El campo de la IA médica está en plena ebullición. Cada vez son más las empresas que se proponen transformar la atención sanitaria con la ayuda de la inteligencia artificial. Dada la rapidez con la que estas empresas aparecen y desaparecen, puede resultar difícil estar al día de las más prometedoras. Aquí recopilamos los nombres más importantes del mercado actual, desde start-ups, hasta gigantes tecnológicos a los que no hay que perder de vista en el futuro.
La inteligencia artificial ha rediseñado y rediseñará la asistencia sanitaria
Nadie duda de que la inteligencia artificial tiene un potencial inimaginable. En los próximos dos años revolucionará todos los ámbitos de nuestra vida, incluida la medicina. Stephen Hawking llegó a afirmar que el desarrollo de la inteligencia artificial podría suponer el fin de la raza humana. No obstante, estoy plenamente convencido de que si la humanidad se prepara adecuadamente para la era de la IA, la inteligencia artificial demostrará ser la próxima área de cooperación exitosa entre humanos y máquinas.
En cuanto a la atención sanitaria, la inteligencia artificial la rediseñará por completo, y para mejor. La IA podría ayudar a los profesionales médicos a diseñar planes de tratamiento y encontrar los métodos más adecuados para cada paciente. Podría ayudar en tareas repetitivas y monótonas, de modo que médicos y enfermeras pudieran concentrarse en su trabajo real en lugar de, por ejemplo, luchar con la rueda de molino de la burocracia.
Fíjese en este ejemplo que demuestra que la IA es muy necesaria
Esta foto está tomada en un hospital húngaro de la capital, Budapest. El personal gestiona manualmente las citas de los pacientes en una pizarra gigante, y no quiero ni comentar el portatarjetas. Toda la escena parece más propia de un hospital de principios del siglo XX que de una institución sanitaria en plena segunda década del siglo XXI.
Es obvio que estos sistemas son insostenibles y que la inteligencia artificial podría ofrecer ayuda. Y algunos empresarios ya se han dado cuenta del enorme potencial transformador y financiero de la IA médica. La empresa de investigación Frost & Sullivan afirma que los sistemas de inteligencia artificial generarán 6.700 millones de dólares en ingresos mundiales procedentes de la atención sanitaria en 2022, frente a los 811 millones de 2015. El mercado está realmente en auge, de ahí que las start-ups crezcan de la nada como setas. Así pues, permítanme presentarles empresas que están en el mejor camino para democratizar la asistencia sanitaria a través de la inteligencia artificial. Merece la pena seguirlas de cerca, ya que son grandes aliadas en la construcción de una sanidad más transparente y eficaz.
De acuerdo a Medical Futurist en este artículo, publicado por AIMFA.es estas son las empresas que debemos echarle un ojo.
1) Google Health/DeepMind
En 2019 el equipo de salud de DeepMind se fusionó con Google Health con el fin de «crear productos que apoyen a los equipos de atención y mejoren los resultados de los pacientes.» Google Health está aprovechando el potencial de la IA para ayudar en la detección del cáncer de mama, predecir los resultados de los pacientes, evitar la ceguera y mucho más.
No se trata solo de palabras vacías, Google ha cumplido con su palabra. Junto con la rama DeepMind de la empresa, Google Health ha ideado una solución basada en IA para identificar el cáncer de mama. Es más, el algoritmo superó a todos los radiólogos humanos a los que se enfrentó, con una media del 11,5%.
Verily, la rama de ciencias de la vida de la corporación paraguas de Google, Alphabet, también está trabajando en su iniciativa de recopilación de datos, Project Baseline. Su objetivo es utilizar algunos de los mismos algoritmos que impulsan el famoso botón de búsqueda de Google para analizar qué hace que las personas estén sanas.
