SpendRule-მა $2 მილიონი მოიზიდა: ხელოვნური ინტელექტი საავადმყოფოებს ხარჯების ოპტიმიზაციაში დაეხმარება

გასულ წელს კრის ჰეკლერი ხუთწლიანი კონკურენციის აკრძალვის პერიოდის (non-compete) დასრულებას ელოდა, რომელიც მისი წინა ჯანდაცვის სტარტაპის გაყიდვის შემდეგ ამოქმედდა. ამ პერიოდში ის ანგელოზური ინვესტიციებით იყო დაკავებული, თუმცა მალევე მიხვდა, რომ პენსიაზე გასასვლელად ჯერ კიდევ ახალგაზრდა იყო და სურდა აქტიურ ბიზნესს დაბრუნებოდა. პარალელურად, ჯოზეფ აკინტოლაიომ საკუთარი ფინტექ კომპანია გაყიდა და ისიც მსგავსი შეზღუდვის წინაშე აღმოჩნდა. აკინტოლაიო, რომელიც მანამდე ჰეკლერის ერთ-ერთ პროექტში მრჩევლად მუშაობდა, ახალ იდეებზე ფიქრობდა.

ამ პაუზის დროს მათ ძალების გაერთიანება გადაწყვიტეს: ჰეკლერმა თავისი კავშირები გამოიყენა, ხოლო აკინტოლაიომ — ცოდნა ხელოვნური ინტელექტისა და მიწოდების ჯაჭვების სფეროში. ამ თანამშრომლობის შედეგად შეიქმნა SpendRule — ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული პლატფორმა, რომელიც სამედიცინო სისტემებს ხარჯების კონტროლში ეხმარება. კომპანიამ სამშაბათს საჯაროდ გამოაცხადა საქმიანობის დაწყების შესახებ და $2 მილიონიანი დაფინანსება მოიზიდა. საინვესტიციო რაუნდს Abundant Venture Partners ხელმძღვანელობდა, რომელშიც ასევე მონაწილეობდნენ MemorialCare Innovation Fund და Zeal Capital Partners.

დღეისათვის, თუ პროდუქტს აქვს შტრიხკოდი, სამედიცინო სისტემები იყენებენ ე.წ. „სამმხრივი შესაბამისობის“ (three-way match) მეთოდს, რომელიც შესყიდვას ინვოისთან აკავშირებს. თუმცა, საავადმყოფოებს ხშირად აქვთ ისეთი შესყიდვები და კონტრაქტები (მაგალითად, ტექნიკური მომსახურება, დასუფთავება, თარგმანი ან სამრეცხაო მომსახურება), რომლებსაც არ გააჩნიათ შტრიხკოდები ან ადვილად იდენტიფიცირებადი ქვითრები. ასეთი ტიპის ხარჯების მართვა საკმაოდ რთულია, რაც ხშირად ზედმეტ ხარჯებს იწვევს.

როგორ მუშაობს SpendRule

SpendRule არის ტექნოლოგია, რომელიც უზრუნველყოფს, რომ საავადმყოფოებმა გადაიხადონ მხოლოდ ის თანხა, რაც კონტრაქტით იყო გათვალისწინებული. სისტემა ინტეგრირდება საავადმყოფოს არსებულ რესურსების დაგეგმვის პროგრამულ უზრუნველყოფასთან (ERP), კონტრაქტების მართვის სისტემებთან და გადასახდელების სამუშაო პროცესებთან. პლატფორმა ავტომატურად ამუშავებს ინფორმაციას შემდეგი წყაროებიდან:

• კონტრაქტები და შეთანხმებები;
• მიღებული ინვოისები;
• შიდა მონაცემთა ბაზები;
• მომწოდებლების მონაცემები.

მიღებული ინფორმაციის საფუძველზე, SpendRule ამოწმებს ინვოისების სისწორეს გადახდის განხორციელებამდე. სისტემა აფიქსირებს ნებისმიერ შეუსაბამობას და გუნდს აძლევს მითითებას, თუ როდის უნდა შესრულდეს გადახდა და როდის — არა. ტრადიციულად, საავადმყოფოები ამ ფუნქციის შესასრულებლად ყოველ ორ წელიწადში ერთხელ ქირაობენ აუდიტორს ან ხელით ამოწმებენ თითოეულ ინვოისს. ეს იყო შრომატევადი პროცესი, რომლის ავტომატიზაციაც ხელოვნური ინტელექტის განვითარებასთან ერთად გარდაუვალი გახდა.

ბაზარზე არსებული მდგომარეობა და კონკურენცია

კომპანიის CTO-ს, ჯოზეფ აკინტოლაიოს თქმით, პლატფორმას უკვე იყენებენ ისეთი მსხვილი ორგანიზაციები, როგორიცაა Kettering Health, MemorialCare და MUSC Health. მიუხედავად იმისა, რომ კომპანია მხოლოდ გასულ ზაფხულს დაფუძნდა, მათ მოახერხეს საინვესტიციო რაუნდის სწრაფად დახურვა, რაც დიდწილად ჰეკლერის ინდუსტრიული კავშირების დამსახურებაა. მიღებული კაპიტალი მოხმარდება გუნდის გაფართოებას და ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურის შემდგომ განვითარებას.

SpendRule-ის კონკურენტებად მიიჩნევიან ინვოისების აუდიტის სფეროში მოღვაწე ისეთი კომპანიები, როგორიცაა SpendMend და GHX. თუმცა, SpendRule-ის მთავარი განმასხვავებელი ნიშანი არის ფოკუსირება „შესყიდულ მომსახურებებზე“ — იმ ტიპის ხარჯებზე, რომლებსაც არ გააჩნიათ შტრიხკოდები. დამფუძნებლების ხედვით, მათი მიზანია უფრო მდგრადი ჰოსპიტალური სისტემის შექმნა, მონაცემების დაკავშირება და სამედიცინო დაწესებულებების დახმარება უკეთესი გადაწყვეტილებების მიღებაში, რაც საბოლოო ჯამში მათ ფინანსურ სტაბილურობას დაიცავს.