El 26 de octubre, mientras visitaba la ciudad de Nueva York para una gala, Jess Allison se desplomó en la calle. La mujer de 41 años no podía hablar ni mover el lado derecho. Un cliente de un café al aire libre cercano la ayudó a llamar al 911 y una ambulancia la llevó a Mount Sinai West en el centro de la ciudad.
El médico de urgencias le dijo que pensaban que había sufrido un derrame cerebral y la envió a hacerse una tomografía computarizada. Pronto, estaba en la mesa de operaciones y un neurocirujano de Mount Sinai le estaba explicando el procedimiento. “Podía ver destellos de luz en mi cerebro. Fue bastante inquietante”, le dijo a Forbes. “Dijo: ‘Ya casi terminamos, ya casi terminamos’, y casi de inmediato pude sentir que mi mano derecha se levantaba y podía sentir que los dedos de mis pies y mi tobillo se movían”.
“ESTÁ BASTANTE CLARO QUE LA IA PUEDE DETECTAR ENFERMEDADES CON PRECISIÓN Y ESTÁ LLEGANDO AL PUNTO EN QUE PUEDE PREDECIR DE MANERA SÓLIDA LA PROGRESIÓN DE LA ENFERMEDAD”.
CHRIS MANSI, COFUNDADOR Y DIRECTOR EJECUTIVO DE VIZ.AI
Allison ya ha vuelto a trabajar como recaudadora de fondos para la Fundación de Investigación del Melanoma en Washington, D.C., con sólo efectos secundarios mínimos de un tipo de accidente cerebrovascular conocido como oclusión de grandes vasos, en el que se bloquea una de las grandes arterias cerebrales. Aunque ella no lo sabía en ese momento, parte de la razón por la que Mount Sinai pudo tratarla tan rápido se debió al software basado en inteligencia artificial de una startup llamada Viz.ai.
La velocidad es clave en los accidentes cerebrovasculares, que afectan a casi 800,000 estadounidenses al año, porque cada minuto de retraso provoca la muerte de unos 2 millones de células cerebrales, lo que deja a muchos supervivientes discapacitados, luchando en rehabilitación o viviendo en residencias de ancianos. Los algoritmos de Viz.ai comparan imágenes de las tomografías computarizadas de los pacientes con su base de datos para ayudar a los médicos a ahorrar minutos cruciales en el diagnóstico y el tiempo de preparación de la cirugía para que puedan priorizar a los pacientes con accidentes cerebrovasculares y otras dificultades.
“Está bastante claro que la IA puede detectar enfermedades con precisión, y está llegando al punto en que puede predecir de manera sólida la progresión de la enfermedad”, dijo a Forbes Chris Mansi, el neurocirujano fundador y director ejecutivo de la empresa.
Viz.ai, con sede en San Francisco, está a la vanguardia de las empresas médicas que utilizan inteligencia artificial para mejorar la atención a los pacientes. Ex alumno de la lista Forbes Next Billion-Dollar Startups de 2021, ha recaudado un total de 254 millones de dólares de empresas que incluyen Insight Partners, Kleiner Perkins, Scale Venture Partners y Tiger Global con una valoración de 1.200 millones de dólares. Los ingresos recurrentes anuales, o ARR, una métrica que suelen utilizar las empresas de software por suscripción, se han duplicado aproximadamente cada año y se espera que alcancen los 100 millones de dólares en 2024, desde los 12 millones de dólares de 2020. Los ingresos anuales a efectos contables suelen ser inferiores que los ARR, y en el caso de Viz debería generar alrededor de 40 millones este año y 60 millones a 70 millones el próximo año. La empresa aún no es rentable.
Quizás lo más importante es que la compañía, fundada hace siete años, ha firmado con más de 1,500 hospitales, incluidos Cleveland Clinic, Mount Sinai, Tenet Healthcare y HCA, que cubren aproximadamente dos tercios de la población estadounidense. También se ha convertido en una de las pocas empresas de inteligencia artificial que recibe la aprobación de la FDA para sus algoritmos y de Medicare para su reembolso.
Pero la IA médica está más regulada y es más difícil de ingresar que otras áreas de la tecnología, y la competencia se ha vuelto más dura desde que comenzó Viz. Habiendo sido aceptado por los hospitales por su IA basada en imágenes, Viz ahora se está expandiendo hacia la IA generativa en un movimiento no anunciado previamente que incluye un programa piloto con Mount Sinai y otros hospitales. Resumirá los registros médicos de los pacientes y examinará la literatura académica para encontrar información relevante que de otro modo podría pasarse por alto. El resumen no requiere la aprobación de la FDA, pero si Viz utilizara IA basada en texto para recomendaciones clínicas, como finalmente espera, necesitaría obtener la aprobación de los reguladores.
