Po kariéře vyšetřovatele incidentů ve firmách zabývajících se řízením rizik, jako jsou Kroll a FTI Consulting, pracoval Aaron Narva u velkého mezinárodního bankovního klienta ve společnosti Exiger, která se zabývá softwarem pro dodržování předpisů. Byl zodpovědný za monitorování dodržování právních předpisů tohoto klienta poté, co se před deseti lety dostal na titulní stránky novin kvůli skandálu s praním špinavých peněz. „Během mého působení ve společnosti Exiger jsme získali několik softwarových firem, včetně softwarového nástroje s umělou inteligencí, který pomáhal vytahovat rizika z nestrukturovaných veřejných záznamů. A vytvořili jsme nástroj, který pomáhal identifikovat korupční a sankční rizika v obchodních vztazích pro velmi velké společnosti,“ řekl Narva. Tato práce ho přivedla na myšlenku založit Conflixis. Nemocnice a další velké lékařské praxe čelí podobným korupčním rizikům jako banky. Firmy vyrábějící léky a přístroje se s lékaři kamarádí tak, že lékaři musí zveřejňovat střety zájmů: výlety, honoráře za konzultace, sponzorování výzkumných grantů a podobně. Mnohé výzkumy ukazují, že ti, kteří se s nimi příliš kamarádí, s větší pravděpodobností předepisují tyto léky a přístroje bez ohledu na to, zda by pro pacienta přinesly lepší výsledky, nebo ne. Riziko je tak velké, že vláda provozuje databázi s názvem OpenPaymentsData.com, kde si každý může prohlédnout informace o střetu zájmů. Zveřejňování takových střetů zájmů však problém nezastaví, což nemocnice vystavuje právnímu riziku. Takové chování lékařů zakazuje celá řada zákonů, počínaje zákonem Stark Law a konče zákonem o zákazu zpronevěry . Komerční zájmy zároveň potřebují spolupracovat s lékaři – odborníky v oblasti medicíny -, aby jim pomohly při výzkumu nových léků a konstrukci přístrojů. Ne každá interakce je tedy zakázána. Narva si představovala software jako službu poháněný umělou inteligencí, který by pro nemocnice a velké lékařské praxe identifikoval skutečné situace, které nemocnici – ne-li pacienta – ohrožují. „Velký zdravotnický systém může mít 200 000 vztahů mezi svými lékaři a prodejci a dodavateli,“ řekl Narva. „Který z těchto 200 000 vztahů na vás má dopad z některého z takových šesti rizik?“ Rizika sahají od porušení zákonů až po nepříznivé lékařské výsledky. Federální vláda také poskytuje databázi, která zveřejňuje informace o kvalitě péče v nemocnicích. Narva zavolal svému příteli, kterého znal od osmé třídy, Josephu Bergenovi, v té době řediteli technického oddělení společnosti Buzzfeed, aby se ho zeptal na jeho názor na tento nápad. Bergena to zaujalo natolik, že dal výpověď a stal se spoluzakladatelem. Conflixis funguje tak, že přijímá data z OpenPaymentsData.com, údaje o veřejných zakázkách nemocnic, údaje o nárocích, záznamy o výsledcíchpacientů, formuláře o střetu zájmů a další zdroje. Analyzuje všechny body střetu zájmů a identifikuje ty, které by nemocnice měla prošetřit. „Dobře, prošli jsme všech 5 000 nebo 10 000 vztahů [a] tady je sedm, na které je třeba se skutečně podívat,“ popisuje Narva příklad. „Jako bychom vyvařili oceán a tady je těch sedm.“ Conflixis jde ještě o krok dál a dokáže také předpovědět výdaje nemocnice a navrhnout způsoby, jak je snížit. Kupuje například nemocnice dražší zařízení na základě doporučení lékaře, který má s daným dodavatelem vztah, místo levnějšího? „Můžeme to udělat tak, že nemocnice výrazně sníží své regulační riziko, zvýší svou důvěru a transparentnost vůči pacientům, to ano, ale také učiní lepší provozní rozhodnutí o tom, co nakupují,“ říká. Společnost byla založena v roce 2023 a již má několik klientů s obratem necelých 5 milionů dolarů, uvedl Narva. Právě oznámila seed kolo v hodnotě 4,2 milionu dolarů, na němž se podílely Lerer Hippeau a Origin Ventures, dále se na něm podílely společnosti mark vc, Springtime Ventures a pre-seed investor Cretiv Capital. Conflixis se připojuje k přeplněnému poli softwarových společností v oblasti dodržování předpisů ve zdravotnictví, jako jsou Compliatric a Symplr, i když některé z nich se více zaměřují na ochranu údajů pacientů než na korupci a zadávání veřejných zakázek. Narva říká, že Conflixis se odlišuje tím, že skloubil kariéru svých zaměstnanců v oblasti vyšetřování s magisterským studiem. Upravila hotové modely tak, aby v datech hledaly vzorce na základě „našeho zázemí v oblasti monitorování transakcí a korupce při vyšetřování velkých objemů dat“, říká.