2) Augmedix
Augmedix, especialista en documentación médica, ha desarrollado soluciones para extraer datos de conversaciones naturales entre médicos y pacientes y convertirlos en notas médicas en tiempo real, que se transfieren automáticamente a los sistemas de HCE de los profesionales sanitarios. Abordar las cargas administrativas del personal sanitario y automatizar estas tareas se convertirá en un importante ahorro de tiempo en el sector, y potencialmente también en una dirección que puede ayudar a reducir los síntomas de agotamiento del personal médico.
Su último anuncio ha sido el lanzamiento de «Chart prep», el nuevo servicio que cuenta con una tecnología que prepara la estructura y el contenido de una nota de paciente para el médico basándose en el tipo de visita única y en los historiales médicos anteriores del paciente. La información recopilada incluye datos demográficos del paciente, cambios en la medicación, historial médico actualizado, diagnóstico por imagen, resultados de laboratorio y diagnóstico, historial de vacunación y antecedentes médicos, familiares y sociales.
3) CloudMedX Health
Esta empresa emergente en el corazón de Silicon Valley se centra en optimizar los resultados financieros y de los pacientes mediante análisis predictivos. CloudMedX utiliza el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y el aprendizaje profundo para obtener los datos existentes de los historiales médicos electrónicos y proporciona información clínica a los profesionales de la salud con el fin de mejorar los resultados de los pacientes. Posteriormente, el asistente de IA de CloudMedx ayuda a médicos y pacientes a tomar decisiones basadas en datos.
La solución de la empresa ya se ha aplicado en varias áreas de la medicina, como la insuficiencia cardíaca congestiva, el cáncer de hígado, la ELA, la insuficiencia renal y la cirugía ortopédica, con resultados prometedores. De hecho, CloudMedx ganó el premio a la «Mejor solución global de sanidad conectada» en la edición de 2019 de los premios GITEX. Esperamos que muchos otros sigan su ejemplo para eximir a los profesionales médicos de las cargas administrativas y relacionadas con los datos.
4) Babylon Health
Con sede en el Reino Unido, Babylon Health ya ha desplegado su servicio de consulta a distancia centrado en el paciente en Ruanda y algunas ciudades británicas, Estados Unidos y Oriente Medio. La IA dinámica de la aplicación gratuita para teléfonos inteligentes comienza a preguntar a los usuarios sobre sus dolencias y posteriormente los pone en contacto con un médico pertinente, 24 horas al día, 7 días a la semana, a través de vídeo o llamada de voz para obtener más asistencia médica. A través del aprendizaje profundo, el sistema de IA de Babylon también puede proporcionar a los usuarios información personalizada para mantenerse sanos y comprender mejor su salud.
Babylon Health tuvo un buen año financiero en 2022. Los usuarios utilizaron su aplicación para un total de 13 millones de consultas médicas y de IA hasta la fecha. El año pasado también hubo noticias no tan positivas: Babylon Health y el NHS rescindieron sus contratos de 10 años en el Reino Unido debido a las «difíciles condiciones globales y macroeconómicas». Al parecer, la cooperación «no era lo suficientemente lucrativa» como para seguir adelante.
5) Corti
Corti es un «copiloto» con inteligencia artificial para el personal de urgencias. Escuchando las entrevistas con los pacientes, analizando la voz de la persona que llama y los ruidos de fondo, y aprovechando los datos históricos y las redes neuronales artificiales, la IA es capaz de entender el contexto y los patrones de las conversaciones críticas. De este modo, puede ayudar a los profesionales de urgencias médicas alertándoles si, por ejemplo, identifica un infarto en curso y tomando decisiones para salvar vidas.
En Dinamarca, donde tiene su sede la empresa, los operadores pueden identificar un infarto a partir de descripciones telefónicas en un 73% de las ocasiones. Por otra parte, un estudio realizado con Corti demostró que la IA funcionaba mejor que los operadores de emergencias médicas a la hora de identificar una parada cardiaca en llamadas telefónicas de emergencia.
La disrupción de la imagen médica
La imagen médica engloba todas las técnicas y métodos con los que es posible representar los secretos internos del cuerpo. Rayos X, ECG, resonancia magnética, ecografía, tomografía… por nombrar algunas de las más conocidas. ¿Y qué le viene a la mente cuando piensa en estos procedimientos? Normalmente, una sala enorme y poco acogedora de un hospital con una máquina aún más grande, cara y complicada.