“LA ÚNICA PREOCUPACIÓN ES SI LA IA REEMPLAZA A LOS EXPERTOS CAPACITADOS Y EXPERIMENTADOS. NO QUIERO ESO Y NO VEO QUE ESO SUCEDA PRONTO”.
DR. J MOCCO, NEUROCIRUJANO DE MOUNT SINAI
Al mismo tiempo, Viz ha comenzado a trabajar con compañías farmacéuticas y fabricantes de dispositivos médicos. Esas empresas están buscando formas de lanzar sus productos de forma más rápida y eficiente, algo que, según Mansi, se ha vuelto cada vez más importante debido a los cambios en los precios de los medicamentos en la Ley de Recuperación de la Inflación de 2022.
En última instancia, Mansi espera que la combinación de IA basada en imágenes e IA generativa le permita detectar 100 enfermedades. Además de la neurología y la cardiología, Viz ve oportunidades en la oncología, por ejemplo en el cáncer de pulmón, que a menudo pasa inadvertido en las primeras radiografías.
“Creemos que todas las enfermedades importantes podrían beneficiarse”, dijo Mansi, “y se convertirá en la norma en la atención sanitaria”.
NEUROCIRUJANO EMPRENDEDOR
Mansi, de 39 años, creció en Newcastle, en el noreste de Inglaterra, y fue a la facultad de medicina de la Universidad de Cambridge. “Mi abuela siempre quiso que fuera médico y que fuera el médico de cabecera local, en Newcastle”, dijo. En la facultad de medicina, se enamoró de la neurología y luego de la neurocirugía, una de las especialidades más desafiantes. Durante cinco años, realizó cirugías cerebrales en los principales hospitales de Londres, Queen Square y King’s College. Vio de primera mano cómo una cirugía podía salir bien, pero el paciente moría o quedaba discapacitado porque había tardado demasiado en llegar al quirófano.
En 2012, Mansi inició una empresa llamada Edusurg para ayudar a los cirujanos jóvenes a prepararse para los exámenes en línea. Aunque es pequeña, esa empresa sigue funcionando. Dos años más tarde, dejó su trabajo de neurocirugía y vino a Estados Unidos para realizar un MBA en Stanford. Experimentó con “todas las tecnologías que pude encontrar”, incluida la impresión de cerebros en 3-D para ayudar a los cirujanos a practicar operaciones y la creación de un dispositivo que podría estimular los nervios craneales.
En Stanford en 2016, Mansi conoció a un postdoctorado israelí en aprendizaje automático llamado David Golan. Éste, quien desde entonces dejó la empresa, había sido dado de alta recientemente del hospital después de un presunto derrame cerebral. Los dos se unieron por la falta de datos disponibles para tomar mejores decisiones médicas. Presentaron su idea de utilizar el aprendizaje automático y las imágenes médicas para mejorar la atención de los accidentes cerebrovasculares en una clase dirigida por el ex director ejecutivo de Google, Eric Schmidt, quien ofreció financiación inicial a través de su empresa Innovation Endeavors.
En ese momento, la inteligencia artificial no era un proceso tan popular como lo es ahora. Y la medicina, con sus obstáculos regulatorios, situaciones de vida o muerte y gigantescas burocracias hospitalarias, tal vez no hubiera parecido el lugar más fácil para comenzar. “En ese momento, era una de esas extrañas empresas de inteligencia artificial”, dijo Mamoon Hamid, socio de Kleiner Perkins, quien se unió por primera vez a Mansi en una cena de capital de riesgo en Colorado e invirtió en la empresa en 2018. “Tuve que hacerlo. Sentirse cómodo con la idea de que esto era convincente para el proveedor y el sistema”.
APROBACIÓN DE LA FDA
Para desarrollar su primer algoritmo de accidente cerebrovascular, Viz se asoció con dos hospitales, Grady en Atlanta y Erlanger en Chattanooga, Tennessee. El software de Viz comparó imágenes de tomografía computarizada del cerebro de un paciente con su base de datos de exploraciones para encontrar signos tempranos de accidentes cerebrovasculares por oclusión de grandes vasos como el que sufrió Jess Allison y para el cual un porcentaje sorprendentemente pequeño de pacientes recibe el tratamiento adecuado. Alertó a los médicos, quienes podían ver las imágenes en sus teléfonos, reduciendo valiosos minutos del tiempo que de otro modo tomaría llevar a ese paciente a la cirugía.
