El 26 de octubre, mientras visitaba la ciudad de Nueva York para asistir a una gala, Jess Allison se desplomó en la calle. La mujer, de 41 años, no podía hablar ni mover el costado derecho. Un cliente de una cafetería cercana la ayudó a llamar al 911 y una ambulancia la llevó al Mount Sinai West, en el centro de la ciudad.
El médico de urgencias le dijo que creían que sufrió un derrame cerebral y la enviaron a hacerse un TAC. Pronto, estaba en la mesa de operaciones y un neurocirujano del Mount Sinai le estaba explicando el procedimiento. "Podía ver destellos de luz en mi cerebro. Era bastante espeluznante", contó a Forbes. "El médico me dijo: 'Ya casi hemos terminado', y casi inmediatamente pude sentir cómo se levantaba mi mano derecha y cómo se movían los dedos de mis pies y mi tobillo".
"Está bastante claro que la IA puede detectar la enfermedad con precisión, y está llegando al punto de poder predecir con solidez la progresión de la enfermedad", declaró aForbesChris Mansi, neurocirujano fundador y CEO de Viz.ai.
Allison ya regresó al trabajo como recaudadora de fondos para la Fundación de Investigación del Melanoma en Washington, D.C., con unos efectos secundarios mínimos de un tipo de ictus 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 el Monte Sinaí pudo tratarla tan rápidamente se debió a un software basado en IA de una empresa emergente llamada Viz.ai.
La rapidez es clave con los infartos, 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 las imágenes de los TAC de los pacientes con su base de datos para ayudar a los médicos a recortar minutos cruciales al tiempo de diagnóstico y preparación de la cirugía, de modo que puedan dar prioridad a los pacientes con ictus y otras dificultades.
Viz.ai, con sede en San Francisco, está a la vanguardia de las empresas médicas que utilizan la inteligencia artificial para mejorar la atención a los pacientes. Ex participante de la lista 2021 de Forbes Next Billion-Dollar Startups, recaudó un total de 254 millones de dólares de firmas que incluyen Insight Partners, Kleiner Perkins, Scale Venture Partners y Tiger Global con una valoración de 1.200 millones de dólares.
Los ingresos anuales recurrentes, o ARR, una métrica que suelen utilizar las empresas de software basadas en suscripciones, se duplicaron cada año y se espera que alcancen los 100 millones de dólares en 2024, frente a los 12 millones de 2020. Los ingresos anuales a efectos contables suelen ser inferiores al ARR, y en el caso de Viz deberían rondar los 40 millones de dólares este año y entre 60 y 70 millones el próximo. La empresa aún no es rentable.
Quizá lo más importante es que esta empresa de siete años de antigüedad ya contrató a más de 1.500 hospitales, entre ellos la Clínica Cleveland, Mount Sinai, Tenet Healthcare y HCA, que cubren aproximadamente dos tercios de la población estadounidense. También se convirtió en la rara empresa de IA que recibió tanto la aprobación de la FDA para sus algoritmos como de Medicare para su reembolso.
Pero la IA médica está más regulada y es más difícil de abrirse paso que otras áreas de la tecnología, y la competencia se convirtió en más dura desde que Viz comenzó. Tras ser aceptada por los hospitales por su IA basada en imágenes, la compañía se está expandiendo ahora a la IA generativa en un movimiento no anunciado previamente que incluye un programa piloto con el Monte Sinaí y otros hospitales.
Resumirá los historiales médicos de los pacientes y rastreará la literatura académica para encontrar información relevante que de otro modo podría pasarse por alto. Resumir no requiere la aprobación de la FDA, pero si Viz utilizara IA basada en texto para recomendaciones clínicas -como espera en última instancia- necesitaría obtener el visto bueno de los reguladores.
“La única preocupación es si la IA sustituye a los expertos formados y experimentados. No quiero eso y no veo que vaya a ocurrir pronto”, dijo Dr. J Mocco, neurocirujano del Monte Sinaí.
Al mismo tiempo, Viz empezó a trabajar con compañías farmacéuticas y fabricantes de dispositivos médicos. Esas empresas están buscando formas de lanzar sus productos con mayor rapidez y eficacia, algo que, según Mansi, se convirtió en cada vez más importante debido a los cambios en los precios de los medicamentos de la Ley de Recuperación de la Inflación de 2022.
"Creemos que todas las enfermedades importantes podrían beneficiarse", dijo el CEO, "Se convertirá en la norma de la asistencia sanitaria".
En última instancia, Mansi espera que la combinación de la IA basada en imágenes y la 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 con frecuencia se pasa por alto en las primeras radiografías.
Neurocirujano emprendedor
Mansi, de 39 años, creció en Newcastle, al noreste de Inglaterra, y estudió medicina en 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 después de la neurocirugía, una de las especialidades más desafiantes.
Durante cinco años, hizo operaciones de cerebro en los mejores hospitales de Londres, el Queen Square y el King's College. Vio de primera mano cómo una operación podía salir bien y, sin embargo, el paciente moría o se convertía en discapacitado porque se tardó demasiado en llevarlo al quirófano.