Y si piensa así, tiene toda la razón. Además, dos tercios del mundo carecen de acceso a la imagen médica precisamente porque las tecnologías actuales son poco manejables, caras y requieren una amplia formación. Esto es exactamente lo que quieren cambiar las siguientes empresas innovadoras de IA.
1) Red Butterfly
Jonathan Rothberg fundó su start-up Butterfly Network en 2011 con el objetivo de crear un nuevo dispositivo portátil de diagnóstico por imagen capaz de abaratar y hacer más eficientes, tanto la resonancia magnética, como los ultrasonidos. Su objetivo final es automatizar gran parte del proceso de obtención de imágenes médicas.
El Butterfly iQ de la empresa es el primer paso hacia ese objetivo. Este dispositivo portátil de mano utiliza una tecnología Ultrasound-on-Chip para sustituir el sistema tradicional de transductores por un único chip de silicio, que emula cualquier tipo de transductor (lineal, curvo o en fase) y permite obtener imágenes de todo el cuerpo a partir de una sola sonda. Al combinar semiconductores, inteligencia artificial y tecnología en la nube en un dispositivo de bolsillo, Butterfly iQ está haciendo realidad la obtención de imágenes médicas a distancia, una gran ayuda para las comunidades remotas, algunas de las cuales se benefician por primera vez de una información médica tan crucial.
Enlitic
Enlitic utiliza el poder de las tecnologías de aprendizaje profundo, concretamente su destreza en determinadas formas de reconocimiento de imágenes, para recopilar los datos procedentes de imágenes radiológicas y aplicarlos a casos médicos únicos. En realidad, el aprendizaje profundo es el proceso por el que un ordenador recibe datos y, basándose en sus amplios conocimientos, extraídos del análisis de otros datos, interpreta esa información.
La tecnología de la start-up puede interpretar una imagen médica en milisegundos, hasta 10.000 veces más rápido que un radiólogo medio. Se integra a la perfección en cualquier sistema sanitario existente para optimizar los resultados de los pacientes al tiempo que capacita a los médicos. Un estudio demostró incluso que, con la ayuda de Enlitic, los radiólogos leen los casos un 21% más rápido. En otro estudio, el algoritmo había sido capaz incluso de detectar nódulos pulmonares malignos hasta 18 meses antes de que se solicitara una biopsia.
La empresa firmó un acuerdo con GE Healthcare en agosto de 2022, en virtud del cual GE integrará la plataforma Curie de Enlitic en el software PACS de GE para mejorar el flujo de trabajo y la eficiencia de los radiólogos. La colaboración está diseñada para mejorar la estandarización de los datos y aumentar la eficiencia al eliminar la necesidad de que los radiólogos dediquen tiempo a actividades como la corrección de protocolos colgantes rotos.
3) Arterys
Donde la nube, la inteligencia artificial y la imagen médica se encuentran, es el punto de trabajo de Arterys. Esta start-up pionera prometió «abrir la imagen médica al poder de la nube».
Su plataforma impulsada por IA de aprendizaje profundo y autorizada por la FDA permite un examen más rápido de las imágenes radiológicas y reduce las detecciones fallidas hasta en un 70%, al tiempo que automatiza las tareas mundanas y libera tiempo de los médicos, que pueden invertir en una atención de calidad a los pacientes. Además, al ser una solución siempre conectada, 24/7, Arterys permite a los usuarios acceder a datos importantes de los pacientes en cualquier lugar del mundo y en cualquier momento.
Arterys fue adquirida en octubre de 2022 por Tempus Labs, una potente empresa de inteligencia artificial para medicina de precisión, lo que supuso quizá la mayor adquisición en la historia de la inteligencia artificial para diagnóstico por imagen y puso de relieve el continuo cambio del segmento más allá de los casos de uso tradicionales en radiología.
