Docterz zebrał 5 mln rupii, prawie 60% od lekarzy-użytkowników

Docterz, startup z branży healthtech z siedzibą w Bombaju, pozyskał 5 crore rupii (₹5 Cr) od około 35 inwestorów. Blisko 60% tej kwoty, czyli prawie 3 crore, wpłaciło około 20 lekarzy, którzy już korzystają z jego platformy. W gronie inwestorów są też Vineeta Singh z Sugar Cosmetics oraz Avnish Anand z CaratLane.

Spółkę założył ponad dekadę temu praktykujący pediatra, dr Atish Laddad. Docterz oferuje zintegrowany system elektronicznej dokumentacji medycznej (EMR) i zarządzania gabinetem: obejmuje on umawianie wizyt, rozliczenia, zarządzanie szczepieniami oraz kontakt z pacjentami. Celem jest odciążenie lekarzy z administracji, by mogli poświęcać więcej czasu pacjentom.

Od recept po asystenta na WhatsAppie

Platforma pomaga w prowadzeniu dokumentacji, wystawianiu recept i rozliczeniach. Oparty na AI system uczy się na wzorcach przepisywania leków przez lekarza, aby upraszczać rekomendacje. Lekarze mogą też przekazywać pacjentom zrozumiałe informacje medyczne oraz kontrolować zapasy szczepionek, terminy ważności i zużycie materiałów.

Pacjenci dostają asystenta działającego w WhatsAppie. Umożliwia on rezerwację wizyt, sprawdzenie aktualnego czasu oczekiwania w gabinecie, wgląd w dokumentację i historię wizyt, bez pobierania osobnej aplikacji.

Na co pójdą pieniądze

Kapitał ma wesprzeć wzrost organiczny, ewentualne przejęcia i rozwój praktycznych narzędzi opartych na AI, m.in. do dokumentacji, zadań administracyjnych i analizy danych gabinetu. Firma chce też dotrzeć do większej liczby niezależnych lekarzy i mniejszych klinik w Indiach oraz pogłębić integracje z indyjskim ekosystemem cyfrowej ochrony zdrowia, w tym z Ayushman Bharat Digital Mission (ABDM).

Udział obecnych użytkowników w rundzie to sygnał akceptacji produktu. Według spółki część z nich korzysta z platformy od lat, np. pediatra dr Dhananjay Sangle, który używa jej w praktyce pediatrycznej i ginekologiczno-położniczej. Wyzwaniem pozostaje jednak przekonanie kolejnych lekarzy do przeniesienia danych i procesów oraz pokazanie wymiernych korzyści, a w przypadku AI także odpowiedzialne traktowanie danych pacjentów.