clinique et s’est rendu compte que les récentes percées en matière d’intelligence artificielle et de traitement du langage naturel n’étaient pas utilisées pour remédier à la situation. Ils ont alors décidé de créer une plateforme qui résoudrait le problème.

« Après avoir recherché des produits dans l’espace, nous nous sommes demandé pourquoi, avec plus de 75 % des fournisseurs utilisant des outils de documentation dans l’espace, ils passaient encore près de la moitié de leur journée à écrire des notes », a déclaré Ko à TechCrunch dans un e-mail. « Après avoir testé les produits, notre thèse était que les produits existants dans l’espace ne résolvaient pas le problème, car ils nécessitaient toujours que le médecin résume la conversation. Les solutions de synthèse vocale n’étaient capables que…

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