全世界每年进行超过 4 亿例外科手术。其中越来越多的作品被完整拍摄。然而，一旦手术室的门关闭，大部分信息仍然无法利用。
Uncovr 正在攻击的正是这一悖论，这家初创公司宣布筹集 700 万美元（约合 600 万欧元），由 Index Ventures 领投，Seedcamp、Frst、No Label Ventures、Entrepreneurs First 以及几家专门从事健康和人工智能领域的天使投资人参与其中。该公司已经在美国和欧洲的手术室部署，正在开发一个能够自动分析手术视频以生成手术报告和计费代码的平台。
它寻求解决的问题远非传闻，根据该公司引用的数据，一项对 500 个卫生系统的 1000 多个病例进行的多机构研究表明，大多数手术报告省略了超过 70% 的推荐临床信息。该平台的早期部署还显示，在 16% 的分析案例中，文档中缺少关键或可计费步骤，平均报销差距约为 10%。
这些记录上的差距所产生的后果远远超出了简单的医院管理范围，事实上，它影响了护理的连续性，使术后并发症的分析复杂化，并降低了可用于改进手术实践的数据的质量。
Uncovr 的举措展示了人工智能在健康领域的更深层次发展。第一波数字化浪潮聚焦于医疗记录，第二波数字化浪潮聚焦于影像和辅助诊断，两年来，第三代参与者一直在使用大型语言模型实现医疗文档自动化，现在，人工智能开始直接攻击医疗行为本身。
Uncovr 开发的技术每秒分析手术视频，以识别所执行的手势、它们的顺序、干预期间发生的事件以及医生做出的决定。根据这种临床理解，该平台自动生成结构化操作报告和管理编码所需的元素。
对于许多投资者来说，今天的手术代表着十年前的医学成像：一个巨大的数据库，但在很大程度上仍未得到充分利用。
这个主题更具战略意义，因为手术机器人技术的主要参与者，从 Intuitive Surgical 及其达芬奇系统开始，已经控制了允许收集这些数据的部分基础设施。这场战斗不再只是机器人或软件的问题。现在涉及的是构建用于训练未来手术辅助系统的数据集的能力。
这可能是 Uncovr 背后真正的投资论点所在。自动生成报告构成了该平台的第一个可见应用程序。但潜在的价值在于建立一个大规模的结构化手术数据库。就像促成大型语言模型出现的文本语料库或为特斯拉自动系统提供动力的驾驶数据一样，操作数据可能成为下一代医疗人工智能最具战略意义的资产之一。
这种观点也解释了 Index Ventures 的兴趣，该基金不仅为医院生产力工具提供资金，而且押注于新的基础设施层的出现，旨在使人工智能系统可以测量、分析和利用手术。
创始团队是另一个差异化因素。与该公司负责人伊内斯·伊拉基 (Ines Iraki) 一起工作的还有苏黎世联邦理工学院 (ETH Zurich) 工程师约翰·迪普 (Johann Diep)，他曾为欧洲航天局 (European Space Agency) 从事人工智能系统工作。该项目还依赖于国际知名肝胆外科医生、手术数据研究先驱 Eric Vibert 教授。
在学会管理患者档案并解释医学图像之后，人工智能现在开始了解手术室内发生的事情。 Uncovr 的提升证明了这一新阶段。尤其是报告自动化背后隐藏着一个更大的问题：数据基础设施的建设，可以为人工智能辅助的下一代手术提供动力。
