Como a startup de IA Conflixis está protegendo hospitais de médicos corruptos

Após uma carreira como investigador de incidentes em empresas de gestão de riscos como Kroll e FTI Consulting, Aaron Narva (na foto acima) estava trabalhando com um grande cliente de banco internacional na fabricante de software de conformidade Exiger. Ele era responsável por monitorar a conformidade legal desse cliente, que havia feito manchetes uma década antes por um escândalo de lavagem de dinheiro.

“Enquanto estava na Exiger, adquirimos algumas empresas de software, incluindo uma ferramenta de software de IA que ajudava a extrair riscos de registros públicos não estruturados. E criamos uma ferramenta para ajudar a identificar riscos de corrupção e sanções em relacionamentos comerciais para empresas muito grandes”, Narva disse ao TechCrunch.

Esse trabalho lhe deu a ideia para a Conflixis. Hospitais e outras grandes práticas médicas enfrentam riscos semelhantes de corrupção, assim como os bancos. Empresas farmacêuticas e fabricantes de dispositivos se tornam tão conhecidas em sua proximidade com os médicos que estes são obrigados a divulgar conflitos de interesse: viagens, honorários de consultoria, patrocínios de pesquisas e afins.

Muitas pesquisas mostram que aqueles que estão muito próximos são mais propensos a prescrever esses medicamentos e dispositivos, seja ou não para melhorar os resultados para o paciente. O risco é tão grande que o governo mantém um banco de dados chamado OpenPaymentsData.com, onde qualquer pessoa pode consultar as divulgações de conflitos de interesse.

No entanto, a divulgação de tais conflitos não resolve o problema, o que coloca os hospitais em risco legal. Uma série de leis proíbe esse comportamento por parte dos médicos, incluindo tudo desde a Lei Stark até a Lei Anti-Kickback (AKS).

Ao mesmo tempo, os interesses comerciais precisam trabalhar com os médicos — os especialistas médicos — para ajudá-los a pesquisar novos medicamentos e desenvolver dispositivos. Portanto, nem todas as interações são proibidas.

Narva imaginou um software como serviço impulsionado por IA que identificaria para hospitais e grandes práticas médicas as situações reais que colocam o hospital — se não o paciente — em risco.

“Um grande sistema de saúde pode ter 200.000 relacionamentos entre seus médicos e fornecedores,” disse Narva. “Qual desses 200.000 relacionamentos está impactando você em qualquer um de cerca de seis riscos?”

Os riscos variam desde a violação de leis até resultados médicos desfavoráveis. O governo federal também fornece um banco de dados que publica informações sobre a qualidade dos cuidados hospitalares.

Narva ligou para um amigo que conhecia desde a oitava série, Joseph Bergen, diretor de engenharia da BuzzFeed na época, para perguntar a opinião de Bergen sobre a ideia. Bergen gostou tanto que pediu demissão e se tornou co-fundador.

A Conflixis funciona absorvendo dados do OpenPaymentsData.com, dados de compras do hospital, dados de reivindicações, registros de resultados de pacientes, formulários de conflitos de interesse e outras fontes. Ela analisa todos os pontos de conflito para identificar aqueles que um hospital deve investigar.

“Ok, olhamos para todos os 5.000 ou 10.000 relacionamentos [e] aqui estão os sete que você realmente precisa investigar,” Narva descreve como exemplo. “Como, nós boilamos o oceano e aqui estão os sete.”

A Conflixis vai além e também pode prever os gastos de um hospital e sugerir maneiras de reduzi-los. Por exemplo, o hospital está comprando um equipamento mais caro com base na recomendação de um médico que tem um relacionamento com esse fornecedor, em vez de um mais barato?

“Podemos fazer com que os hospitais reduzam significativamente seu risco regulatório, aumentando sua confiança e transparência com os pacientes, sim, mas também tomando melhores decisões operacionais sobre o que estão comprando,” diz ele.

Fundada em 2023, a empresa já tem alguns clientes, com menos de $5 milhões em receita, disse Narva. Recentemente, anunciou uma rodada de investimento seed de $4,2 milhões co-liderada pela Lerer Hippeau (o fundo fundado pelo ex-presidente do BuzzFeed Kenneth Lerer) e Origin Ventures, com participação da mark vc, Springtime Ventures e do investidor pré-seed Cretiv Capital.

A Conflixis se junta a um campo competitivo de empresas de software de conformidade na indústria da saúde, como Compliatric e Symplr, embora algumas estejam mais focadas em proteger os dados do paciente do que em corrupção e compras.

Narva diz que o que diferencia a Conflixis é a forma como uniu as carreiras de seus funcionários no trabalho investigativo com modelos de LLM. Eles modificaram modelos prontos para buscar padrões nos dados com base em “nossas experiências em monitoramento de transações e corrupção em investigações de big data,” ele diz.

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