三家醫療企業今日在美國IPO，這一家憑借AI+大數據為醫院節省數億美元
成立11年，共獲8次3．77億美元融資
回顧Health Catalyst的融資歷史，從2011年至今共獲得8次融資，累積融資金額3．77億美金。每輪融資中，基于對Health Catalyst業績的信心，都可以看到很多機構在重復投資。
特別是Norwest Venture Partners，參與8次融資中的6次。2016年2月的E輪中出手之后，還在2017年10月單獨投資了5500萬美元。紅杉資本出手四次，Kaiser Permanente Ventures出手三次。出手兩次的有CHV Capital、Sands Capital Ventures、Sorenson Capital、BYU Cougar Capital和UPMC。
投資機構里面出現了UPMC匹茲堡大學醫學中心，作為Health Catalyst的客戶，一定是感受到了其解決方案對業務帶來的顯著效果，才會選擇投資該公司。UPMC在Health Catalyst的融資中出手兩次，在E輪和F輪中進行了投資。
在Health Catalyst的股東里面，投資次數最多的Norwest Venture Partners并不是最大的股東，占股比例為21％。紅杉資本是最大股東，占股比例為21．9％。匹茲堡大學醫學中心擁有Health Catalyst 6．3％的股份。
本次IPO上市之后，Health Catalyst將獲得的資金投入到業務的擴展中，同時也會考慮將其中一部分資金用于收購，輔助公司業務的快速成長。
創建數據庫到分析數據，為醫療機構實現管理的優化
Health Catalyst公司創立之初，主要業務是為診所和醫院創建醫療健康數據庫。雖然大多數大型醫療保健機構已經實現了信息化管理，跨越了第一個以電子方式獲取醫療記錄的障礙，但這些數據如何才能為業務帶來真正的改進，醫療機構的管理人員并不明確。
幾乎每個醫院和醫院系統都需要一個數據倉庫來存儲、可視化和利用醫療健康數據，并用數據來解決美國醫療系統中7500億美元的浪費（數據來自healthcarefinancenews的一篇報告）。過去，缺乏數據阻礙了醫療護理質量的提升。現在的情況正好相反，醫療機構有了很多數據，但是如何正確使用這些數據沒有很好的方法。
湯姆·伯頓和史蒂文·巴洛在創立Health Catalyst之前，一直在山間醫療保健公司負責成本管理和流程優化。他們敏銳的看到了市場的機會，意識到位客戶建立醫療保健數據倉庫是不夠的，需要能夠幫助客戶發現問題，制定計劃并實施流程和組織變革。
在基礎的數據管理之上，Health Catalyst提供了更深層次的解決方案來滿足這一日益增長的需求。該公司的平臺能夠幫助大型綜合醫院和小型醫院提高管理質量，整合和分析醫療保健系統中復雜的運營、財務、臨床和研究數據，對數據進行分析，提升管理水平。
通過數據的分析，可以改善患者的住院時間、再入院率，減少不必要的手術和預防患者傷害等方面的成本，讓醫院實現數百萬美元的成本節約。除了節省醫院的管理成本外，還可以滿足合規需求，最重要的是，改善患者的健康狀況。正如公司的名字一樣，Health Catalyst想要成為改善醫療質量的催化劑。
Health Catalyst在發展的前三年中，每年的業務規模都在翻番，同時將其產品線從八個獨立的解決方案擴展到一個包含40多個集成產品的大平臺。
Health Catalyst的初期業務完成了諸多醫院和診所的數據平臺建設，包括Allina Health、印第安納大學醫學院、MultiCare健康系統、北紀念醫療保健、普羅維登斯健康與服務、斯坦福醫院、德克薩斯兒童醫院，服務了2000萬患者。2011年，Health Catalyst獲得了來自紅杉資本的A輪投資。
隨后的兩年里，Health Catalyst成長得非常快，2013年的營收增長了5倍多，達到4500萬美元。“平價醫療法案”對美國電子病歷EHR的推動，使得醫療機構更關注數據平臺的搭建。在這段時間里，Health Catalyst在和傳統的軟件巨頭IBM、甲骨文的競爭中，獲得了較好的發展機會，進入了135家醫院和1700家診所。Health Catalyst宣稱能夠比大公司提供更快、更靈活的數據解決方案。
人工智能技術在后期輔助公司業務快速提升
