Pēc 22 miljonu dolāru ieguldījuma Valar Labs ir izlaidusi mākslīgā intelekta platformu, kas paredzēta, lai prognozētu ārstēšanas rezultātus vēža ārstēšanā. Tā kā vēzis ir kritiska slimība, mākslīgā intelekta integrēšana veselības aprūpē, jo īpaši onkoloģijā, rada būtiskus šķēršļus. Biotehnoloģiju uzņēmums Valar Labs ir izveidojis programmu, kas var prognozēt ārstēšanas panākumu iespējamību, potenciāli ietaupot pacientiem ievērojamu laiku. Uzņēmums ar papildu naudu plāno koncentrēties uz vairāk audzēju un ārstēšanas iespējām.
Daudziem audzējiem ir labākā prakse, taču tie bieži prasa vairākus mēnešus ilgu ārstēšanu, pirms tiek noteikti rezultāti. Piemēram, BCG terapija, kas ir pirmā urīnpūšļa vēža ārstēšanas līnija, darbojas tikai aptuveni pusi no laika. Valars vēlas novērst vajadzību pēc šīm neparastajām pieejām. Uzņēmums, ko izveidoja Stenfordas komanda, ir apņēmies izmantot AI, lai uzlabotu klīnisko lēmumu pieņemšanu un palīdzētu pacientiem un ārstiem izprast viņu ārstēšanas iespējas.
Vesta, pirmais Valar izstrādātais instruments, ir vērsts uz urīnpūšļa vēzi. Tas ir ne tikai teorētisks, bet arī pētnieki to izmantoja, sadarbojoties ar starptautiskiem medicīnas institūtiem, lai novērtētu vairāk nekā tūkstoti pacientu un izmantojot histoloģiskos attēlus, lai atklātu svarīgus terapijas atbildes rādītājus. Tas izmanto vizuālo AI, kas ir apmācīts liela apjoma attēlu datu iegūšanai, lai iegūtu svarīgus aspektus, palīdzot patologiem noteikt precīzas diagnozes, neaizņemot viņu vietu.
Uzņēmums uzsver, cik svarīgi ir nodrošināt ārstiem interpretējamus un noderīgus mākslīgā intelekta radītus datus, lai viņi varētu turpināt pieņemt galīgos lēmumus. Valar modeļi, kas ir apmācīti uz plašām datu kopām, ļauj paplašināt tās metodes, aptverot plašu vēža veidu klāstu, uzlabojot ārstēšanas rezultātu paredzamību.
Ar tādu ievērojamu investoru palīdzību kā DCVC un Andreessen Horowitz, Valar tikko piesaistīja $ 22 miljonus A sērijas finansējumam, kas palīdzēs Vesta komercializācijai un attīstībai citos ļaundabīgos audzējos. Uzņēmums izmanto līdzīgu pieeju genoma testēšanai, cenšoties samazināt bezjēdzīgu terapiju un viegli integrēties veselības aprūpes sistēmā, potenciāli ietaupot izdevumus.