他在误诊中幸存下来，随后打造了一款用于临床决策的AI平台。

2017年3月20日，Clement Okoh走进拉各斯一家医院，此前他咨询过的医生认为他患的是肌肉拉伤和普通疼痛。他说，几小时后，他便无法行走了。 

他后来得知，肌肉拉伤的诊断是错误的。那被当作普通疼痛而忽视的症状，后来被确诊为侵袭性多发性骨髓瘤——一种在浆细胞中发展的血液癌症——正在侵蚀他的脊椎。当错误被发现时，损伤已十分严重。肿瘤已严重削弱了他的椎骨——构成人体脊柱的骨骼——以至于一次轻微跌倒就足以导致脊椎骨折，使他瘫痪。

Okoh说，几小时内他被送往美国。他说，美国马里兰州巴尔的摩约翰·霍普金斯医院的医生告知他只有四到五年的寿命，并面临一系列即时风险：中风、肺栓塞、深静脉血栓、血液中毒和内出血。外科医生切除了肿瘤并对其脊椎进行了融合手术。Okoh回忆起他的神经外科医生曾告诉他，他再也无法行走了。但他做到了。

那次康复不仅仅是救了他的命；它也塑造了他此后的方向。在重症监护和康复期间，他下定决心，如果能够生存，他将回到尼日利亚，致力于构建能够减少未来类似结果发生概率的系统。

这个承诺成就了Monte Sereno Health——一个由人工智能驱动、旨在提供主动式初级护理和持续健康管理的平台，于2021年创立。

该公司正试图解决非洲医疗体系中一个更深层的结构性问题：碎片化。患者往往在非正规医疗提供者、资源匮乏的诊所、药房和实验室之间辗转，而这些机构之间几乎不共享数据，超负荷运转的医生在信息有限的情况下做出决策。 

世界卫生组织（WHO）2021年关于卫生信息系统的报告发现，47个非洲国家中有30个缺乏准确登记出生和死亡的能力，死亡原因数据在很大程度上无从获取。缺乏统一的数据标准，进一步限制了跨系统整合和比较卫生信息的能力。

Okoh说，他遭受的误诊并非单纯是医疗失职，而是碎片化系统可预见的结果——在这个系统中，医生在数据有限的情况下工作，患者携带纸质病历，临床决策过程中几乎没有实时核查或支持。

在许多情况下，诊断依赖于单一医生的判断，往往无法获取完整的患者病史或决策支持工具。梅奥诊所（一家非营利性学术医疗中心）的一项研究显示，全球高达20%的严重病症在初次就诊时遭到误诊。近年来扩大了医疗覆盖面的远程医疗，并未完全解决这一问题。它将患者与医生连接起来，但在诊疗过程中几乎没有提供监督或质量控制。

"你根本不知道自己在和谁交谈，也没有实时的质量检查，"Okoh说。

Okoh强调，Monte Sereno的解决方案并非又一款远程医疗应用程序，而是他所描述的医疗操作系统：一套全栈数字基础设施，旨在覆盖并连接整个医疗旅程的每个环节。

医疗操作系统

该平台并非提供孤立的诊疗，而是将人工智能（AI）嵌入每一次交互中。在医疗诊疗过程中，Monte的AI助手StarPilot与医生和患者同步运作，实时分析症状、调取病历，并查询全球研究数据库。

如果患者报告发烧和头痛，系统不会停留于常见假设。它会询问患者的旅行经历，交叉参考疾病流行数据，并建议后续问题或检查。例如，如果患者曾到访拉各斯，系统会触发提示，要求排除疟疾或伤寒，而不仅仅是流感。

据Okoh表示，Monte的目标不是取代医生，而是缩小误差范围。2025年一项针对尼日利亚医疗从业者的横断面研究发现，医疗错误的发生率从42.8%到高达89.8%不等。

"AI可以实时挑战医生和患者双方，"Okoh说，"但最终决定仍由医生作出。"

该平台的核心功能之一是可携式电子健康记录，可跟随患者跨越不同医疗服务提供者和地域。

Monte Sereno的系统通过上传功能将记录数字化，甚至包括纸质记录。一旦整合，这些数据将成为持续更新档案的一部分，为平台上的每一次交互提供信息依据。

该系统不仅存储信息，还对其进行解读。如果某种药物因新研究而被认定存在安全隐患，平台会自动标记。如果医生开出存在冲突的药物，系统会向双方发出提醒。

为资源匮乏而设计

据Okoh介绍，Monte Sereno的构建充分考虑了非洲的资源限制。该大陆面临日益严峻的卫生人力危机，预计到2030年将短缺610万名医疗工作者。与此同时，来自非洲疾病预防控制中心和联合国非洲经济委员会的数据显示，医疗融资每年存在660亿美元的缺口。

