Anterior, una startup radicada en Nueva York, ha captado 40 millones de dólares esta semana para abordar uno de los puntos más problemáticos y ampliamente odiados en el sector sanitario: la carga administrativa clínica dentro de los planes de salud, en especial la autorización previa.
Esta ronda eleva el total de financiación de la empresa a 64 millones de dólares desde su fundación en 2023. Entre sus inversores se encuentran Sequoia Capital, NEA, FPV y Kinnevik.
Durante décadas, los pacientes se han acostumbrado a un sistema en el que deben esperar díás o semanas para obtener aprobaciones de tratamientos, lo que incrementa costos, deteriora la experiencia del paciente y agrava la crisis de desgaste profesional clínico. Médicos y aseguradoras suelen invertir horas navegando por estos procesos, pero los modelos de lenguaje extenso (LLM), cuando se diseñan con responsabilidad y son supervisados por clínicos, pueden automatizar aproximadamente el 90% de este trabajo administrativo, según Abdel Mahmoud, CEO de Anterior.
“Los clínicos se convierten en supervisores de la IA en lugar de procesadores de papeleo”, comentó.
Señaló que los LLM de propósito general pueden apoyar algunas tareas de los planes de salud, pero carecen de la precisión e integración necesarias para un uso rutinario en el ámbito sanitario. Anterior se centra en adaptar la IA a los flujos de trabajo de las aseguradoras, añadiendo supervisión y controles para hacerla utilizable en las operaciones cotidianas.
Básicamente, la startup se enfoca en la “última milla” que hace que los LLM sean utilizables en la sanidad, resolviendo los problemas de precisión, seguridad, integración y capacidad de auditoría, explicó Mahmoud. Argumentó que la IA a veces fracasa para las aseguradoras no por los modelos en sí, sino por la implementación. Anterior integra tanto ingenieros como clínicos directamente con los clientes para adaptar la tecnología a sus flujos de trabajo existentes, probar sus resultados y ayudar al personal a usarla en la práctica.
La plataforma también ofrece acciones modulares —como leer faxes, interpretar historiales médicos frente a protocolos y convertir PDFs de pólizas en lógica de decisión— que los planes de salud pueden combinar para automatizar a gran escala los flujos de trabajo de su personal.
“En esencia, tenemos una plataforma de razonamiento clínico impulsada por IA”, afirmó Mahmoud.
Anterior cobra a sus clientes (planes de salud) en función del valor que genera su tecnología, por lo que el precio varía según el caso de uso y también puede incluir tarifas por tarea, como por cada autorización previa aprobada automáticamente.
En el despliegue de la startup con Geisinger Health Plan, su sistema está aprobando tratamientos oncológicos en aproximadamente 155 segundos, en comparación con las semanas que se tardaba anteriormente, dijo Mahmoud.
“Esto significa que un paciente con cáncer puede obtener la aprobación de su tratamiento mientras aún está sentado en la consulta”, declaró.
Esto no solo conduce a decisiones más rápidas, sino también a menores costos debido a la reducción del trabajo administrativo y del tiempo del personal dedicado a las aprobaciones.
Mahmoud ve a los competidores de Anterior en dos categorías: la primera son las soluciones puntuales para flujos de trabajo específicos de los planes de salud.
“Tenemos mucho respeto por lo que hacen. Podemos coincidir en algunos flujos, pero Anterior está construyendo algo más amplio: un cerebro de IA clínica que funciona en toda la gama de flujos de un plan de salud, desde la autorización previa hasta la gestión de la atención, la integridad de pagos y el ajuste de riesgo”, explicó.
El segundo grupo son las grandes empresas tecnológicas. Mahmoud afirma que la relación de Anterior con compañías como Anthropic y OpenAI es más “co-petitiva” que competitiva, ya que las ve como socios potenciales.
De cara al futuro, Mahmoud señaló que la nueva financiación se destinará a ampliar los despliegues de Anterior con planes de salud, construir integraciones adicionales y escalar los equipos que trabajan con los clientes para implementar la tecnología.
Foto: Sakchai Vongsasiripat, Getty Images