En 2012, Mansi puso en marcha una empresa llamada Edusurg para ayudar a los cirujanos noveles a preparar los exámenes online. Aunque pequeña, esa empresa sigue funcionando. Dos años más tarde, dejó su trabajo de neurocirujano y vino a EE.UU. para cursar un máster en Stanford. Jugó con "todas las tecnologías que pude encontrar", incluida la impresión de cerebros en 3D para ayudar a los cirujanos a practicar operaciones y la creación de un dispositivo que pudiera estimular los nervios craneales.
En Stanford, en 2016, Mansi conoció a un posdoctorado israelí en aprendizaje automático llamado David Golan. Golan, que desde entonces dejó la empresa, había sido dado de alta recientemente tras un presunto derrame cerebral. Los dos estrecharon lazos sobre la falta de datos disponibles para hacer mejores decisiones médicas. Expusieron su idea de utilizar el aprendizaje automático y las imágenes médicas para mejorar la atención al ictus en una clase dirigida por el antiguo CEO de Google, Eric Schmidt, que ofreció financiación inicial a través de su empresa Innovation Endeavors.
En aquella época, la inteligencia artificial no era un proceso tan popular como ahora. Y la medicina, con sus obstáculos normativos, situaciones de vida o muerte y gigantescas burocracias hospitalarias, no parecía el lugar más fácil para empezar.
"En aquel momento, era una de esas extrañas empresas de IA", dijo Mamoon Hamid, socio de Kleiner Perkins, que se relacionó por primera vez con Mansi en una cena de capital riesgo en Colorado e invirtió en la empresa en 2018. "Tuve que sentirme cómodo con la idea de que esto era convincente para el proveedor y para el sistema".
Aprobación de la FDA
Para desarrollar su primer algoritmo de ictus, Viz se asoció con dos hospitales, Grady en Atlanta y Erlanger en Chattanooga, Tennessee. El software de Viz cruzó las imágenes de TC del cerebro de un paciente con su base de datos de escáneres para encontrar signos precoces de ictus por oclusión de grandes vasos como el que sufrió Jess Allison y para el que un porcentaje escandalosamente pequeño de pacientes recibe el tratamiento adecuado. Alertó a los médicos, que pudieron ver las imágenes en sus teléfonos, recortando unos minutos preciosos del tiempo que de otro modo llevaría llevar a ese paciente al quirófano.
Mansi estaba en el Erlanger para una prueba temprana del algoritmo cuando éste emitió sus primeras alertas. Eran falsas alarmas, y Viz tuvo que volver atrás y recalibrar su algoritmo. Trabajar con hospitales y médicos para desarrollar el producto "antes de que estuviera totalmente horneado", dijo Mansi, fue especialmente importante “para centrarse en la necesidad real, frente al determinismo tecnológico, que no funciona en la atención sanitaria”.
En la actualidad, la empresa cuenta con 12 algoritmos aprobados por la FDA, para enfermedades que incluyen el ictus, la miocardiopatía hipertrófica (un engrosamiento del músculo cardiaco que puede causar muerte cardiaca súbita) y la 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 de cuántas enfermedades se traten; un hospital pequeño podría pagar sólo 50.000 dólares al año, pero un grupo más grande podría gastar más de un millón de dólares.
"Hay enormes puntos ciegos en la forma en que se presta la atención médica en EE.UU.", afirma J Mocco, neurocirujano del Monte Sinaí y director de su Centro Cerebrovascular. Aunque 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 conoció Viz allá por 2016, pensó que era "un poco efectista", pero al cabo de un tiempo se convirtió en una persona impresionada por la interfaz. Ahora, no sólo la utiliza, sino que se convirtió en asesor de la empresa. Le gusta que la aplicación emita un pitido, lo que permite a los médicos prepararse de inmediato para una intervención quirúrgica en lugar de esperar a que un radiólogo de urgencias, muy ocupado, llame para informar sobre el posible ictus de un paciente. "La IA contribuye a nivelar el campo de juego al ayudarnos a clasificar", afirmó.
Iraj Nikfarjan, neurólogo del hospital HCA de Ocala (Florida), dijo que en los últimos días pudo revisar las primeras exploraciones de una mujer que llegó a urgencias tras desmayarse en Walmart en sólo 12 minutos y movilizar al hospital para tratarla por ictus. "Puedo acceder a esas imágenes en mi móvil esté donde esté y planificar mi intervención", sostuvo.
Aunque la IA fue criticada por introducir errores y sesgos, Mansi señaló que la mayoría de sus algoritmos basados en imágenes tienen una precisión de alrededor del 95%, muy superior a la del médico medio que no es especialista. "Calculamos que, de media en todas las enfermedades que atendemos, menos del 20% de las veces un paciente con una enfermedad concreta sigue la vía [de tratamiento] que se consideraría la ideal", dijo. "Es en torno al 80% cuando eso no ocurre".
