Tennr: KI-gestützte Innovationen zur Optimierung von Patientenüberweisungen

SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Tennr Inc., ein auf die Intelligenz von Gesundheitsdokumenten spezialisiertes Startup, hat kürzlich eine beeindruckende Finanzierungsrunde in Höhe von 101 Millionen US-Dollar abgeschlossen, um die Herausforderungen bei Patientenüberweisungen zu bewältigen.

Das in San Francisco ansässige Startup Tennr Inc. hat kürzlich eine bedeutende Finanzierungsrunde abgeschlossen, um die Herausforderungen im Bereich der Patientenüberweisungen zu adressieren. Mit einer Investition von 101 Millionen US-Dollar, angeführt von IVP und unterstützt von Andreessen Horowitz und Lightspeed, erreicht das Unternehmen nun eine Bewertung von 605 Milliarden US-Dollar. Diese Finanzierungsrunde folgt auf eine vorherige Runde von 37 Millionen US-Dollar im Oktober letzten Jahres.

Tennr hat sich auf die Entwicklung von KI-gestützten Dokumentenanalysetools spezialisiert, die Gesundheitsorganisationen dabei helfen, die Flut von Papierdokumenten zu bewältigen. Die eigens entwickelten Algorithmen des Unternehmens sind in der Lage, medizinische Dokumente zu identifizieren und Überweisungen, auch solche mit handschriftlichen Notizen, präzise zu kennzeichnen. Dies ist entscheidend, da Überweisungen oft der erste Schritt sind, bei dem Patienten aufgrund fehlender Dokumente oder verzögerter Arbeitsabläufe in der Schwebe bleiben.

Eine Überweisung ist der Prozess, bei dem ein Hausarzt einen Patienten an einen Spezialisten verweist, um eine spezifische medizinische Dienstleistung zu erhalten. Dieser Prozess umfasst zahlreiche Stationen, darunter Versicherungen, Abrechnung und medizinische Koordination. Jeder dieser Schritte kann durch unleserliche oder verlorene Dokumente behindert werden.

Um diesen Prozess zu beschleunigen, hat Tennr seine großen Sprachmodelle mit über 100 Millionen medizinischen Dokumenten, 2,3 Milliarden unterschiedlichen Datenfeldern und 8.000 Kriterien trainiert. In der Praxis können Berechtigungsprüfungen fast 8 % der Zeit fehlerhaft sein, so das Unternehmen. Tennrs RaeLM-Modell extrahiert gezielt Datenpunkte, um diese Fehlerquote zu reduzieren.

Während große LLM-Unternehmen wie OpenAI und Anthropic PBC mit allgemeinen, geschlossenen Modellen auf den Markt gekommen sind, betont Trey Holterman, CEO von Tennr, dass diese Modelle nicht für die spezifischen Herausforderungen im Gesundheitswesen geeignet sind. Tennr hat daher ein spezialisiertes medizinisches KI-Dokumentenmodell entwickelt, das auf hyper-spezifischen Gesundheitsdaten basiert.

Zusätzlich bietet Tennr ein System namens T3 (Transcript Translation Technology) an, das medizinische Anruftranskripte in umsetzbare Daten umwandeln kann. Dieses System kombiniert sorgfältig entwickelte Heuristiken und probabilistische Modelle, um die einzigartigen Rhythmen medizinischer Anrufe zu verstehen. Dies ist besonders wichtig, da viele medizinische Telefonate sich wiederholende Informationen wie Mitgliedsnummern beinhalten.

Holterman betont, dass es bei der Lösung nicht um Automatisierung geht, sondern darum, ein Werkzeug bereitzustellen, das Patienten unterstützt und eine bessere Lösung für dringende Bedürfnisse bietet. „Es geht wirklich darum, sicherzustellen, dass der Patient tatsächlich die Dienstleistung erhält und versteht, was sie kosten wird, damit er erscheint“, erklärt er.

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