AI + 医疗｜B轮融资 2400 万美金，做医疗行业的AI Copilot

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法国医疗人工智能助手初创公司Nabla 1月 5日宣布，它在由Cathay Innovation领投、ZEBOX Ventures参投的B轮融资中筹集了 2400万美元，历史总融资额达4300万美元。有消息称，在本次融资轮之后，Nabla的估值达到1.8亿美元。

Nabla Copilot于2023年3月正式推出，针对医护人员消耗近 40% 时间用于书写医学病历现象，并因此产品精神压力和职业倦怠。

Nabla Copilot以医疗语音转文本引擎和生成式语言模型（LLM）技术为切入，实现在20秒钟内自动总结并生成结构化临床记录，支持英语、法语、西班牙语等多个语种及地区。该产品推出不到10个月，已有超 20,000 家合作伙伴，300万次使用。

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Sense 思考

我们尝试基于文章内容，提出更多发散性的推演和深思，欢迎交流。

- AI进入专业领域，要尽快找到容错率较高场景，工程 数据 模型都是工具包，并非单点突破大模型。

-行业Copilot不止于AI工具，产品价值通过工具优化业务流，影响员工角色转型，最终反应到公司竞争力进步。

本篇正文共 1470字，仔细阅读约需 7 分钟

AI Native 产品分析          

Nabla Copilot

1. 产品： Nabla Copilot

2. 产品上线时间： 2023 年 3 月

3. 创始人：

-Alex Lebrun ，连续创业者，VirtuOz联合创始人（Nuance收购）、Wit.ai创始人（Fackbook收购）

-联合创始人 Delphine Groll 和Martin Raison

4. 产品简介：

Nabla Copilot，是一款AI 医疗文档记录助手，运用GPT与传统AI，帮助医生、护士自动撰写病历报告。

5. 发展故事：

-2018年 Nabla公司成立

-2023年3月发布基于GPT-3的产品Nabla Copilot

-2024 年 1 月获得 2400 万美元B轮融资，Cathay Innovation 领投，ZEBOX Ventures 跟投。

01.

专业AI助理，帮助生成高准确度总结

Nabla Copilot核心场景是对医疗对话内容的结构化摘要处理，让要点一目了然。为此Nabla使用由医学数据和微调大语言模型，来识别信息中的重要数据点——症状、病理、既往病史、药物名称等。

例如，如下的面诊场景中，Nabla Copilot省去了归纳对话主题、切换医学用语、撰写转诊推荐信等繁琐工作，一键生成医学格式文档，并保留用户二次编辑器，符合专业用户使用习惯。

同时预置生成模版，除支持标准SOAP*记录模版外，还可选心理科、精神科等细分风格，提升生成内容直接引用率。

*SOAP在医学中是一种常见的记录和沟通病例的方法，它是Subjective（主观）、Objective（客观）、Assessment（评估）和Plan（计划）的缩写

有意思的是，Nabla团队Blog公开了团队在GPT-3上测试的多个医疗场景效果，得出LLM在诊断支持、治疗建议和用药用量等强准确性要求场景无法满足可用性，同时幻觉问题持续存在，badcase引起的后果远大于正向收益。这也许推动团队决定当下以医疗文档记录Copilot为方向，融合理解式AI综合平衡产品效果。

但为专家级用户提供服务从来不是容易的事，Nabla Copilot又是如何与专家和谐合作？ 

02.

陪伴式AI助理，在原有业务流中加入新的loop

患者-医生问诊属典型1V1对话模式，为使医生更专注于服务患者，Nabla Copilot从“不打扰、低门槛”两方面提供陪伴式体验。

在主流程问诊服务期间，Copilot同步启停由医生手动点击“开始咨询”“停止咨询”控制。在此期间，Copilot与医生无交互动作，对话仍在患者-医生1V1中进行。

在点击“停止咨询”后，Copilot进入异步生成，20秒内呈现生成容易并交由医生二次编辑。此时主流程问诊也已结束，切换为医生与Copilot1V1对话。通过同步和异步两种方式，实现不打扰业务流，保证医生服务专注度。

同时，欧美医疗体系中存在大量远程医疗平台和家庭医生，Nabla Copilot推出Chrome插件和web APP低使用门槛产品，叠加免费版本帮助产品快速引流。

针对私人医院和大型医疗机构更多通过电子医疗记录（Electronic Medical Record，EMR）作业，为用户不跳出原有工作台，Nabla Copilot提供API可被定制化集成至EMR。并且Nabla也可与电子健康记录（Electronic Health Record，EHR）集成，当下已与NextGen、OPUS等软件完成集成。

03.

安全AI助理，行业标准加假名化算法双重保障

安全性和合规性是医疗保健的支柱。Nabla使用各种行业标准技术、服务和流程来保护数据，防止未经授权的访问、披露、使用和丢失。

Nabla 不存储数据，而是处理数据，无论是音频、文本还是最终病历都只加密存储于浏览器存储文件。数据处理过程中的服务器与算法，均满足HIPAA 标准（Health Insurance Portability and Accountability Ac）。

并且，采用假名化算法调用LLM，将“我的名字是福特，我出生于 06.16”变成“我的名字是 [masked_name_001]，我出生于 [masked_date_001]”。由于 LLM 没有个人标识符作为输入，因此 LLM 也无法返回个人标识符作为输出，实现对LLM屏蔽姓名、地址、日期、电话和传真号码、SSN、病历号码、保险受益人、帐户、证书或许可证号码、车辆、设备或序列号、URL 和 IP 地址。

04.

未来展望

时至2024，医疗领域的AI应用仍是一片蓝海。此前摩根士丹利预测到2024年，人工智能在医疗保健领域的投资将由2022年的5.7%跃升至近11%。

回看Nabla，作为一家法国初创企业，产品Nabla Copilot不足1年时间走向欧洲美洲市场，足以证明其产品已经过PMF验证。同期巨头Nuance在2020年发布的DAX产品，选择面向患者提供口头描述转化成相应的临床笔记，再由人工审核发布至患者，整个过程耗时4小时。3年后的2023年9月转型为面向医护人员基于GPT-4的DAX Copilot，与Nable正面交锋。在产品认知和路线选择上，Nabla领先半个身位。

再看Copilot，本质上是一套AI时代的角色沟通模式设计。与早期被动使用的AI工具不同，我们希望Copilot更贴合一个拟人化的服务角色，能够在用户不知道提出什么问题时展现出主动性智能，以及透过用户专家身份看到背后的情绪并与之对话。

在完成基础工具属性后，Nabla又将如何迭代。

“我们所知道的是，在不久的将来我们不想试图取代医生” ——Alex说。

好像，我们已经知道了答案。

参考材料

1.https://www.prnewswire.com/news-releases/nabla-raises-24m-in-series-b-to-fuel-expansion-of-its-ambient-ai-assistant-to-transform-care-delivery-302027132.html

2.https://www.nabla.com/blog/nabla-series-b/

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