据尼日利亚医学协会称，尼日利亚的医患比例可高达1比10,000。在一些农村地区，患者需要从家中出发行驶超过30公里，才能在有条件的地方获得医疗救治。

通过内置翻译工具，Monte允许印度、埃及和拉丁美洲等国家的医生在没有语言障碍的情况下为尼日利亚患者提供诊疗。在试点测试中，多语言诊疗得以顺畅进行，每位参与者均可看到以其偏好语言呈现的回复。

它还支持共享诊疗模式，多名患者可通过单一设备接受评估。受印度试验的启发，这一模式有助于将医疗服务延伸至智能手机和可靠网络覆盖有限的社区，一部手机即可为数千名患者提供服务。

但这种方式引发了隐私方面的担忧。当多名患者使用同一设备时，若安全措施薄弱，病史、诊断结果和个人信息等敏感数据可能遭到泄露。 

在低网络连接环境中，设备被重复使用，安全性更难以保障，数据泄露或未经授权访问的风险随之增加。若缺乏强加密、用户身份验证和清晰的数据隔离机制，患者隐密性可能受到损害，尤其是在健康相关污名化程度较高的社区。

Okoh表示，公司已采取措施应对这些风险。 

"我们选择退出，不允许LLM提供商使用我们平台上的任何数据来训练其模型，"他说，"我们还制定了严格的隐私协议，所有数据均经过加密和匿名处理。我们在AWS上的无服务器基础设施符合HIPAA标准。"

整合现有资源

Monte Sereno方法的一个显著特点是，它试图整合非正规医疗系统，而非取而代之。

在整个非洲，相当大比例的医疗服务是在正规机构之外提供的——由传统接生婆、草药从业者和社区治疗师提供。世卫组织非洲区域办事处2023年指出，非洲大陆80%的人口仍依赖传统医学满足基本健康需求。世卫组织报告指出，这些服务提供者往往在缺乏监督、数据支持或与医院连接的情况下运作。

该平台不是将他们边缘化，而是希望将其纳入数字框架。

2026年4月13日，Monte Sereno宣布与奥巴费米·阿沃洛沃大学公共卫生研究所（OAUIPH）签署合作协议，在孕产妇护理和非洲传统医学（TAM）领域部署自主AI。该项目造价454,000美元，由威尔基家族基金会资助，并获得AWS和NVIDIA的支持，重点在于规范传统护理实践并开发非洲语言模型。

作为这一努力的组成部分，该公司创建了一个人口规模项目，计划在拉各斯和奥苏恩州招募1,000名传统接生婆（TBA），潜在影响超过25,000名新生儿。公司表示，计划于2026年6月面向公众推出其平台，并通过与银行、教会、州政府、健康维护组织、大学和社区组织的合作伙伴关系进行扩展。

Monte指出，其目标是通过在分娩过程中提供实时指导、转诊和决策支持，降低孕产妇死亡率。

尼日利亚在全球孕产妇死亡中占有不成比例的份额。根据联合国的一份报告，全球近28.5%的孕产妇死亡发生在尼日利亚。许多死亡发生在缺乏专业医疗支持的环境中。

借助增强现实工具，Monte相信可以通过视觉方式引导助产士完成操作程序——将操作指示叠加在其视野范围内。一旦出现并发症，系统可即时将情况上报给远程医生。

与此同时，该公司正试图将非洲传统医学规范化。通过整理药方、分析其成分并验证其疗效，旨在建立一个数字化药物数据库。

这可能将一种在很大程度上未被记录的实践转化为结构化、可扩展的产业。

着眼预防，而非仅限治疗

虽然该平台的大部分功能聚焦于诊断和护理提供，但其更宏观的目标是推动医疗保健向预防转型。

获得清洁用水等简单干预措施可以消除大比例的常见疾病。该平台融入了健康监测功能，允许用户仅使用智能手机摄像头追踪生命体征。

Okoh称，患者可在不到两分钟内生成基本健康指标，并获得后续步骤的指导。

其理念是通过早期发现问题——或彻底避免问题——来减少昂贵治疗的需求。

Monte Sereno Health仍处于早期阶段，但正在逐渐获得关注。公司表示，已从威尔基家族基金会、NVIDIA和亚马逊云服务筹集了100万美元，目前正在寻求额外的250万美元以实现规模扩张。现有支持者，包括威尔基基金会和Anthropic，已表示有意参与本轮融资。

"计划是确保一位领投方，将本轮融资提升至250万美元，"Okoh说，"虽然大多数初创公司会将这笔资金用于建设和获取客户，但我们已经摸索出了在不大量花费于客户获取的情况下实现增长的方法。"目前的重点是扩张。

迄今为止，在印度和尼日利亚开展的试点项目已让约50名医生参与其中，并触及约2,000名用户。公司正在通过与银行、教会和社区组织的合作伙伴关系进行扩展，为2026年6月的更大范围推广做准备。