Esta semana, Proscia, una compañía de patología digital con
sede en Filadelfia iniciada por empresarios de la Universidad Johns Hopkins y
la Universidad de Pittsburgh, anunció la finalización de un financiamiento
Serie A de $ 8.3 millones de dólares liderado por Flybridge Capital Partners.
Otros participantes en la ronda incluyeron Emerald Development Managers, Fusion
Fund, Razor´s Edge Ventures y RobinHood Ventures.
Ya antes la compañía había agregado nuevas herramientas de
análisis de imágenes de cáncer a la nube de patología de Proscia. Los nuevos
fondos se utilizarán para continuar expandiendo el software de patología
digital actual de Proscia, el desarrollo de combustible y la comercialización
de nuevos flujos de trabajo habilitados por inteligencia artificial (AI)
dirigidos a cánceres de alto volumen y alto impacto, y aumentar las ventas y
los esfuerzos de marketing. El primer módulo habilitado para AI en la
plataforma de la compañía, DermAI, se lanzará el próximo diciembre.
En su avance hacia las herramientas basadas en la
inteligencia artificial, el director general de Proscia, David West, comentó
que “la patología digital y la inteligencia artificial están abriendo nuevas
posibilidades para los patólogos en la lucha contra el cáncer. La patología ha
sido históricamente desatendida por la tecnología, y creemos que las potentes
herramientas de software empujarán los límites de cómo se practica la patología
moderna".
Como se señaló en el comunicado de prensa, la tecnología de
Proscia es utilizada actualmente por miles de patólogos, científicos,
histotécnicos y administradores de laboratorios en más de 300 centros clínicos
y de investigación en todo el mundo. La plataforma modular basada en la nube se
integra fácilmente con los ecosistemas de tecnología existentes y permite a los
clientes:
- Adoptar la patología digital en sus propios términos mediante el despliegue de nuevas características y capacidades sin problemas.
- Crear nuevos flujos de trabajo basados en imágenes para agilizar las operaciones, así como reducir los tiempos de respuesta y costos.
- Abrir nuevas fuentes de ingresos de imágenes y análisis para diferenciarse de sus compañeros.
- Proteger las inversiones actuales en hardware y otras infraestructuras.
- Mejorar la eficiencia y la calidad del diagnóstico para mejorar los resultados del paciente.
