Flahy、ナレッジグラフで治療判断を支援

Flahyの訴えの土台にあるのは、CEOが唱える通常のデータ検索と、彼が「設計上のグラフィカルな問い」と呼ぶものとの違いだ。彼の例では、問いは患者に遺伝子変異や高コレステロール指標があるかどうかではなく、新たな臨床シグナルがその特定の患者の治療法を変えるかどうかである。それに答えるには、平坦な記録を照会するのではなく、生物学的・臨床情報の大規模なグラフをたどる必要があると彼は主張する。

Singh氏によると、同社はそのグラフベースのデータベースの構築と、データ点間の関係を認識するモデルの訓練に数年を費やした。Neo4jを含むグラフ技術企業と協業しており、臨床意思決定は常にたどる問題だという彼の整理のもと、Flahyは独自のエンジンを自社開発したとSingh氏は述べた。彼が挙げた未解決の難題は経時データだ。ウェアラブル端末の計測値を他の健康情報と同じグラフに収め、システムが経時的な変化を読み取れるようにすることである。

同社によると、FlahyLifeはすでにこれを予防、早期発見、治療選択に応用しており、Flahyは有力な臨床検査機関や医療システムと協力してプラットフォームを展開し、ケアギャップを埋めているとしている。Singh氏が掲げる目標は、グラフをつなぐことでシステムが正しく推論し、適切な人に適切な検査を適切な時に提供できるようにすることだが、それが実際にできているかを示す独立した指標はない。