Setelah berkarir sebagai penyelidik insiden di perusahaan manajemen risiko seperti Kroll dan FTI Consulting, Aaron Narva bekerja dengan klien perbankan internasional besar di pembuat perangkat lunak kepatuhan Exiger. Dia bertanggung jawab untuk memantau kepatuhan hukum klien setelah klien tersebut menjadi berita utama satu dekade sebelumnya karena skandal pencucian uang.
“Saat saya berada di Exiger, kami mengakuisisi beberapa bisnis perangkat lunak, termasuk perangkat lunak AI yang membantu menghilangkan risiko dari catatan publik yang tidak terstruktur. Dan kami membangun alat untuk membantu mengidentifikasi risiko korupsi dan sanksi dalam hubungan bisnis untuk perusahaan yang sangat besar,” kata Narva kepada TechCrunch.
IKLAN
GULIR UNTUK MELANJUTKAN KONTEN
Karya itu memberinya ide untuk Conflixis. Rumah sakit dan praktik medis besar lainnya menghadapi risiko korupsi yang sama seperti bank. Perusahaan obat dan produsen perangkat sangat dikenal oleh para dokter sehingga dokter diharuskan mengungkapkan konflik kepentingan: junket, biaya konsultasi, sponsor hibah penelitian, dan sejenisnya.
Banyak penelitian menunjukkan bahwa mereka yang terlalu familiar lebih cenderung meresepkan obat dan alat tersebut, terlepas dari apakah obat dan alat tersebut akan memberikan hasil yang lebih baik bagi pasien atau tidak. Risikonya begitu besar sehingga pemerintah menjalankan database bernama OpenPaymentsData.com, di mana siapa pun dapat melihat pengungkapan konflik kepentingan.
Namun pengungkapan konflik semacam ini tidak menghentikan permasalahan yang ada, dan justru menempatkan rumah sakit pada risiko hukum. Sejumlah undang-undang melarang perilaku dokter seperti itu, mulai dari Stark Law, hingga Anti-Kickback Statute (AKS).
Pada saat yang sama, kepentingan komersial perlu bekerja sama dengan dokter – ahli medis – untuk membantu mereka meneliti obat baru dan membuat perangkat. Jadi tidak semua interaksi dilarang.
Narva membayangkan perangkat lunak ini sebagai layanan bertenaga AI yang akan mengidentifikasi rumah sakit dan praktik medis besar mengenai situasi aktual yang menempatkan rumah sakit – jika bukan pasien – dalam risiko.
“Sebuah sistem kesehatan yang besar mungkin memiliki 200.000 hubungan antara dokter, vendor, dan pemasoknya,” kata Narva. “Manakah dari 200.000 hubungan tersebut yang berdampak pada Anda dari salah satu dari enam risiko ini?”
Risikonya berkisar dari pelanggaran hukum hingga hasil medis yang tidak menguntungkan. Pemerintah federal juga menyediakan database yang mempublikasikan informasi mengenai kualitas layanan rumah sakit.
Narva menelepon seorang teman yang dikenalnya sejak kelas delapan, Joseph Bergen, direktur teknik di Buzzfeed pada saat itu, untuk menanyakan pendapat Bergen tentang ide tersebut. Bergen sangat menyukainya, dia berhenti dari pekerjaannya dan menjadi salah satu pendiri.
Conflixis bekerja dengan menyerap data dari OpenPaymentsData.com, data pengadaan rumah sakit, data klaim, catatan hasil pasien, formulir konflik kepentingan, dan sumber lainnya. Sistem ini menganalisis seluruh titik konflik untuk mengidentifikasi titik konflik yang harus diselidiki rumah sakit.
“Oke, kita telah melihat 5.000 atau 10.000 hubungan (dan) inilah tujuh yang perlu Anda perhatikan,” jelas Narva sebagai contoh. “Seperti, kita merebus lautan dan ini ada tujuh di antaranya.”
Conflixis mengambil langkah lebih jauh dan juga dapat memprediksi biaya rumah sakit dan menyarankan cara untuk menguranginya. Misalnya, apakah rumah sakit membeli peralatan yang lebih mahal berdasarkan rekomendasi dokter yang mempunyai hubungan dengan vendor, dibandingkan membeli peralatan yang lebih murah?
“Kami dapat memungkinkan rumah sakit untuk secara signifikan mengurangi risiko regulasi, meningkatkan kepercayaan dan transparansi dengan pasiennya, namun juga membuat keputusan operasional yang lebih baik mengenai apa yang mereka beli,” katanya.
Didirikan pada tahun 2023, perusahaan ini telah memiliki beberapa klien dengan pendapatan di bawah $5 juta, kata Narva. Mereka baru saja mengumumkan putaran awal senilai $4,2 juta yang dipimpin oleh Lerer Hippeau (dana yang didirikan oleh mantan ketua BuzzFeed Kenneth Lerer) dan Origin Ventures, dengan mark vc, Springtime Ventures, dan investor pra-seed Cretiv Capital berpartisipasi.
Conflixis bergabung dengan banyak perusahaan perangkat lunak kepatuhan industri kesehatan seperti Compliatric dan Symplr, meskipun beberapa dari mereka lebih fokus pada perlindungan data pasien daripada korupsi dan pengadaan.
Narva mengatakan apa yang membedakan Conflixis adalah caranya mengawinkan karier karyawannya dalam pekerjaan investigasi dengan LLM. Mereka memodifikasi model yang ada untuk mencari pola dalam data berdasarkan “latar belakang kami dalam pemantauan transaksi dan korupsi dalam investigasi big data,” katanya.
NewsRoom.id