Mansi estaba en Erlanger para una prueba inicial del algoritmo cuando envió sus primeras alertas. Fueron falsas alarmas y Viz tuvo que regresar y recalibrar su algoritmo. Trabajar con hospitales y médicos para desarrollar el producto “antes de que estuviera completamente preparado”, dijo Mansi, fue especialmente importante “para centrarse en la necesidad real, frente al determinismo tecnológico, que no funciona en la atención sanitaria”.
Hoy en día, la compañía cuenta con 12 algoritmos aprobados por la FDA para enfermedades que incluyen accidente cerebrovascular, miocardiopatía hipertrófica (un engrosamiento del músculo cardíaco que puede causar muerte cardíaca súbita) y embolia pulmonar (una obstrucción repentina de las arterias que envían sangre a los pulmones). Recibió su primera aprobación para el reembolso de Medicare en 2020. El costo de Viz para un hospital depende de su tamaño y del número de enfermedades a las que se dirige; un hospital pequeño podría pagar sólo 50,000 dólares al año, pero un grupo más grande podría gastar más de 1 millón de dólares.
“Hay enormes puntos ciegos en la forma en que se brinda la atención médica en Estados Unidos”, dijo J Mocco, neurocirujano de Mount Sinai y director de su Centro Cerebrovascular. Si bien las deficiencias de la atención sanitaria rural están bien documentadas, el problema se extiende también a las zonas urbanas. “Por eso la IA va a ser crucial”, afirmó.
SEGUIMIENTOS FALLIDOS
Cuando Mocco encontró Viz por primera vez alrededor de 2016, pensó que era “un poco sofisticado”, pero después de un tiempo quedó impresionado con la interfaz. Ahora no sólo lo utiliza sino que se ha convertido en consultor de la empresa. Le gusta que la aplicación emita un pitido, lo que permite a los médicos prepararse inmediatamente para la cirugía en lugar de esperar a que un radiólogo ocupado de la sala de emergencias llame sobre un posible derrame cerebral de un paciente. “La IA ayuda a nivelar el campo de juego al ayudarnos a realizar la clasificación”, dijo.
Iraj Nikfarjan, neurólogo del hospital de HCA en Ocala, Florida, dijo que en los últimos días pudo revisar las primeras exploraciones de una mujer que llegó a emergencias después de colapsar en Walmart en solo 12 minutos y movilizar al hospital para tratarla. ataque. “Puedo acceder a esas imágenes en mi teléfono celular dondequiera que esté y planificar mi procedimiento”, dijo.
Si bien la IA ha sido criticada por introducir errores y sesgos, Mansi dijo que la mayoría de sus algoritmos basados en imágenes tienen una precisión de alrededor del 95%, mucho más que la del médico promedio que no es especialista. “Estimamos que, en promedio, en todas las enfermedades que atendemos, menos del 20% de las veces un paciente con una enfermedad en particular sigue el camino [de tratamiento] que se consideraría ideal”, dijo. “Es alrededor del 80% donde eso no sucede”.
Considere los aneurismas, ya que diagnósticos erróneos ocurren en hasta una cuarta parte de los pacientes que inicialmente buscan atención médica con un médico de atención primaria, una sala de emergencias o una clínica sin cita previa. Viz cree que su algoritmo de aneurisma puede ayudar a mejorar ese rendimiento y encaminar a los pacientes a los especialistas adecuados. En un estudio de 1,200 angiografías en ocho centros de accidentes cerebrovasculares en Texas, Viz encontró que el 85% de las personas con aneurismas no habían sido remitidas para seguimiento, a pesar del riesgo.
“La única preocupación es si la IA reemplaza a los expertos capacitados y experimentados”, dijo Mocco. “No quiero eso y no veo que eso suceda pronto. En mi opinión, no se trata de que la IA les diga a los médicos qué hacer y, por lo tanto, cometan errores. Se trata más de alertarnos”.
