À medida que os debates sobre o potencial da IA na saúde avançam, startups estão adotando a tecnologia com forte apoio do capital de risco. A Triomics, com sede em São Francisco e focada em aprimorar o atendimento oncológico por meio da IA generativa, garantiu US$ 15 milhões em financiamento com o apoio da Lightspeed, Nexus Venture Partners, General Catalyst e Y Combinator.
Fundada por ex-repesentantes do MIT e da Adobe, Sarim Khan e Hrituraj Singh, a Triomics desenvolveu uma suíte de grandes modelos de linguagem (LLMs) chamada OncoLLM. Esses modelos otimizam fluxos de trabalho complexos na oncologia, permitindo que a equipe médica determine caminhos de tratamento adequados para os pacientes de forma mais eficiente.
A Triomics enfrenta uma questão crítica: o aumento da incidência de câncer, que pode chegar a 35 milhões de novos casos até 2050—um aumento de 77% em relação aos 20 milhões de casos em 2022. Esse crescimento pressiona ainda mais os centros de atendimento oncológico, especialmente diante da diminuição da força de trabalho na saúde.
Atualmente, muitos enfermeiros e profissionais de cuidado oncológico gastam tempo significativo revisando registros de pacientes manualmente para identificar dados relevantes para os caminhos de cuidado ou para elegibilidade em ensaios clínicos. Esse processo, que inclui a análise de notas não estruturadas e relatórios de exames, muitas vezes resulta em atrasos nos cuidados e oportunidades de tratamento.
A Triomics busca resolver esse desafio com seu OncoLLM focado em oncologia, que pode ser ajustado com conjuntos de dados internos para uma implementação otimizada em ambientes clínicos.
“O OncoLLM consiste em vários modelos projetados para diferentes tarefas, incluindo recuperadores e geradores. Alguns são desenvolvidos do zero, enquanto outros são ajustados com base em modelos open-source de ponta. Personalizamos nossos modelos para cada parceiro de saúde, utilizando seus dados proprietários e aplicando aprendizado de reforço para maior precisão”, explicou Khan.
Uma vez ajustados para uma instituição, esses modelos são integrados nas soluções de software da Triomics, que trabalham com sistemas de registros eletrônicos de saúde (EHR) para otimizar fluxos de trabalho específicos. A empresa atualmente oferece dois produtos: Harmony, que organiza dados para necessidades de registro e pesquisa, e Prism, que pré-seleciona pacientes oncológicos para ensaios clínicos relevantes. Essa integração reduz o tempo necessário para a revisão de prontuários de dias ou semanas para apenas minutos.
Em testes realizados no Medical College of Wisconsin Cancer Center, a solução da Triomics superou LLMs maiores, open-source e proprietários, na correspondência de pacientes a ensaios, rivalizando com a expertise de profissionais médicos qualificados e com o GPT-4, apesar do tamanho menor e do custo significativamente mais baixo. A empresa também desenvolveu uma variante avançada do OncoLLM, alcançando precisão superior tanto em relação ao GPT-4 quanto a especialistas médicos.
Com o recente financiamento, a Triomics pretende expandir sua equipe e ampliar o alcance dos produtos, tendo já firmado parcerias com vários centros médicos acadêmicos e planejando integrar mais de uma dúzia de instituições até o final do ano. A estratégia de precificação da solução baseada em OncoLLM é customizada de acordo com as necessidades de cada cliente.
“Estamos atualmente envolvidos com cerca de seis centros médicos acadêmicos e esperamos que esse número chegue a dois dígitos até o verão. Também estamos ampliando nosso alcance para grandes práticas oncológicas comunitárias para impactar positivamente mais pacientes”, afirmou Khan.
Embora existam outras soluções para a correspondência de pacientes a ensaios, a Triomics se destaca com seu software alimentado por OncoLLM, especializado em oncologia e totalmente baseado em IA generativa, em vez de adaptar tecnologias legadas. Essa abordagem visa oferecer a escalabilidade e o retorno significativo sobre investimento que a indústria da saúde demanda.
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