Aesop Technology, une startup de santé numérique basée à Taiwan et aux États-Unis, a augmenté de 2,95 M$ dans le financement de la série A.
Le tour a été dirigé par Taiwania Capital avec la participation de Colopl Next, 500 Startups et BE Capital.
L’entreprise a l’intention d’utiliser les fonds pour s’étendre sur le marché américain et renforcer l’équipe technologique. L’entreprise a déménagé son siège à San Francisco, en lançant deux applications dans le marché de l’application épique, en étant acceptée dans le Mayo Clinic Platform_Accelerate, et en publiant un document avec l’Université Harvard l’année dernière démontrant la portabilité de leur modèle dans les hôpitaux américains.
Dirigé par le PDG Jim Long et l’OPC Jeremiah Scholl, Aesop vise à optimiser le processus de prise de décision clinique avec la technologie alimentée par l’IA pour améliorer la sécurité des patients et la qualité du codage médical. Démarrée comme une série d’universités de l’Université Médicale de Taipei (TMU), la société exploite le travail du professeur Yu Chuan (Jack) Li, fondateur et président actuel de l’Association Internationale d’informatique Médicale, qui a passé dix ans avant l’AESOP travailler sur de grandes approches de données pour réduire les erreurs médicamenteuses. Il a d’abord appliqué le modèle pour lancer un produit, RxPrime (anciennement connu sous le nom de MedGuard), qui identifie les erreurs de drogue. RxPrime détecte les erreurs potentielles et inexpliquées dans les ordonnances et fournit des recommandations optimales à partir de multiples perspectives (ministère et hospitalisation) en fonction des diagnostics, de l’âge et du sexe du patient. Il offre un soutien de décision en temps réel sans interférer inutilement avec le processus de consultation clinique.
L’entreprise fournit également DxCode, qui agit comme un scientifique de données virtuelles, mine divers dossiers médicaux pour trouver les codes appropriés, et accélère le processus de codage en fournissant une image complète de chaque voyage hospitalisé pour gagner du temps à travers la complexité des notes cliniques.
