פרמיט גייסה בגיוס סיד 6 מיליון דולר
הסטארט-אפ פרמיט (Permit.io) השלים גיוס סיד של 6 מיליון דולר בהובלת קרן NFX ובהשתתפות Rainfall Ventures. בסבב השתתפו סדרה של משקיעים פרטיים.
פרמיט הוקמה לפני כשנה על ידי אור וייס המשמש כמנכל, לשעבר מנכ"ל ומייסד משותף של הסטארטאפ רוקאאוט, ואסף כהן המשמש כסמנכ"ל טכנולוגיה, לשעבר מהנדס תוכנה בפייסבוק ובמיקרוסופט. החברה מפתחת תשתית קוד למפתחים (SDK) שמאפשרת הטמעה של הרשאות ובקרת גישה לכל אפליקציה בכמה שורות קוד בודדות.
הפלטפורמה של פרמיט מספקת את כל התשתית והרכיבים הנדרשים לפיתוח והטמעה של הרשאות מקצה לקצה. אלה כוללים קומפוננטות לכניסה, אכיפה, ביקורת, אישורים, חשיפה של ניסיונות התחזות, אוטומציה של API ועוד.
באמצעות הרכיבים האלה, מפתחים יכולים בקלות לבנות מערכת הרשאות ולאחר-מכן לשלב אותה בכל האפליקציות הארגוניות. לאחר הפיתוח הראשוני, המערכת יכולה לשמש גם גורמים נוספים בארגון, כמו אנשי המוצר, באמצעות פלטפורמת Low-code. הפלטפורמה בנויה על גבי פרויקט הקוד הפתוח OPAL, שנוצר גם הוא על ידי אור וייס ואסף כהן.
"הקמנו את פרמיט אחרי שבנינו בעצמנו מערכות הרשאות שוב ושוב ושוב," אומר אור וייס, מנכ"ל ומייסד שותף של Permit.io. "בתור מפתחים בעצמנו, רצינו לבנות מערכת שתקל על החלק הסיזיפי של פיתוח מערכת הרשאות מודרנית ותאפשר שמירה על רמת האבטחה הגבוהה ביותר בארגון.״
- התפוצצות הבועה: טיפלתי תפטר 120 עובדים, אחרי שווי של 8.3 מיליארד דולר
- חברת Imagen גייסה 30 מיליון דולר לאוטומציה עבור צלמים מקצועיים
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
תקלות במערכת בקרת גישה מהוות סכנת אבטחה חמורה באפליקציות. כשלים יכולים להוביל לפריצות ולהדלפת מידע רגיש. לפי ההערכות, כ- 94% מהיישומים מכילים כשלים במערכות בקרת הגישה.
"למייסדי פרמיט יש חזון ייחודי שבוחן לא רק את מה שצריך לתקן, אלא רואה מול עיניו מציאות חדשה ושונה לחלוטין", אומר גיגי לוי-וייס, מייסד שותף של קרן NFX. "על ידי הבנה עם מה המהנדסים מתמודדים היום וההשפעה שיש לכך על ארגונים, הם הצליחו ליצור פתרון שמארגן מחדש את המערכת, וכיצד היא מחוברת בבטחה באמצעות בקרות גישה."
רופר מנתח צילומי מוח (גרוק)ה-AI מזהה אלצהיימר, פרקינסון ומחלות מוח שנים לפני רופאים ומאפשר עוד שנים טובות רבות לחולים
הטכנולוגיה שמשנה את כללי המשחק ברפואת המוח; מחקר חדש מדגיש שאנחנו בפתחה של מהפכה אמיתית. לראשונה בהיסטוריה, יש לנו כלים לזהות מחלות מוח שנים לפני שהן גורמות נזק בלתי הפיך
בחדר MRI בבית חולים מוביל, סריקת מוח נראית תקינה לחלוטין בעיני הרדיולוג המנוסה. אבל אלגוריתם של בינה מלאכותית מזהה משהו אחר: שינויים זעירים בעובי קליפת המוח ובדפוסי הקישוריות שמנבאים התפתחות של אלצהיימר בעוד 5-10 שנים. זו לא מדע בדיוני, זו המציאות החדשה של רפואת המוח, כפי שעולה ממחקר מקיף חדש שפורסם ב-Journal of Clinical Medicine.
המחקר חושף כיצד בינה מלאכותית הפכה מכלי עזר טכנולוגי למהפכה אמיתית באבחון מוקדם של מחלות נוירולוגיות. בעוד שרופאים מסתמכים על תסמינים קליניים שמופיעים כשהנזק כבר נרחב, מערכות AI מזהות סימנים מולקולריים ומבניים עדינים שנים לפני כן, פותחות חלון הזדמנויות קריטי להתערבות טיפולית.
אלצהיימר: המירוץ נגד השעון המוחי
הדוגמה המרשימה ביותר היא במחלת אלצהיימר. מודלים מתקדמים של למידה עמוקה משלבים נתונים משלושה מקורות: סריקות PET שמזהות הצטברות עמילואיד-בטא, MRI שמראה שינויים מבניים, וסמנים ביוכימיים מנוזל השדרה. התוצאה מדהימה, דיוק של מעל 90% בחיזוי מי יפתח את המחלה.
מערכות ה-AI מזהות את השינויים בטכניקה של התקדמות ברשת ברירת המחדל (Default Mode Network), רשת מוחית שפעילה כשאנחנו במנוחה ועוסקת בזיכרון ובחשיבה על העצמי. במחקר נמצא שבשלבים המוקדמים של אלצהיימר, הרשת הזו מראה תחילה פעילות-יתר כניסיון פיצוי, ואז דעיכה הדרגתית. ה-AI מזהה את הדפוסים הללו הרבה לפני שהמטופל מתחיל לשכוח איפה הניח את המפתחות.
- גולדמן זאקס מזהיר: האטה בהשקעות בבינה מלאכותית עלולה למחוק 20% ממחיר המניות
- "פיתוח תרופות חדשות ייקח חודשים במקום שנים רבות"
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
הזיהוי המוקדם של מחלות נוירולוגיות הוא לא רק עניין של ידיעה מוקדמת. זה לעתים קרובות ההבדל בין חיים עצמאיים לתלות מוחלטת, בין שימור יכולות קוגניטיביות לאובדנן המוחלט. כשמדברים על מחלות ניווניות של המוח, הזמן הוא האויב הגדול ביותר, והזיהוי המוקדם נותן לנו את הנשק החזק ביותר נגדו.
