AI临床筛查平台Healthleap获3800万美元融资

总部位于南非、成立于2022年的医疗AI初创公司Healthleap宣布完成3800万美元的种子轮与A轮融资。该公司搭建的AI平台会读取患者病历，从中识别出可能患有未被诊断疾病、需要医生进一步关注的住院患者。这笔资金将支持其在更多医院推广这一临床筛查能力。

融资分为两部分：800万美元种子轮由红杉资本与First Round Capital联合领投，3000万美元A轮则由Hummingbird Ventures领投。公司并未披露本轮融资后的估值。对于一家从临床营养工具起步、随后转向通用临床风险识别平台的团队来说，这样的融资节奏并不常见。

Healthleap由Jemima Meyer与Josiah Meyer兄妹于2022年在南非创立。公司最初提供的是一款临床营养工具，由Jemima为营养师开发。但团队随后调整方向，转向构建一个更通用的平台，目标是找出那些入院后可能正遭受营养不良或谵妄等状况、却往往没有被及早识别的患者。CEO兼联合创始人Josiah Meyer在采访中介绍了这一转型逻辑。

从技术路径上看，Healthleap面对的是临床数据结构化的经典难题。Josiah指出，患者的病历中其实存在两类数据：实验室检验结果、体重和生命体征位于结构化字段之中，而最具提示意义的信号却藏在医生书写的病程记录里，例如食欲不振、近期体重下降、肌肉流失以及吞咽困难。他描述公司的技术方向是：以易于扩展、可规模化处理的方式，抽取这些临床概念在文本中的肯定表述与否定表述。

具体而言，Healthleap会接入医院的电子健康记录系统，利用语言模型从书面记录中抽取信息，例如近期体重下降或吞咽困难的提及。这些分析结果再与实验室报告、生命体征等结构化信息一起，输入其风险模型，从而找出可能需要进一步查看的患者。公司特别强调，其软件并不对患者做出诊断，只是把需要额外复核的事项标记出来，最终判断仍由临床团队完成。

在落地流程上，这套系统以近乎自动化的节奏嵌入临床工作。Josiah解释说，每天夜里系统会分析每一位成年住院患者的记录，包括化验结果、生命体征、体重、用药、饮食医嘱、诊断以及医生记录等内容。到了第二天早上，系统会把风险评分写入照护团队已有的工作流中，并提供一个可访问的看板，其中包含患者趋势等更多信息。这种设计避免了让医生额外打开新系统的负担。

目前，该平台已在50多家医院部署，用于筛查营养不良和谵妄等状况。团队还构建了识别吸入性肺炎、压力性损伤以及充血性心力衰竭再入院风险的项目，Josiah表示这些方向仍在进行进一步的临床验证。

营养不良之所以成为合适的切入点是显而易见的。这一状况常常未被诊断，并会以多种方式影响患者康复。研究表明，20%到50%的住院患者存在营养不良，部分研究还将营养不良与住院时间延长、伤口愈合受损、感染及其他并发症联系起来，同时也与更高的患病率和死亡率相关。把语言模型用于识别病历文本中的相关线索，正好切中了这类“数据存在但没被注意到”的临床盲区。

从增长数据看，Healthleap的医院合作伙伴已从最初的3家扩展到50多家。对于医疗AI而言，从结构化数据走向非结构化文本是一项门槛更高的能力：病历记录中的表述高度自由、否定与假设语境混杂，且不同机构的书写习惯差异明显。能否在可扩展的前提下稳定提取临床概念，并在不增加医生负担的情况下把结果送进既有工作流，往往决定这类产品能否真正被临床接受。Healthleap的这轮融资，某种程度上也是对这条技术路线的一次押注。