Consideremos los aneurismas. Los diagnósticos erróneos se dan hasta en una cuarta parte de los pacientes que buscan inicialmente atención médica en un médico de atención primaria, en urgencias o en un ambulatorio. Viz calcula que su algoritmo de aneurismas puede ayudar a mejorar ese rendimiento y dirigir a los pacientes a los especialistas adecuados. En un estudio de 1.200 angiogramas en ocho centros de ictus de Texas, Viz descubrió que el 85% de las personas con aneurismas no fueron derivadas para su seguimiento, a pesar del riesgo.
"La única preocupación es si la IA sustituye a los expertos formados y experimentados", dijo Mocco. "No quiero eso y no veo que vaya a ocurrir pronto. En mi opinión, no se trata de que la IA diga a los médicos lo que tienen que hacer y, por tanto, cometan errores. Se trata más bien de alertarnos".
La gran farmacia
Durante los últimos siete años, Viz se centró en hospitales y pacientes. Hoy, sin embargo, también trabaja con compañías farmacéuticas, fabricantes de dispositivos médicos y empresas de ciencias de la vida. Mansi cree que puede utilizar sus algoritmos y la red de la empresa en los hospitales para ayudar a esas empresas a introducir sus fármacos, terapias y dispositivos con mayor rapidez, centrándose en los pacientes que más podrían necesitarlos. Para las empresas farmacéuticas que pueden gastar 1.000 millones de dólares o más en lanzar un medicamento, la eficacia es fundamental.
Eso es aún más cierto hoy en día debido a la legislación de 2022, que permite a Medicare renegociar los precios de las píldoras después de nueve años. "Si no ibas a hacer dinero hasta el año 11, y se va a reducir el precio en el año nueve, tienes que encontrar una manera de acelerar la adopción", dijo Mansi.
En marzo, Viz anunció un acuerdo plurianual con Bristol Myers Squibb para desplegar un algoritmo de IA 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 (conocido genéricamente como mavacamten) que adquirió como parte de la compra de MyoKardia por 13.100 millones de dólares en 2020 y para el que está intentando crear 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 productos farmacéuticos y dispositivos médicos.
El engrosamiento de los músculos del corazón es una enfermedad grave difícil de diagnosticar. Muchos pacientes experimentan síntomas leves, como falta de aliento, y se verán trasladados de un especialista a otro en busca de una respuesta.
"Algunos pacientes pasan décadas sin un diagnóstico", afirma Josh Lampert, electrofisiólogo y director médico de aprendizaje automático de Mount Sinai Heart. “Podemos evitarlo, conseguir que los pacientes reciban atención y, en algunos casos, salvarles la vida”, añadió.
Jayme Strauss, directora clínica de Viz, dijo que sus estudios muestran que el algoritmo redujo el tiempo hasta el diagnóstico a una mediana de 64 días, frente a los cinco años anteriores.
Despliegue cauteloso
Al mismo tiempo que Viz despliega nuevas alianzas con las grandes farmacéuticas, también se centra en el área de moda de las empresas de inteligencia artificial: la IA generativa. "Los datos muestran que es una locura no tener estos sistemas en los hospitales", dijo Mansi.
Eso es especialmente cierto, dijo, para los pacientes que pueden no tener acceso a un hospital de investigación de clase mundial. "No tienen por qué estar en el Mount Sinai o en el Mass General", señaló, "podemos reducir la variabilidad de los casos y aumentar las posibilidades de que el paciente reciba la mejor terapia pautada".
Esa es una apuesta mayor y potencialmente más arriesgada. "La coordinación de los cuidados es una especie de papel de intermediario", expresó Thomas Davenport, profesor de tecnología de la información en el Babson College, que escribió sobre el uso de la IA en la atención sanitaria.
“No es fácil para un recién llegado introducirse en un espacio con potentes proveedores de registros electrónicos como Epic Systems por un lado y fabricantes de dispositivos de diagnóstico por imagen como GE y Siemens por otro, todos los cuales buscan aumentar sus analíticas”, dijo. "Simplemente parece un lugar incómodo para estar en medio ahora mismo", concluyó Davenport.
“Queda trabajo por hacer para garantizar que el uso de la IA generativa en la toma de decisiones médicas no esté sujeto a sesgos o resultados falsos”, reflexionó Lampert, del Monte Sinaí. Dijo que está entusiasmado con el potencial de la tecnología para ayudar a los médicos a mantenerse al día sobre la avalancha de estudios de investigación, pero que el hospital está siendo cauteloso sobre su despliegue.
"Ya tenemos una regulación de la IA en la atención sanitaria", dijo Mansi. "Creo que veremos una expansión de la misma, y eso será algo positivo".
Para pacientes como Jess Allison, que sin una respuesta rápida podría haber quedado incapacitada, tienen pocas razones para pensar en Viz, salvo estar agradecidas cuando funciona: "No soy súper experta en tecnología. Las soluciones de IA de Google que salieron a principios de año me asustan un poco, pero este tipo de IA me encanta. No sabía que era lo que me había diagnosticado inicialmente, pero estoy muy agradecida por ello".