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GRAN FARMACÉUTICA
Durante los últimos siete años, Viz se ha centrado en hospitales y pacientes. Hoy, sin embargo, también trabaja con compañías farmacéuticas, fabricantes de dispositivos médicos y empresas de ciencias biológicas. Mansi cree que puede utilizar sus algoritmos y la red de la empresa en los hospitales para ayudar a esas empresas a introducir sus medicamentos, terapias y dispositivos más rápidamente, dirigiéndose a los pacientes que más los necesitan. Para las compañías farmacéuticas que pueden gastar mil millones de dólares o más para lanzar un medicamento, la eficiencia es fundamental.
Esto es aún más cierto hoy debido a la legislación de 2022, que permite a Medicare renegociar los precios de las pastillas después de nueve años. “Si no ibas a ganar dinero hasta el año 11 y el precio se reduciría en el año nueve, tenías que encontrar una manera de acelerar la adopción”, dijo Mansi.
En marzo, Viz anunció un acuerdo de varios años con Bristol Myers Squibb para implementar un algoritmo de inteligencia artificial para la detección de la miocardiopatía hipertrófica, la enfermedad que engrosa los músculos del corazón. Bristol Myers Squibb tiene un tratamiento para la enfermedad llamado Camzyos (genéricamente conocido como mavacamten) que adquirió como parte de su compra de MyoKardia por 13,100 millones de dólares en 2020 y para el que está tratando de construir un mercado. Viz recibió la aprobación de la FDA para su algoritmo en agosto.
La empresa también trabaja con Medtronic, Johnson & Johnson y otros importantes fabricantes de dispositivos médicos y farmacéuticos.
El engrosamiento de los músculos del corazón es una afección grave que es difícil de diagnosticar. Muchos pacientes experimentan síntomas leves, como dificultad para respirar, y se verán llevados de un especialista a otro en busca de una respuesta.
“Algunos pacientes pasan décadas sin un diagnóstico”, dijo Josh Lampert, electrofisiólogo y director médico de aprendizaje automático de Mount Sinai Heart. “Podemos prevenir eso, brindar atención a los pacientes y, en algunos casos, salvarles la vida”. Jayme Strauss, directora clínica de Viz, dijo que sus estudios muestran que el algoritmo redujo el tiempo hasta el diagnóstico a una media de 64 días, en comparación con cinco años antes.
DESPLIEGUE CAUTELOSO
Al mismo tiempo que Viz está implementando nuevas asociaciones con las grandes farmacéuticas, también se centra en el área de moda de las empresas de IA: la IA generativa. “Los datos muestran que es una locura no tener estos sistemas en los hospitales”, afirmó Mansi. Esto es especialmente cierto, dijo, para los pacientes que tal vez no tengan acceso a un hospital de investigación de clase mundial. “No es necesario estar en Mount Sinai o Mass General”, dijo. “Podemos reducir la variabilidad de los casos y aumentar las posibilidades de que el paciente reciba la mejor terapia dirigida por las directrices”.
Ésa es una apuesta mayor y potencialmente más arriesgada. “La coordinación de la atención es una función de tipo intermediario”, afirmó Thomas Davenport, profesor de tecnología de la información en Babson College, que ha escrito sobre el uso de la IA en la atención sanitaria. No es fácil para un recién llegado entrar en un espacio con poderosos proveedores de registros electrónicos como Epic Systems por un lado y fabricantes de dispositivos de imágenes como GE y Siemens por el otro, todos los cuales buscan aumentar sus análisis, dijo. “En este momento parece un lugar incómodo estar en el medio”, dijo.
Aún queda trabajo para garantizar que el uso de la IA generativa en la toma de decisiones médicas no esté sujeto a sesgos o resultados falsos. Lampert, de Mount Sinai, dijo que está entusiasmado con el potencial de la tecnología para ayudar a los médicos a mantenerse actualizados sobre la avalancha de estudios de investigación, pero que el hospital está siendo cauteloso con respecto a su implementación. “Ya contamos con una regulación de la IA en la atención sanitaria”, afirmó Mansi. “Creo que veremos una expansión de eso, y eso será algo bueno”.
Para pacientes como Jess Allison, que sin una respuesta rápida podrían haber quedado discapacitados, hay pocas razones para pensar en Viz, excepto para estar agradecidos cuando funciona. “No soy muy experta en tecnología”, dijo. “El material de IA de Google que salió a principios de este año me asusta un poco, pero este tipo de IA me encanta. No sabía que eso era lo que me diagnosticó inicialmente, por así decirlo, pero estoy muy agradecido por ello”.
Este artículo fue publicado originalmente en Forbes US.
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