Research and Markets的一份報告中顯示，從2015年開始，全球醫療分析市場正在以驚人的速度增長，復合年增長率為26．2％。到2021年，全球醫療保健分析市場預計將達到184億美元。大數據分析的重要性日益增加，推動了市場的發展，也使得Health Catalyst的發展遇到了前所未有的機遇。
2016年12月，Health Catalyst推出了第一個針對醫療保健的開源機器學習軟件庫healthcare．ai。通過開源，Health Catalyst希望通過整個醫療大數據行業的合作，來促進人工智能在這個領域的應用，使醫療機構能夠輕松地一起學習和使用這些工具分析數據。
很多醫療機構在數據分析方面并不擅長，借助healthcare．ai，醫療機構能優化分析結果和流程，建立預測模型，以減少再入院率，確定患者支付的可能性以及優化臨床醫生的時間表。
Touchstone系統
2018年，Health Catalyst在經過人工智能技術的探索之后，推出了名為Touchstone的人工智能支持的醫療基準測試和性能改進解決方案，這是一個突破性的分析應用程序。
Health Catalyst在對100名醫院和衛生系統高管進行的調查數據顯示，在對機構進行改進時，如何確定全國性能最佳的機構進行基準對比是一個難題。醫療機構需要在臨床、財務和運營方面取得可持續的改進，但以往都是在黑暗中摸索。
Touchstone通過梳理來自電子健康記錄、索賠、成本核算數據集、運營和外部基準的數據，解決了醫療機構領導者面臨的這些問題，讓醫院的非數據分析人員也能夠輕松找出績效不佳的具體原因，找到改進方向。
2018年，Health Catalyst收購了國最大的人口健康管理公司之一Medicity，公司的客戶數量幾乎翻了一番。基于醫療大數據的基礎上，Health Catalyst可以做很多事情。
從2019年的新聞中，我們看到了該公司通過閉環分析解決了醫生職業倦怠問題，也看到了針對人口健康的基礎解決方案。
甚至，Health Catalyst和MedRhythms通過合作，開始嘗試數字治療方案。該項目是Health Catalyst新生命科學業務的第一個項目，想要通過人工智能算法，使用音樂療法來修復中風者的受損神經。
招股書披露的Health Catalyst收入數據
2018年，Health Catalyst的表現可以用強勁來形容。在這一年中，Health Catalyst的營收增長超過50％，其毛利潤增長超過80％。該公司還在2018年增加了16個新的醫療系統客戶，比公司10年歷史上的任何一年都多。
Health Catalyst還在2018年增加了200多名團隊成員，到今年年底，全美有近750名團隊成員。同樣在這一年中，Health Catalyst的客戶實現了250多項記錄在案的臨床、財務和運營改進，這是該公司歷史上任何一年中最多的。而2019年一季度已經達成3521萬美元的收入，更是遠超2018年同期。
Health Catalyst除了在營業收入上持續高速增長，行業分析師也給予該公司很高的評級。行業領頭羊KLAS Research在針對Health Catalyst客戶的調查中，因為其高客戶滿意度和高客戶保留率，授予Health Catalyst其商業智能“KLAS最佳”排名。
長期以來，Health Catalyst還被頂級醫療保健和技術出版物公認為“最佳工作場所”，并在2018年吸引了數名世界級專家加入團隊。
帶給國內創業者的思考
在動脈網之前對醫療大數據企業和人工智能企業的梳理中，我們看到國內有大量的醫療大數據公司涉及信息化平臺、數據庫，也就是數據的創建、存儲部分。而在對數據進行加工、清洗和分析環節，很少有企業能參與。即使有企業涉及數據整理和分析的相關業務，也多偏向醫生科研和臨床層面。
在人工智能公司的應用場景中，更多的是基于臨床數據和影像數據去提升醫生的診療能力，也很少能看到有企業專注于醫療機構的成本控制、結構和流程優化。之前在動脈網對人工智能企業的商業模式分析中，部分人工智能企業沒有合適的買單方，商業閉環建立困難。
而美國Qventus（AnalyticsMD）、Health Catalyst等企業，能夠在諸多數據中找到提升醫院管理水平，降低成本的方法，讓醫院能夠愿意為產品付費，最終實現營業收入的大幅度增長。我們也希望國內的醫療大數據和人工智能領域，能夠有更多類似的企業涌現，在醫院管理領域發揮大數據和人工智能的價值。
文 ｜ 劉宗宇
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