4) Caption Health
Anteriormente conocida como Bay Labs, Caption Health es una empresa que desarrolla software de IA destinado a facilitar a los profesionales médicos el acceso a imágenes médicas de alta calidad y su interpretación. A su vez, su producto puede ayudar a mejorar los resultados de los pacientes y reducir costes.
En 2016, la empresa llevó su tecnología a África para ayudar a identificar síntomas de cardiopatía reumática en escolares kenianos. El algoritmo analizó los datos obtenidos mediante ecografía para hacer una estimación aproximada de si se observaba algo compatible con la cardiopatía reumática. Durante el viaje, los profesionales médicos escanearon a 1.200 niños en cuatro días y pudieron detectar a 48 niños con RHD o cardiopatía congénita. Además, Caption Health afirmó que el algoritmo realizó en pocos minutos lo que normalmente lleva a un ecografista varios años de formación.
2022 fue un año fuerte para la empresa: lanzaron el primer servicio de ecografía a domicilio para la salud cardiaca en Estados Unidos y, tras la autorización 510(k) de la FDA, también obtuvieron la marca CE para su plataforma tecnológica de IA para detectar enfermedades cardiacas.
5) Behold.ai
Utilizando su algoritmo de punto rojo basado en modelos de aprendizaje profundo, el software de Behold.ai es capaz de clasificar una radiografía de tórax y localizar sus hallazgos como mapas de calor. Su IA fue entrenada a partir de más de 30.000 imágenes, todas ellas revisadas por experimentados radiólogos consultores certificados en el Reino Unido. El resultado es un algoritmo con una precisión superior al 90% capaz de detectar anomalías en cuestión de segundos.
La empresa, con sede en Londres, ya está colaborando con el NHS y ha desplegado su solución de IA en varios NHS Trusts. Behold.ai ha logrado incluso el estándar de oro de certificación de calidad para la solución «Instant Triage».
En junio de 2022, la empresa se asoció con el NHS de Somerset para probar el algoritmo de IA de Behold en el diagnóstico del cáncer de pulmón.
6) Oxipit
La empresa lituana Oxipit desarrolla tecnologías de automatización para la obtención de imágenes médicas. ChestEye, de la empresa, es una herramienta AI de doble lectura de imágenes médicas. El producto analiza los informes finales de los radiólogos y las imágenes médicas correspondientes. Oxipit Quality, que funciona casi en tiempo real, ayuda a detectar errores en los informes y a mejorar los resultados de los pacientes.
Oxipit y Astra Zeneca lanzaron un estudio piloto conjunto en 2021, el software se desplegó en dos importantes centros de atención primaria en Lituania. Con casi 50.000 imágenes de rayos X de tórax analizadas, ChestEye Quality identificó 190 hallazgos omitidos clínicamente relevantes, 82 de los cuales fueron nódulos pulmonares sutiles potencialmente omitidos, lo que potencialmente identificó casos tempranos adicionales de cáncer de pulmón.
7) Clarius
Clarius desarrolla ecógrafos HD inalámbricos portátiles que vienen con almacenamiento en la nube y una aplicación impulsada por IA, que puede detectar automáticamente la anatomía a nivel macro, lo que permite a los médicos escanear sin tener que ajustar el sistema, el algoritmo también se utiliza para optimizar automáticamente la calidad de la imagen.
Tras la autorización de la FDA emitida en 2021, la empresa recibió certificaciones de la marca CE y aprobaciones de Health Canada para sus dispositivos en 2022.
Clarius parece soñar con algo más grande que «solo» fabricar estos dispositivos, en octubre de 2022 lanzaron una plataforma que permite a los innovadores de ultrasonido llevar sus soluciones de software impulsadas por IA al mercado más rápido al integrarse con el ecosistema de Clarius.
Acelerar la gestión de datos biológicos y el desarrollo de fármacos de años a semanas
El desarrollo de fármacos mediante ensayos clínicos lleva a veces más de una década y cuesta miles de millones de dólares. Acelerar el proceso de desarrollo de fármacos y hacerlo más rentable mediante tecnologías de IA tendría un enorme efecto en la sanidad actual.
