Công ty khởi nghiệp có trụ sở tại Zurich, trước đây đã huy động được 3 triệu euro để thống nhất dữ liệu thử nghiệm bị phân mảnh, đã đảm bảo được một vòng lớn hơn để xây dựng các tác nhân AI quản lý tích cực lớp vận hành phức tạp khi chạy thử nghiệm lâm sàng.
Hầu hết các thử nghiệm lâm sàng đều là một trong những quy trình sử dụng nhiều thông tin nhất trong y học hiện đại và là một trong những quy trình được quản lý kém hiệu quả nhất. Một thử nghiệm Giai đoạn III duy nhất có thể tạo ra dữ liệu trên hàng chục địa điểm, hàng trăm biến số và nhiều khung quy định cùng một lúc.
Các công cụ phần mềm mà các nhóm nghiên cứu sử dụng để quản lý sự phức tạp này phần lớn được thiết kế ở thời kỳ trước đó, khi mục tiêu chính là lưu trữ hơn là trí thông minh.
Riviamột công ty có trụ sở tại Zurich đang xây dựng nền tảng dữ liệu thống nhất cho các thử nghiệm lâm sàng công nghệ sinh học kể từ năm 2022, hôm nay thông báo rằng họ đã huy động được 13 triệu euro trong vòng tài trợ mới để mở rộng cái mà họ mô tả là công cụ dữ liệu tác nhân, một hệ thống trong đó các tác nhân AI chủ động tìm hiểu thông tin chi tiết, gắn cờ các điểm bất thường và giúp điều phối lớp vận hành của thử nghiệm, thay vì chỉ lưu trữ và trực quan hóa dữ liệu.
Công ty đã huy động được 3 triệu euro tiền tài trợ ban đầu vào tháng 6 năm 2024, do Speedinvest dẫn đầu, để xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu nền tảng. Vòng gọi vốn mới thể hiện một bước tiến đáng kể về tham vọng và vốn, phản ánh cả những tiến bộ mà Rivia cho biết họ đã đạt được với các khách hàng công nghệ sinh học đầu tiên cũng như sự thay đổi rộng rãi hơn trong AI của doanh nghiệp hướng tới các hệ thống hành động chứ không chỉ phân tích.
💜 của công nghệ EU
Những tin đồn mới nhất từ bối cảnh công nghệ EU, câu chuyện từ người sáng lập thông thái Boris của chúng tôi và một số tác phẩm nghệ thuật AI đáng nghi vấn. Nó miễn phí hàng tuần trong hộp thư đến của bạn. Đăng ký ngay bây giờ!
Vấn đề với dữ liệu thử nghiệm
Thách thức cốt lõi mà Rivia đang giải quyết là sự phân mảnh. Dữ liệu thử nghiệm lâm sàng được truyền từ hệ thống thu thập dữ liệu điện tử, thiết bị đeo của bệnh nhân, dụng cụ thí nghiệm, phần mềm quản lý địa điểm và hồ sơ pháp lý, thường thông qua các nhà cung cấp khác nhau, ở các định dạng khác nhau và với chu kỳ cập nhật khác nhau.
Các nhóm nghiên cứu dành phần lớn thời gian của họ chỉ để đối chiếu các nguồn dữ liệu này thay vì thu thập thông tin chuyên sâu từ chúng.
Nền tảng của Rivia, như được mô tả trong các tài liệu trước đó, tích hợp các luồng dữ liệu này vào một môi trường duy nhất. Lớp AI của nó, mà công ty hiện đang gọi là công cụ dữ liệu tác nhân, tiến thêm một bước nữa, sử dụng các tác nhân dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn để chủ động trả lời các câu hỏi về trạng thái dùng thử, xác định rủi ro đăng ký trước khi chúng bị chậm trễ và gắn cờ các vấn đề về chất lượng dữ liệu trong thời gian gần như thực.
Công ty cho biết họ đã triển khai nền tảng này với các khách hàng công nghệ sinh học đang tiến hành các thử nghiệm đang hoạt động, mặc dù họ không tiết lộ số lượng khách hàng hoặc quy mô thử nghiệm được thực hiện.
Agentic AI đáp ứng các môi trường được quy định
Các thử nghiệm lâm sàng diễn ra ở một trong những môi trường được quản lý chặt chẽ nhất trong bất kỳ ngành nào. Cơ quan Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ và Cơ quan Dược phẩm Châu Âu áp đặt các yêu cầu nghiêm ngặt về tính toàn vẹn dữ liệu, quá trình kiểm tra và tài liệu xác nhận.
Bất kỳ hệ thống AI nào hoạt động trong môi trường này không chỉ phải hoạt động tốt mà còn phải có thể giải thích và kiểm tra được theo những cách mà các công cụ AI đa năng không được thiết kế hướng tới.
Sự phức tạp về quy định này vừa là thách thức vừa là con hào của Rivia. Một công ty có thể xây dựng các tác nhân AI hoạt động bên trong khuôn khổ tuân thủ của FDA và EMA, thay vì xung quanh chúng, có một quan điểm có thể bảo vệ được mà một công cụ AI đa năng không thể dễ dàng sao chép.
Truyền thông đại chúng vẫn chưa rõ liệu Rivia đã đạt được mức độ sẵn sàng theo quy định đó hay đang xây dựng hướng tới mức đó.
Thị trường rộng lớn hơn cho AI trong các thử nghiệm lâm sàng đã thu hút được nguồn vốn đáng kể vào năm 2025 và 2026, với các đối thủ cạnh tranh bao gồm Medable, Veeva và một nhóm các công ty khởi nghiệp nhỏ hơn đang cạnh tranh trên các phần khác nhau của nhóm thử nghiệm.
Rivia đặt cược rằng lớp dữ liệu, chất nền kết nối mọi thứ khác, là vị trí có giá trị cao nhất trong kiến trúc. Với 13 triệu euro hiện có trong ngân hàng, nó có cơ hội để kiểm tra luận điểm đó.
Nguồn The Next Web