Equipo de FrontWave.VALÈNCIA. Cuando se habla de inteligencia artificial (IA), es más habitual relacionarla con la amenaza que puede suponer para entornos como el laboral o el deterioro de las relaciones sociales que hablar sobre sus virtudes. Solemos olvidar que la tecnología puede ser buena o mala en función del uso que hagamos de ella.
Actualmente, la cuota de mercado con soluciones de IA la dominan los sectores de publicidad y medios, seguido por el financiero y, en tercer lugar, el de la salud. Trasladada a esta última industria, la IA abre un mundo de oportunidades, no solo de negocio, sino también para los usuarios de la sanidad tras comprobarse que, en muchos casos, supera con creces el ojo experto de un profesional médico. Por ejemplo, un estudio realizado en Suecia demostró que los cribados de cáncer de mama realizados con IA detectan un 20% más de tumores que los radiólogos.
El problema es que las pruebas preliminares para detectar el cáncer de mama, pueden dar como resultado falsos positivos y falsos negativos. Para distinguirlos, la startup catalana FrontWave Imaging ultima el desarrollo de un software denominado UBIware. Se trata de un dispositivo que emplea supercomputación, datos de ultrasonidos y algoritmos avanzados para proporcionar imágenes de la mama de alta resolución. Este avance permite mejorar el diagnóstico y reducir las tasas de mortalidad gracias a la detección de falsos negativos y falsos positivos respecto a las técnicas actuales de diagnóstico por imagen.
La startup prepara ya su validación clínica en el Hospital de Vall d’Hebron. En 2024, una vez completada la investigación clínica, UBIware será certificado como software de dispositivo médico (MDSW) Clase I, acreditando así la obtención de una imagen médica óptima de la mama y permitiendo su comercialización para máquinas USCT.
Otra de las grandes empresas mundiales que ha sabido aprovechar los beneficios de IA para mejorar el diagnóstico médico es Quibim, de origen valenciano, donde utilizan esta tecnología para transformar imágenes médicas en predicciones procesables. Se enmarcan en la medicina de precisión y, dentro de esta, en la especialidad que se conoce como radiómica, una tecnología que, mediante el uso de IA convierte un gran número de imágenes médicas en datos cuantificables.
Dentro del mercado de la IA y la salud, es el segmento de las imágenes de diagnóstico médico el que más crece, con previsiones del liderazgo para 2030, impulsado por la creciente incidencia de enfermedades crónicas; la concienciación sobre los beneficios del diagnóstico temprano y la constante expansión de aplicaciones clínicas.
En la actualidad, los exámenes de imágenes médicas, como pueden ser las resonancias magnéticas (MRI), tomografías computarizadas (CT) o tomografía por emisión de positrones (PET), se realizan en cada etapa de la enfermedad, desde su diagnóstico hasta la recuperación del paciente. Quibim ha aprovechado este estándar de atención para ofrecer diferentes soluciones de IA que analizan en profundidad la imagen y extraen información crítica para detectar y diagnosticar enfermedades con mayor rapidez.
Al analizar grandes cantidades de datos de pacientes, la IA puede identificar patrones que, de otro modo, pasarían desapercibidos al ojo clínico facilitando a los médicos una perspectiva más amplia sobre una enfermedad o condición en particular.
“Nuestro objetivo principal es la aplicación de técnicas de IA a imágenes médicas para desbloquear nuevos datos que pueden transformarse en predicciones procesables para las ciencias de la vida y los proveedores. El modelo de negocio se basa en una plataforma comercializada a través de SaaS para hospitales y asociaciones basadas en el valor en ciencias de la vida que ayudan a identificar nuevas necesidades del mercado y crear nuevos algoritmos”, afirman.
La intención ahora es generar “una nueva línea de productos basados en paneles de biomarcadores predictivos de imagen”.
También dentro de la categoría de dispositivo médicos, surge en forma de software la solución de Doctomatic, creada por Frederic Llordachs -cofundador de Doctoralia- y Carmen Rios, ex VP Internacional Limbix Health. En su caso, aprovechan la IA para la monitorización remota de pacientes. 
Para los pacientes es tan sencillo como descargar la aplicación, registrarse, siguiendo las indicaciones de su médico y subir los datos de las mediciones obtenidas con otros dispositivos no invasivos, como pueden ser monitores de presión arterial, glucómetros, termómetros o balanzas. Estos datos se cargan automáticamente en el tablero personal del paciente para que el médico pueda vigilar en remoto y predecir su estado de salud. La AI obtiene los datos a partir de una foto tomada con el smartphone del paciente de la pantalla de resultados del dispositivo médico.
“Nuestra herramienta de monitoreo remoto está diseñada para aliviar la carga de más de 50 millones de pacientes crónicos en todo el mundo”, afirman.
Idoven es una empresa nacida en Madrid con la propuesta de ofrecer “cardiología como servicio”. La startup incorpora algoritmos de aprendizaje profundo en el flujo de trabajo clínico diario y es capaz de identificar 86 alteraciones que están detrás del 90% de los problemas cardíacos más comunes.
Han creado una plataforma SaaS (Software as a Service) que analiza en remoto electrocardiogramas y holters para diagnosticar las alteraciones de la actividad eléctrica cardíaca y arritmias y lo hace, según Manuel Marina, CEO y cofundador, en cuestión de minutos.
El usuario monitoriza su corazón durante el tiempo indicado con un dispositivo no invasivo. El electrocardiograma registrado es analizado por el equipo de Idoven que, con la ayuda de sus algoritmos de IA, convierte los patrones de millones de latidos en información médica clínicamente relevante. Así de sencillo y así de complejo.