1) Atomwise
Esta empresa de San Francisco pretende reducir los costes de desarrollo de medicamentos utilizando superordenadores para predecir de antemano, a partir de una base de datos de estructuras moleculares, qué posibles medicamentos funcionarán y cuáles no.
Su tecnología, denominada AtomNet, utiliza redes neuronales convolucionales, una tecnología de IA similar a la que permite conducir coches sin conductor o hablar por teléfono. Basándose en millones de mediciones experimentales de afinidad y miles de estructuras proteicas, AtomNet es capaz de predecir la unión de pequeñas moléculas a proteínas y, por tanto, identificar un fármaco candidato eficaz y seguro.
Atomwise firmó una colaboración de investigación con Sanofi por valor de 1.200 millones de dólares en agosto de 2022, que se centra en aprovechar la plataforma AtomNet para investigar pequeñas moléculas dirigidas a un máximo de cinco dianas farmacológicas. La plataforma incorpora el aprendizaje profundo para el diseño de fármacos basado en estructuras, lo que permite la búsqueda rápida, impulsada por IA de la biblioteca patentada de Atomwise de más de 3 billones de compuestos sintetizables.
2) Recursion Pharmaceuticals
Esta empresa de descubrimiento de fármacos se fundó en 2013 con el propósito de construir una plataforma propia de descubrimiento de fármacos que combina los mejores elementos de la biología de alto rendimiento y la automatización con los últimos avances en IA hasta la fecha, han obtenido imágenes de decenas de miles de millones de células humanas y han generado más de 19 petabytes de datos biológicos para alimentar su IA.
Al combinar la visión por ordenador con el aprendizaje automático clásico y las redes neuronales, la empresa es capaz de realizar unos 2 millones de experimentos cada semana. De este modo, el algoritmo de Recursion puede revelar nuevos candidatos a fármacos, mecanismos de acción y toxicidad potencial, lo que puede conducir a tratamientos novedosos para los pacientes.
3) iCarbonX
Fundada en 2015, la ambiciosa empresa china iCarbonX quiere «digitalizar la vida humana». Básicamente, quiere construir un «yo digital» que contenga muestras biológicas como saliva, proteínas y ADN; reforzado por mediciones ambientales como la calidad del aire; y factores de estilo de vida como regímenes de entrenamiento y dieta.
A partir de los datos de las nuevas medidas biológicas y de la experiencia de las personas, iCarbonX utiliza su IA para buscar en los datos nuevas señales sobre salud, enfermedad y envejecimiento. A partir de estos datos, la empresa pretende ofrecer una gama de productos y servicios personalizados para ayudar a las personas a alcanzar sus objetivos de salud.
4) Deep Genomics
Deep Genomics, con sede en Toronto, creó una plataforma de IA que trabaja en conjunto con sus expertos para descubrir y desarrollar medicamentos genéticos, incluidas soluciones terapéuticas novedosas para afecciones con grandes necesidades insatisfechas. Por ejemplo, la compañía anunció en septiembre de 2019 que descubrió un nuevo objetivo de tratamiento y el correspondiente candidato a medicamento para la enfermedad de Wilson. Deep Genomics también está trabajando en su Proyecto Saturn, que describe como un «conjunto de herramientas para controlar la biología celular a lo largo de vías cruciales», lo que permitirá un descubrimiento más rápido de terapias.
5) Turbine
Turbine es una empresa húngara que ha desarrollado su propia tecnología de células simuladas, una célula tumoral virtual de alta definición basada en bibliografía recopilada manualmente que puede personalizarse para crear el modelo deseado. Sobre este modelo pueden ejecutarse millones de experimentos simulados, guiados por una IA, para analizar y comprender mejor el patomecanismo subyacente y diseñar la mejor terapia.
