Сиэтлский KenSci получил $8,5 миллионов в собственном первом раунде финансирования. Это собирается использовать капитал, дабы потом развивать его эти и платформу машинного обучения и увеличить его действия.
Компания, которая была выведена в Вашингтонском университете в Такоме, имеет скоро растущую клиентскую базу. KenSci растягивал в 2015 больше чем по окончании четырех лет изучения и отвлечённого индустрией сотрудничества.Платформа информации о здравоохранении KenSci и приведенные в воздействие машинным обучением заявления выстроены совместно с практикующими докторами, учеными данных, разработчиками машинного обучения и биомедицинскими исследователями и вычислением.«Неприятность в аналитике здравоохранения не находится в отсутствии данных, а в способности соединить и объединить эти обоснованно, дабы раскопать образцы и угадать риски, Самир Манджьюр, соучредитель и генеральный директор KenSci, сообщил в заявлении.
Потому, что Манджьюр видит его, устаревшие совокупности создали «окруженные сады», нечайно приведя к результатам не сильный здоровья и увеличив затраты здравоохранения.«Мы – разработка совокупность понимания, сверху этих устаревших совокупностей, дабы оказать помощь разрешить отечественным клиентам угадать и вмешаться заранее, а не наблюдающий назад двигатель, сказал Манджьюр.Разработка KenSci спроектирована, дабы угадать клинический риск, финансовый и эксплуатационный риск , разрешив совокупности здравоохранения к переходу к основанному на стоимости уходу. Платформа KenSci спроектирована, дабы глотать, преобразовать и объединить информацию о здравоохранении через клинический, требования, и больной произвел источники.
Библиотека больше чем 150 предварительно выстроенных модульных решений и моделей для клинического и эксплуатационного предсказания риска разрешает клиентам задать вопрос и ответить на более тяжёлые вопросы стремительнее, со средним развертыванием, занимающим 10 недель и видимость ROI через 90 дней, согласно данным Manjure.Компания применяет Лазурь Микрософт и Cortana suite, дабы двинуться на громадной скорости надёжный, машинное обучение масштаба облака.
Ignition Partners привела данный первый раунд финансирования с участием из Osage University Partners и Mindset Ventures.