Startup de IA de tecnología de la salud con sede en Polonia Cardiomática ha anunciado un aumento inicial de $ 3,2 millones para expandir el uso de su tecnología de automatización de lectura de electrocardiogramas (ECG).
La ronda está dirigida por VC Kaya de Europa Central y del Este, con la participación de Nina Capital, Nova Capital e Innovation Nest.
El aumento inicial también incluye una subvención no equitativa de $ 1 millón del Centro Nacional de Investigación y Desarrollo de Polonia.
La startup fundada en 2017 vende una herramienta en la nube para acelerar el diagnóstico e impulsar la eficiencia para que cardiólogos, médicos y otros profesionales de la salud interpreten los ECG, automatizando la detección y el análisis de unas 20 anomalías y trastornos cardíacos con el software que genera informes sobre escaneos en minutos. más rápido de lo que podría trabajar un especialista humano capacitado.
Cardiomatics promociona su tecnología como algo que ayuda a democratizar el acceso a la atención médica, y dice que la herramienta permite a los cardiólogos optimizar su flujo de trabajo para que puedan ver y tratar a más pacientes. También dice que permite a los médicos de cabecera y consultorios más pequeños ofrecer análisis de ECG a los pacientes sin necesidad de derivarlos a hospitales especializados.
La herramienta de inteligencia artificial ha analizado más de 3 millones de horas de señales de ECG comercialmente hasta la fecha, según la startup, que dice que su software está siendo utilizado por más de 700 clientes en más de 10 países, incluidos Suiza, Dinamarca, Alemania y Polonia.
El software es capaz de integrarse con más de 25 dispositivos de monitoreo de ECG en esta etapa, y promociona ofrecer una interfaz de software en la nube moderna como un diferenciador frente al software médico heredado.
Cuando se le preguntó cómo se ha validado la precisión de las lecturas de ECG de su IA, la startup nos dijo: “El conjunto de datos que usamos para desarrollar algoritmos contiene más de 10 mil millones de latidos del corazón de aproximadamente 100,000 pacientes y está creciendo sistemáticamente. La mayoría de los conjuntos de datos que hemos creado nosotros mismos, el resto son bases de datos disponibles públicamente.
“El noventa por ciento de los datos se usa como un conjunto de entrenamiento y el 10% para validación y prueba de algoritmos. De acuerdo con la IA centrada en datos, damos gran importancia a los conjuntos de prueba para asegurarnos de que contengan la mejor representación posible de las señales de nuestros clientes. Comprobamos la precisión de los algoritmos en trabajos experimentales durante el desarrollo continuo tanto de algoritmos como de datos con una frecuencia de una vez al mes. Nuestros clientes lo comprueban todos los días en la práctica clínica ”.
Cardiomatics dijo que utilizará la financiación inicial para invertir en el desarrollo de productos, expandir sus actividades comerciales en los mercados existentes y prepararse para lanzarse a nuevos mercados.
“Los ingresos de la ronda se utilizarán para respaldar planes de expansión acelerados en toda Europa, incluida la ampliación de nuestra tecnología de inteligencia artificial líder en el mercado y garantizar que los médicos tengan la mejor experiencia. También preparamos el producto para lanzarlo a nuevos mercados. Nuestros planes futuros incluyen obtener la certificación de la FDA y entrar al mercado estadounidense ”, agregó.
La herramienta de inteligencia artificial recibió la certificación europea de dispositivos médicos en 2018, aunque vale la pena señalar que el régimen regulador de la Unión Europea para dispositivos médicos y la inteligencia artificial continúa evolucionando, con una actualización de la Directiva de dispositivos médicos del bloque (ahora conocida como el Reglamento de dispositivos médicos de la UE). entrando en aplicación a principios de este año (mayo).
También está entrando un nuevo marco basado en riesgos para aplicaciones de IA, también conocido como la Ley de Inteligencia Artificial, que probablemente ampliará las demandas de cumplimiento de las herramientas de tecnología de salud de IA como Cardiomatics, introduciendo requisitos como demostrar seguridad, confiabilidad y falta de sesgo en los resultados automatizados. .
Cuando se le preguntó sobre el panorama regulatorio, dijo: “Cuando lanzamos en 2018, fuimos una de las primeras soluciones basadas en inteligencia artificial aprobadas como dispositivo médico en Europa. Para mantenernos a la vanguardia, observamos cuidadosamente la situación en Europa y el proceso de legislar un marco basado en el riesgo para regular las aplicaciones de la IA. También monitoreamos los borradores de regulaciones y requisitos que pueden introducirse pronto. En caso de introducir nuevos estándares y requisitos para la inteligencia artificial, inmediatamente acometeremos su implementación en las operaciones de la empresa y del producto, así como también ampliaremos la validación de documentación y algoritmos con la evidencia necesaria para la confiabilidad y seguridad de nuestro producto ”.
Sin embargo, también reconoció que medir objetivamente la eficacia de los algoritmos de lectura de ECG es un desafío.
“Una evaluación objetiva de la efectividad de los algoritmos puede ser muy desafiante”, dijo a TechCrunch. “La mayoría de las veces se realiza con un conjunto reducido de datos de un grupo específico de pacientes, registrados con un solo dispositivo. Recibimos señales de varios grupos de pacientes, provenientes de diferentes grabadoras. Estamos trabajando en este método para evaluar la efectividad. Nuestros algoritmos, que les permitirían evaluar de manera confiable su desempeño independientemente de varios factores que acompañan al estudio, incluido el dispositivo de grabación o el grupo social en el que se probaría ”.
“Cuando el análisis lo realiza un médico, la interpretación del ECG es una función de la experiencia, las reglas y el arte. Cuando un humano interpreta un ECG, ve una curva. Funciona en una capa visual. Un algoritmo ve un flujo de números en lugar de una imagen, por lo que la tarea se convierte en un problema matemático. Pero, en última instancia, no se pueden construir algoritmos efectivos sin el conocimiento del dominio ”, agregó. “Este conocimiento y la experiencia de nuestro equipo médico son una obra de arte en Cardiomatics. No debemos olvidar que los algoritmos también se entrenan con los datos generados por los cardiólogos. Existe una fuerte correlación entre la experiencia de los profesionales médicos y el aprendizaje automático “.
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