La tecnología ya se utiliza en colaboraciones con Bayer, la Universidad de Cambridge y destacados grupos de investigación húngaros para encontrar nuevas curas contra el cáncer, acelerar los plazos de comercialización y salvar la vida de pacientes que padecen formas actualmente incurables de esta enfermedad letal.
6) RDMD/AllStripes
La misión de AllStripes (antes RDMD) es hacer que la información médica de los pacientes, especialmente cuando se trata de enfermedades raras, sea lo más accesible, precisa y utilizable posible para los investigadores médicos, al tiempo que se da a los pacientes el control de sus propios datos. Todas estas medidas se toman para que los pacientes puedan contribuir a la investigación de tratamientos para enfermedades raras. Mediante el análisis de los datos compartidos, la plataforma de investigación RDMD puede generar datos cruciales que pueden ayudar a acelerar la investigación de enfermedades raras y el desarrollo de fármacos.
Gestión sanitaria
1) Ada Salud
Ada es una empresa de salud con sede en Berlín que gestiona una app de autoevaluación para usuarios finales. La aplicación comenzó como una plataforma como servicio para médicos y se adaptó en 2016 para centrarse en las partes que los pacientes podían entender. La aplicación cuenta con casi 13 millones de usuarios. Toma los síntomas notificados, los compara con los síntomas de pacientes de edad y sexo similares e informa de la probabilidad estadística de que el paciente padezca una determinada enfermedad. Actualmente está disponible en inglés, alemán, español, portugués, swahili, rumano y francés.
La aplicación estuvo disponible en Epic App Orchard en mayo de 2022 y recibió la certificación de dispositivo médico de clase IIa en Europa en otoño de 2022.
2) MySense AI
MySense es una plataforma de análisis del bienestar. Recopila datos relacionados con las actividades de la vida diaria a través de sensores IoT pasivos. Su algoritmo de IA aprende los patrones de comportamiento de un individuo para establecer qué significa «estar bien» para esa persona. La plataforma permite a los pacientes controlar su salud en casa e identificar el deterioro de su salud en tiempo real.
Una cooperación interesante es la de la empresa con el South Warwickshire NHS Foundation Trust, cuyo objetivo es ayudar a las personas a permanecer en sus hogares y conservar su independencia durante más tiempo, y el uso de su tecnología parece reducir drásticamente el número de visitas al hospital.
3) Diabeloop
Diabeloop es un actor clave en la IA terapéutica aplicada a la administración de insulina. Su solución para el tratamiento automatizado de la diabetes tipo 1 calcula las dosis de insulina que los pacientes necesitan a lo largo del día y las administra de forma automatizada y personalizada.
La empresa anunció los resultados de un estudio de recogida de datos de 12 meses en 2022; la cohorte incluía 4.162 pacientes de Alemania, Italia, España, Países Bajos y Suiza. El estudio demostró una mejora del 17,6% en el tiempo de uso real durante un año. Los pacientes pasaron menos de 20 minutos al día en hipoglucemia (bajada de azúcar).
4) Skinvision
Skinvision ha desarrollado una aplicación para evaluar a distancia lesiones cutáneas sospechosas. Los usuarios toman una foto de la lesión en cuestión, la suben a la aplicación, rellenan un breve cuestionario y recibirán una evaluación preliminar preparada por el algoritmo de IA en unos minutos. A este diagnóstico preliminar le seguirá una evaluación final realizada por un dermatólogo humano en 1-2 días.
5) Woebot
Woebot es una aplicación de salud mental impulsada por IA que utiliza herramientas de terapia cognitivo-conductual para ayudar a los usuarios adolescentes y adultos a encontrar su paz interior. Obviamente, el algoritmo de chat no sustituye a un psicólogo o psiquiatra cualificado, pero muchos usuarios afirman que la aplicación les ayudó a dar el primer paso. A menudo reflexionaban sobre los aspectos positivos de utilizar el teléfono como ayuda mental: no hay que salir de casa y las «sesiones» no conllevan ningún estigma.
Un estudio reveló que la aplicación era capaz de entablar conversaciones empáticas con personas deprimidas y ayudarles a tratar sus síntomas.
