Clinical Research Insider

Clinical Research Insider

América es Innovación; empresa colombiana desarrolla sofisticado algoritmo para la detección temprana de enfermedades

El diagnóstico temprano de diversas enfermedades disminuye potencialmente su tasa de mortalidad al aumentar las probabilidades de éxito de sus tratamientos, además, incrementa la calidad de vida de los pacientes y la economía de la población en que residen. Actualmente en América Latina se trabaja con tecnología basada en Inteligencia Artificial para la detección temprana de ciertas enfermedades que aquejan a miles de personas alrededor del mundo. Por ello, en esta ocasión invitamos a Laura Velásquez Herrera, presidenta y cofundadora de Arkangel AI, quien comparte con nosotros el desarrollo e impacto de su plataforma y su potencial influencia en más tecnologías empleadas para la asistencia médica.

Estimada Laura Velásquez, podrías explicarnos ¿qué es Arkangel AI?

«Arkangel AI es una plataforma que transforma datos médicos en modelos predictivos de forma automática, estos tipos de datos pueden ser imágenes, datos tabulados, voz, video o de cualquier otro tipo. Es una plataforma Ai as a service, donde cualquier empresa del sector salud, desde farmacéuticas, aseguradoras, hospitales, laboratorios, etc. puede acceder al poder que trae la inteligencia artificial sin necesidad de saber de ciencia de datos o de inteligencia artificial en sí. Actualmente hemos desarrollado modelos predictivos para hacer detección temprana de enfermedades como leucemia, otros tipos de cáncer, enfermedades respiratorias, entre otras. Sin embargo, también estamos desarrollando modelos para identificar posibles siniestros o identificar cuentas de alto costo para una aseguradora, saber si hay deterioro clínico en un hospital, o crear modelos para aumentar el acceso de tratamientos para farmacéuticas, etc. 

En resumen, transformamos ese tipo de datos en modelos de IA de manera automática para volverlo un activo digital para las empresas. Simplemente teniendo muy claro qué problema se quiere solucionar, nosotros nos encargamos de todo el proceso. Hoy nos enfocamos mucho en la detección temprana de enfermedades, pero se puede utilizar para un sinfín de posibilidades y retos que existen en el sistema de salud.»

En términos sencillos ¿cómo funciona el algoritmo que emplean?

«Es muy sencillo, si una IPS (hospital), una aseguradora, farmacéutica o un laboratorio, inclusive en estancias del gobierno, tienen algún problema dentro de sus procesos de cualquier área de la institución, o quieren optimizar o automatizar un proceso, se podría implementar AI. Lo que hacemos es entender cuál es ese problema, ver cómo se soluciona actualmente y a partir de ahí analizamos qué tipo de datos se requieren. Una vez que tenemos esos datos se ingresan a nuestra plataforma y se inicia con el entrenamiento del algoritmo de forma automática. Cuando está listo, el sistema te avisa a través de un correo de alerta que ya fue creado para revisión, donde ves las métricas de precisión, las cuales buscamos que siempre sean superior al 90% y de ahí poder desplegarlo en los propios sistemas de las instituciones para iniciar a ser utilizado en campo.»

¿Qué tipo de enfermedades puede detectar Arkangel AI?

«Digamos que depende de los modelos predictivos que quieran crear las instituciones; hoy hemos hecho modelos predictivos para más de 19 patologías respiratorias, estamos haciendo para cáncer de colon y de pulmón, ya hicimos uno con UNICEF de leucemia en niños, también para malaria y deterioro clínico hospitalario, es decir, qué probabilidad hay de que un paciente que llegue a urgencias pueda requerir hospitalización o traslado a unidad de cuidados intensivos e inclusive qué tasa de mortalidad existe en dicho paciente para que los médicos puedan tomar mejores decisiones en tiempo real, etcétera.» 

¿Puede catalogarse como un proceso personalizado? 

«Sí, es un proceso customizable y escalable a la misma vez; cada institución tiene sus propios retos, y buscamos que puedan implementar este tipo de tecnología para beneficiar a los pacientes y a las instituciones al mismo tiempo.»

Hasta el momento ¿dónde ha sido implementada esta tecnología? 

«Hoy tenemos alianzas en Estados Unidos, Inglaterra, España y Colombia, con aliados que pueden desplegar nuestra tecnología en sus países, quienes además están creando nuevos modelos para sus propios retos. Actualmente trabajamos con diferentes instituciones de salud como farmacéuticas, aseguradoras, hospitales y grandes organizaciones de salud a nivel mundial como UNICEF, AstraZeneca, Novartis, Boston Scientific, Abbott, AWS, Fundación Santa Fe de Bogotá, entre otras.»

¿Cuáles son sus objetivos en 2022?

«Nuestro objetivo es poder cerrar 1.5 millones de dólares este año, pero más que eso, nuestra meta es impactar millones de vidas con esa cantidad, así como adentrarnos más en Inglaterra y España, que son uno de nuestros focos aprovechando las alianzas actuales que ya tenemos, y de igual forma optimizar 100% en Colombia y generar estrategias para México con algunos aliados con los que estamos tocando base.»

¿Cuál ha sido la fuerza de inversión humana y económica del proyecto?

