Après une carrière en tant qu’enquêteur d’incidents au sein de sociétés de gestion des risques comme Kroll et FTI Consulting, Aaron Narva (photo ci-dessus) travaillait avec un grand client bancaire international chez le fabricant de logiciels de conformité Exiger. Il était chargé de surveiller la conformité juridique de ce client après qu’il ait fait la une des journaux une décennie plus tôt pour un scandale de blanchiment d’argent.

« Lorsque j’étais chez Exiger, nous avons acquis des entreprises de logiciels, notamment un outil logiciel d’IA qui nous a aidés à réduire les risques liés aux documents publics non structurés. Et nous avons construit un outil pour aider à identifier les risques de corruption et de sanctions dans les relations d’affaires pour les très grandes entreprises », a déclaré Narva à TechCrunch.

Ce travail lui a donné l’idée de Conflixis. Les hôpitaux et autres grands cabinets médicaux sont confrontés à des risques de corruption similaires à ceux des banques. Les sociétés pharmaceutiques et les fabricants de dispositifs sont si proches des médecins qu’ils sont tenus de divulguer les conflits d’intérêts : junkets, honoraires de consultation, parrainage de subventions de recherche, etc.

Beaucoup La recherche montre que ceux qui deviennent trop copains sont plus susceptibles de prescrire ces médicaments et appareils, qu’ils produisent de meilleurs résultats pour le patient ou non. Le risque est si grand que le gouvernement gère une base de données appelée OpenPaymentsData.com, où tout le monde peut voir les divulgations de conflits d’intérêts.

Pourtant, la divulgation de tels conflits n’arrête pas le problème, qui expose les hôpitaux à un risque juridique. Une foule de lois interdisent un tel comportement aux médecins, tout de la loi Stark à la loi anti-pots-de-vin (AKS).

En même temps, les intérêts commerciaux doivent travailler avec les médecins — les experts médicaux — pour les aider à rechercher de nouveaux médicaments et à construire des dispositifs. Toutes les interactions ne sont donc pas interdites.

Narva a imaginé un logiciel alimenté par l’IA comme un service qui identifierait pour les hôpitaux et les grands cabinets médicaux les situations réelles qui mettent l’hôpital – sinon le patient – en danger.

« Un grand système de santé peut avoir 200 000 relations entre ses médecins et ses vendeurs et fournisseurs », a déclaré Narva. « Laquelle de ces 200 000 relations vous affecte à cause de l’un des six risques ? »

Les risques vont du non-respect des lois à des résultats médicaux défavorables. Le gouvernement fédéral a également Fournit une base de données qui publie des informations sur la qualité des soins hospitaliers.

Narva a appelé un ami qu’il connaissait depuis la huitième année, Joseph Bergen, directeur de l’ingénierie chez BuzzFeed à l’époque, pour lui demander son avis sur l’idée. Bergen l’a tellement aimé qu’il a quitté son emploi et en est devenu cofondateur.

Conflixis fonctionne en ingérant des données provenant de OpenPaymentsData.com, des données d’approvisionnement de l’hôpital, des données sur les réclamations, des dossiers de résultats des patients, des formulaires de conflit d’intérêts et d’autres sources. Il analyse tous les points de conflit pour identifier ceux qu’un hôpital doit investiguer.

« D’accord, nous avons examiné les 5 000 ou 10 000 relations [and] voici les sept que vous devez réellement examiner », décrit Narva à titre d’exemple. « Comme, nous avons fait bouillir l’océan et voici les sept. »

Conflixis va encore plus loin et peut également prédire les dépenses d’un hôpital et suggérer des moyens de les réduire. Par exemple, l’hôpital achète-t-il un équipement plus coûteux sur la base d’une recommandation d’un médecin qui a une relation avec ce fournisseur, au lieu d’un appareil moins coûteux ?

« Nous pouvons faire en sorte que les hôpitaux réduisent considérablement leurs risques réglementaires, en augmentant leur confiance et leur transparence avec leurs patients, oui, mais aussi en prenant de meilleures décisions opérationnelles sur ce qu’ils achètent », dit-il.

Fondée en 2023, la société compte déjà une poignée de clients avec un peu moins de 5 millions de dollars de revenus, a déclaré Narva. Il vient d’annoncer un tour de table de 4,2 millions de dollars co-dirigé par Lerer Hippeau (le fonds fondé par l’ancien président de BuzzFeed, Kenneth Lerer) et Origin Ventures, avec la participation de Mark VC, Springtime Ventures et l’investisseur de pré-amorçage Cretiv Capital.

Conflixis rejoint un groupe encombré d’éditeurs de logiciels de conformité du secteur de la santé comme Compliatric et Symplr, bien que certains soient plus axés sur la protection des données des patients que sur la corruption et l’approvisionnement.

Selon M. Narva, ce qui distingue Conflixis, c’est la façon dont elle a marié les carrières de ses employés dans le travail d’enquête avec les LLM. Il a modifié des modèles prêts à l’emploi pour rechercher des modèles dans les données en fonction de « nos antécédents en matière de surveillance des transactions et de corruption dans les enquêtes sur les mégadonnées », dit-il.

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