Bunkerhill Health, hastaneler için geliştirdiği agentic AI platformu Carebricks’i büyütmek amacıyla Series B yatırım turunda $55 milyon fon sağladı. Tura Sequoia Capital, Felicis, Optum Ventures ve Y Combinator yeniden katılırken, Khosla Ventures da yatırımcılar arasına eklendi. Şirketin temel iddiası, sağlık alanındaki yapay zekâ projelerini araştırma ve pilot aşamasından çıkarıp, canlı klinik veriler üzerinde kurumsal ölçekte çalıştırılabilir hale getirmesi.
Sağlık sektöründe yatırım miktarı tek başına belirleyici görülmüyor; asıl kritik soru, geliştirilen yazılımın gerçekten çalışan bir hastane ortamına girip girmediği. Bu alan, laboratuvar veya sınırlı pilot denemelerde iyi sonuç verip gerçek hasta kayıtlarına hiç temas etmeyen çok sayıda makine öğrenimi girişimi gördü. Bunkerhill Health’in yatırımcılara ve mevcut müşterilerine sunduğu tez, Carebricks’in bu boşluğu kapattığı yönünde.
Şirketin faaliyet gösterdiği zemin de oldukça büyük. ABD’de sağlık harcamaları 2024 itibarıyla $5.3 trilyon seviyesine ulaşmış durumda. Buna ek olarak, personel yetersizliği ülke genelinde sağlık hizmeti sunucuları üzerinde baskı yaratmayı sürdürüyor. Bunkerhill Health, fırsatı tam da bu noktada tanımlıyor: sağlık sistemleri hastalar için daha fazlasını yapmak istiyor, ancak mevcut ekiplerin bunu uygulamaya ayırabildiği zaman ve kapasite sınırlı kalıyor.
Şirkete göre geçmiş on yıllarda klinisyenlerin yükünü hafifletmek amacıyla büyük ölçüde dokümantasyon sistemlerine yatırım yapıldı. Carebricks’in yaklaşımı ise yalnızca fikirleri kayıt altına alan yazılımlar yerine, klinisyenlerin zaten aklında olan süreçleri fiilen harekete geçiren yazılım katmanına odaklanıyor. Platform, hastanelerin raf ürünü sabit bir çözüm satın alması yerine kendi yapay zekâ ajanlarını oluşturmasına imkân tanıyor.
Bu ajanların kullanım alanı oldukça geniş. Bazıları kardiyoloji görüntülemelerini inceleyerek kalp hastalığının erken işaretlerini saptıyor ve takip gerektiren hastaları işaretliyor. Diğerleri ön onay süreçlerini yönetiyor ya da kayıt sistemlerindeki verileri güncel tutuyor. Bunun yanında, yapay zekâ sunumlarında daha az öne çıkan ancak sağlık çalışanlarının haftalık mesaisinden ciddi zaman alan idari iş akışları da platformun kapsama alanında bulunuyor.
Carebricks bugün Cleveland Clinic, University of Texas Medical Branch ve Intermountain Health tarafından kullanılıyor. Bu noktada en somut örneklerden biri University of Texas Medical Branch, yani UTMB tarafında görülüyor. Kurumun Chief AI Officer görevindeki Dr. Peter McCaffrey’e göre sistem üzerinde klinik bakım, operasyon ve idari alanlara yayılan 20’den fazla ajan canlı olarak çalışıyor. Bu da platformun yalnızca tek bir kullanım senaryosuna değil, aynı kurum içinde çoklu iş akışına entegre edildiğini gösteriyor.
UTMB’de paylaşılan ilk örnek, koroner kalsiyum tespiti yapan bir ajanla ilgili. FDA-cleared bir algoritma üzerine kurulu bu ajan, kullanımının ilk ayında bir hastayı yaklaşan kalp krizi riski açısından işaretledi. Sonrasında kardiyoloji ekibi riski doğruladı ve hastaya üçlü bypass uygulandı. Bakım ekibi, erken tespitin hastanın hayatını kurtardığını belirtiyor. Ancak bunun tekil bir vaka olduğu, kontrollü bir çalışma niteliği taşımadığı ve ajanla ilgili yanlış pozitif oranı ya da daha geniş hasta grubundaki zaman içindeki performansa dair yayımlanmış veri bulunmadığı da açıkça not edilmeli.
UTMB’den aktarılan diğer sonuçlar da bağımsız bir denetimden değil, kurumun ve Bunkerhill Health’in kendi bildirimlerinden geliyor. Nefroloji triyaj ajanı, hastaları ciddiyet seviyesine göre önceliklendiriyor; acil vakaları öne çıkarırken diğerlerini telemedicine tarafına yönlendiriyor. UTMB, bu yapının uzman bekleme süresini ortalamada yüzde 50’den fazla azalttığını bildiriyor. Bir başka ajan, BT taramalarında tesadüfen saptanan akciğer nodüllerinin uygun takip sürecine taşınmasını izliyor. Kurumun verdiği rakamlara göre acil vakalarda yanıt süresi yüzde 80 hızlanırken, kılavuzlarla uyumlu takip oranı iki katına çıktı ve manuel koordinasyon yükü azaldı.
Burada dikkat çekici nokta, paylaşılan sayıların sentetik benchmark sonuçları değil, canlı üretim ortamındaki operasyonel veriler olması. Bu, sağlık yapay zekâsı için önemli bir ayrım. Öte yandan bu sonuçlar tek bir kurumun veri yapısını, iş akışlarını ve personel düzenini yansıtıyor; dolayısıyla başka bir hastane sisteminde aynı eğrinin görüleceğine dair garanti sunmuyor.
Yeni yatırımla birlikte Bunkerhill Health, Carebricks’i daha fazla klinik ve operasyonel kullanım alanına yaymayı hedefliyor. Şirket aynı zamanda yönetişim, izleme ve güvenlik önlemlerini de genişleteceğini söylüyor. Bu başlık özellikle kritik çünkü bir bölümün kendi triyaj ajanını geliştirebilmesi, o ajanın nasıl ayarlandığı ve hangi sonuçları doğurduğuna ilişkin sorumluluğun da kuruma ait olduğu anlamına geliyor.
Dolayısıyla Carebricks benzeri bir platformu geniş ölçekte devreye almayı değerlendiren sağlık sistemi yönetimlerinin yalnızca performans değil, sorumluluk paylaşımı, izleme sıklığı ve bir ajanın kararıyla klinisyenin değerlendirmesi çeliştiğinde izlenecek süreç gibi başlıklara da net yanıt araması gerekecek. UTMB’de 20’den fazla ajanın canlı kullanıma ulaşmış olması, Bunkerhill Health’e rakiplerinin çoğunda henüz bulunmayan güçlü bir referans örneği sağlıyor. Ancak bunun sektör geneline ne ölçüde taşınabileceği, yalnızca teknik ölçeklenmeye değil, bu ajan sayısı arttıkça yönetişim tarafının nasıl yönetileceğine bağlı olacak.
