La startup danese Teton.ai raccoglie 4.8 milioni di euro per supportare gli infermieri con flussi di lavoro ottimizzati

Avvio di tecnologia sanitaria Teton.ai è in missione per superare una grave crisi sanitaria: l'onere schiacciante che grava sulle spalle degli infermieri. Il team danese ha appena guadagnato circa 4.8 milioni di euro (5.3 milioni di dollari) per scalare la sua soluzione basata sull'intelligenza artificiale. 

La carenza di infermieri sta colpendo paesi in tutto il mondo, con fino a 13 milioni di posti vacanti previsti entro il 2030. L'anno scorso, l'International College of Nurses ha definito la mancanza di infermieri disponibili nella forza lavoro una nuova "crisi sanitaria globale" e la situazione sta precipitando .

Mentre gli infermieri si occupano di reparti a corto di personale, devono affrontare turni impegnativi, superare l'assistenza ai pazienti e una quantità crescente di lavoro amministrativo con cui stare al passo.

Attraverso la trasformazione digitale, vengono sviluppate nuove soluzioni basate sulla tecnologia per aiutare a rimuovere alcuni degli oneri. Healthtech è un mercato in rapida crescita e le startup stanno sicuramente aprendo la strada quando si tratta di innovazione di grande impatto in questo spazio.

Con l'obiettivo di attingere a questo mercato, Teton.ai funge da compagno di intelligenza artificiale per gli infermieri per aiutare a monitorare i pazienti e ottimizzare i flussi di lavoro. La tecnologia sanitaria danese si è appena assicurata 4.8 milioni di euro (5.3 milioni di dollari) in un nuovo round di finanziamento guidato da Plural. Anche angeli strategici tra cui Finn Murphy, ex Frontline Ventures, si sono uniti a Plural per investire in Teton.

Fondato nel 2020 da Mikkel Wad Thorsen (CEO) ed Esben Klint Thorius (CTO), Teton.ai è nato dalla consapevolezza che la rivoluzione della tecnologia sanitaria stava trascurando le esigenze e i flussi di lavoro degli operatori sanitari chiave, inclusi infermieri e assistenti sanitari.

Mikkel Wad Thorsen, co-fondatore e CEO di Teton.ai: “I paesi di tutto il mondo stanno affrontando problemi di carenza di personale sia negli ospedali che nel settore dell'assistenza in generale. Questo problema sta solo diventando più grande con l'aumento delle pressioni per fornire un'assistenza di alta qualità a una popolazione sempre più anziana. La nostra soluzione AI, che ha la privacy integrata nel design, offre agli infermieri più tempo per prendersi cura di pazienti e residenti, senza gravare sul loro carico di lavoro. Siamo entusiasti dell'impatto che ciò avrà a livello globale e non vediamo l'ora di lavorare con il team Plural per aiutarci a crescere ed espanderci nei prossimi anni".

Il suo assistente AI offre una panoramica di ciò che sta accadendo in reparto, offrendo a infermieri e operatori sanitari una serie di occhi in più. Avvisa gli infermieri quando è necessaria l'assistenza, è in grado di monitorare il sonno e fornisce avvisi di caduta. Le telecamere intelligenti vengono installate in avanti che possono scansionare la stanza per aggiornamenti e attività del paziente.

Il sistema è stato addestrato utilizzando i set di dati ospedalieri e il feedback degli infermieri per fornire il giusto supporto ai medici che devono affrontare elevati volumi di lavoro.

Le telecamere utilizzano la visione artificiale per comprendere lo stato del paziente e comunicare le informazioni rilevanti al personale. Ciò includerà il monitoraggio del sonno per ridurre al minimo la necessità di svegliare un paziente, avvisi di piaghe da decubito o ulcera e promemoria di mobilizzazione per spostare regolarmente i pazienti, avvisi di caduta con avvisi per situazioni ad alto rischio e documentazione regolare delle attività per ridurre la pressione amministrativa sugli infermieri. Per garantire la riservatezza e la privacy del paziente, l'analisi avviene all'interno di un sistema chiuso e nessun dato personale viene caricato su un server centrale.

La startup mira a utilizzare la tecnologia per eliminare allarmi non necessari ea volte falsi fornendo avvisi in tempo reale per gli infermieri quando il comportamento di un paziente richiede cure dirette o critiche.

In Danimarca, Teton.ai sta già lavorando con ospedali tra cui il Nykøbing Falster Hospital e il Næstved Hospital. Si sta rivelando una parte particolarmente utile del turno di notte, dove spesso ci sono solo uno o due membri del personale presenti in reparto e maggiore pressione su un solo assistente. Nei primi test della tecnologia negli ospedali e nelle case di cura in tutta la Danimarca, l'assistente infermiere di Teton ha contribuito a ridurre del 25% il carico di lavoro del turno di notte, offrendo agli infermieri un maggiore controllo e più tempo per i loro pazienti.

Il mercato europeo della tecnologia medica valeva 150 miliardi di euro nel 2021 ed è secondo solo agli Stati Uniti per dimensioni e domanda e Teton.ai vuole lasciare il segno in questo spazio.

Con questo nuovo investimento, la startup prevede di espandersi oltre il suo mercato interno della Danimarca verso la più ampia regione nordica, nonché ulteriormente in Europa, tra cui Germania, Regno Unito e Stati Uniti. Alla fine, l'azienda creerà un'infermiera virtuale completa per supportare gli operatori sanitari critici ovunque si trovino in ospedale.

Taavet Hinrikus, che ha guidato il round di investimenti presso Plural Platform: “La crescente domanda da parte di una popolazione che invecchia e la carenza di offerta di personale qualificato sono i due grandi problemi che creano sfide nei sistemi sanitari di tutto il mondo. In linea con l'ambizione di Plural di risolvere problemi difficili, vediamo un enorme potenziale per Teton.ai come azienda fondata in Europa che costruisce una piattaforma tecnologica assistita dall'intelligenza artificiale per supportare gli infermieri a fornire una migliore assistenza ai pazienti. La missione di Teton è vitale e siamo entusiasti di lavorare a stretto contatto con Mikkel, Esben e il team”.

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• Fonte: https://www.eu-startups.com/2023/04/danish-startup-teton-ai-raises-e4-8-million-to-support-nurses-with-optimised-workflows/