«Nosotros hemos levantado alrededor de un millón de dólares de inversión no participativa; en esta industria cuando estás enfocado en lo clínico, debes de tener demasiada validación clínica y científica que ratifiquen que tiene valor lo que estás creando. Llevamos alrededor de tres años, ya hemos validado la tecnología desde lo clínico y científico y ya comenzamos ventas..» 

¿De qué manera la inteligencia de datos podría ayudarnos a enfrentar una contingencia sanitaria futura?

«La inteligencia de datos podría ayudarnos en cada uno de los frentes que el sistema de salud enfrenta hoy, desde interoperabilidad y procesos administrativos, hasta desarrollo de moléculas en tiempo récord o procesos de identificación temprana. Creo que es una herramienta que nos da agilidad a la hora de tomar decisiones. Poniendo un ejemplo, si ustedes le preguntan a alguien del sistema de salud cuál es el reto más importante, probablemente diría que saber cuándo uno de nosotros podría desarrollar una enfermedad crónica o de alto costo para el sistema; con la inteligencia de datos y a través de factores de riesgo podemos identificar quiénes pueden desarrollar una enfermedad crónica en el futuro, Esto mismo se puede replicar con la siguiente pandemia. Hace poco di una charla que pueden encontrar en nuestro website profundizando en cómo la inteligencia de datos podría ayudarnos en la siguiente pandemia.»

Sabemos que en 2020 Arkangel IA ganó el Premio Everis Global, en donde participaron más de 2.200 proyectos nacionales e internacionales de la industria de la salud, biotecnológica y afines, por ello, podrías compartir con nosotros ¿Qué distingue a Arkangel IA de otras tecnologías empleadas para la detección de enfermedades?

«Hay muchas empresas que trabajan con modelos predictivos propios, pero lo que nosotros hacemos es prestar el servicio para que las instituciones creen sus propios modelos para lo que ellos necesiten de manera automática sin que tengan que saber cómo desarrollar esta tecnología. Esto lo que trae es facilidad y rapidez a la hora de implementar dichas tecnologías dentro de sus propias empresas. En segundo lugar, nosotros trabajamos con las capacidades e infraestructura instalada básicas y lo hacemos a una fracción del costo. Normalmente cualquier institución que hace modelos predictivos para ciertas enfermedades se enfoca solo en la creación del algoritmo, pero nosotros nos encargamos de entender muy bien cuál es la necesidad, cuáles son esos datos que se requieren para el problema en específico, hasta desplegarlo y utilizarlo en campo con sus propios sistemas.» 

De acuerdo con tu experiencia en los campos de investigación y desarrollo científico, aunado a tu trayectoria empresarial, ¿qué estrategias deberían implementarse en América Latina para fortalecer la educación científica y tecnológica? 

«Hay muchísimas, lo principal sería conectar todo el espacio público con el privado y además con la academia. Creo que uniendo los tres entes y generando un valor desde un sandbox, por ejemplo, podrían surgir cosas interesantes.»

¿Qué consejos podrías brindar a aquellos inmersos en la investigación científica para emprender nuevos modelos de negocio en el sector salud?

«Primero que no se queden solo en la investigación, más bien que se enfoquen en cómo esa investigación genera valor ahí afuera. Porque al final si sale un paper va a ser muy útil para los científicos y para llenarnos de más ciencia, pero realmente no va a ser aplicado, entonces yo invito a entender cuál es el problema real que se puede solucionar y a que se investigue lo que realmente pueda tener una ejecución y generar valor ahí afuera del papel.»  

Para finalizar, me gustaría que abordaras un tema de suma importancia y que le compete enteramente a tu compañía, y es que a causa del proceso de digitalización que han sufrido los sectores de las diversas industrias a raíz de la inminente modernización, y por supuesto debido a la pandemia por COVID-19 ¿Qué líneas recomiendas seguir para no perder la humanidad en medio de la increíble robotización de los procesos? 

«Creo 100% que no se pierde la humanidad, antes la optimiza. Lo que permite este tipo de procesos es que los médicos tengan más tiempo para realmente atender al paciente como se debe, por ejemplo, en una consulta médica se va el 70% del tiempo llenando procesos administrativos, pero con estas tecnologías se puede optimizar el tiempo de atención al paciente, no solo hacer un chequeo biológico, sino como se hacía anteriormente que también se analizaba su comportamiento, su día a día, sus hábitos, el cómo vive, algo que se hacía antes y generaba demasiado valor. Lo que les quiero decir es que actualmente la inteligencia de datos y otras tecnologías son las que nos permiten transformar la manera en la que hoy brindamos y accedemos a la salud y en la que nos conectamos para realmente generar un valor diferencial que nos permita tomar decisiones, de manera informada y más humana. Lo más bonito para mí de este tipo de tecnologías es que se puede reducir la brecha que existe entre países pobres y ricos en cuanto al acceso, porque hoy la mitad de la población mundial no tiene acceso a la salud. Por ello, la unión de la ciencia de datos junto con el humano es lo que permite brindar una atención más humana y cercana que ayuda a mover el sistema.» 

Entrevista generada por Edición de CLIR Clinical Research Insider

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Scroll to Top