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Healthtech aparentemente está en una edad dorada. Hace apenas unas semanas, Livongo y Health Catalyst planteó un combinado $ 500 millones a través de OPI con una valoración conjunta que alcanza los $ 3.5 mil millones. Acuerdos como estos están catalizando una Récord 2019y se espera que la actividad de acuerdos de salud digital aumente superar los 8.100 millones de dólares invertidos en 2018.
En medio de tanta abundancia, el ecosistema de salud digital está prosperando: a partir de 2017, existían más de 300 000 aplicaciones móviles y 340 dispositivos portátiles de consumo, con 200 nuevas aplicaciones móviles añadidas diariamente. Ningún tema ha sido más importante para esta recaudación de fondos que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (IA/ML), un espacio que capturó más de una cuarta parte de la financiación de tecnología sanitaria en 2018.
Sin embargo, ¿cuántas de estas tecnologías resultarán valiosas en términos médicos, éticos o financieros?
Nuestro grupo de investigación en Stanford abordó esta pregunta haciendo una inmersión más profunda en el dicho de que, en AI/ML, “la basura que entra es igual a la basura que sale”. Hicimos esto al distinguir los algoritmos de salud digital que aprovechan AI/ML de sus datos de entrenamiento subyacentes, documentando las numerosas consecuencias para los resultados de estas tecnologías en caso de que las entradas parezcan, bueno, “basura”.
Por ejemplo, la utilidad de las puntuaciones de riesgo genético proporcionadas por empresas como 23andMe y AncestryDNA (que tienen valoraciones estimadas de $1.75 y $2.6 mil millones, respectivamente) puede ser limitado debido a sesgos de diagnóstico debido a la subrepresentación de poblaciones diversas.
En respuesta a tales observaciones, brindamos una variedad de recomendaciones a los desarrolladores, inventores y fundadores que encabezan el avance de la salud digital, así como a los financiadores que respaldan este avance, para garantizar que sus innovaciones sean valiosas para las partes interesadas a las que se dirigen.
Las startups de Healthtech todavía tienen que demostrar su valor para los pacientes