Dra. Jaishree Naidoo estaba a cargo de radiología pediátrica en un hospital de Sudáfrica en 2014, cuando tuvo un momento de epifanía después de encontrar una noticia sobre el uso del patrón de reconocimiento de IA para distinguir animales.
Como radióloga con 20 años de experiencia, Naidoo ya estaba familiarizada con el reconocimiento de patrones y pudo ver de inmediato cómo la IA podría usarse en la industria para transformar el acceso a las imágenes de diagnóstico. La llama se había encendido y, en 2019, junto con su esposo, Terence Naidu, y Andrei Migatchev, Naidoo lanzó Envisionit Deep AI, una startup de tecnología de la salud que usa IA para cubrir la demanda de imágenes de diagnóstico.
Envisionit IA profunda ahora está en el camino del crecimiento respaldado por una inversión de $ 1,65 millones de New GX Ventures SA, una empresa conjunta entre New GX Capital, RMB Ventures y GIIG Africa. Esto fue después de que la startup emergiera como ganadora regional de África del Sur en el Premios a las startups africanas.
“Tenemos este emocionante objetivo de combinar tecnología revolucionaria como la inteligencia artificial con la radiología y queremos transformar la forma en que los radiólogos miran, interpretan las imágenes y hacen diagnósticos”, dijo Naidoo, quien también es el director ejecutivo de la compañía.
Solución híbrida
La startup tiene un conjunto de productos que planea escalar más allá de Sudáfrica, incluida la plataforma Radify AI, que, según afirman, garantiza un diagnóstico por imágenes médicas rápido, preciso, de calidad y asequible, factores que son críticos en el diagnóstico temprano y el tratamiento de enfermedades.
“Radify AI recibió la aprobación de la Asociación Reguladora de Productos de Salud de Sudáfrica. Pero queremos globalizarnos y es por eso que estamos ocupados buscando la aprobación de la FDA y la Agencia Médica Europea”, dijo Naidoo.
Naidoo dice que el objetivo final de Envisionit Deep AI es reducir las cargas en el sistema de salud, especialmente en África, donde las inversiones en infraestructura y recursos humanos siguen siendo pésimas.
Los datos muestran que la proporción de médicos por pacientes en el África subsahariana es una de las más bajas del mundo, una proporción que es aún peor para los médicos especialistas. En radiología, la escasez de recursos humanos es tan mala que la proporción de radiólogos por población en Kenia, por ejemplo, es 1:389,255, mientras que en Nigeria es 1:566,000.
Esta escasez de radiólogos es la fuerza impulsora para que Naidoo haga que Radify AI sea accesible para todos, especialmente en las regiones periurbanas y rurales, y lo que informó a la startup para construir una solución híbrida.
Ella dice que Radify AI se puede implementar en cualquier lugar, “ya sea en un entorno del primer mundo o en una clínica rural que puede no tener una gran capacidad de banda ancha o la mejor infraestructura… porque la idea general de nuestro producto es democratizar el acceso a las imágenes de diagnóstico, y lo haremos”. No seremos democratizadores si nos faltan soluciones que puedan salir al medio rural”.
El producto en el sitio de la startup se puede integrar con dispositivos como máquinas de rayos X para brindar diagnóstico y tratamiento en el punto de atención. También ofrecen telerradiología para pacientes que requieren informes de radiología.
“Por lo general, un radiólogo toma radiografías, luego los pacientes regresan a casa y recopilan los resultados más tarde, a veces después de varios meses. El retraso en el diagnóstico significa que las enfermedades podrían avanzar más. Estamos quitando ese retraso, porque cuando sabes qué tratar, lo tratas rápidamente”, dijo Naidoo, y agregó que planean introducir sus soluciones en el sector minero de Sudáfrica, donde los empleados tienen un mayor riesgo de contraer tuberculosis.
La startup comenzó construyendo modelos para interpretar radiografías de tórax, con capacidad para detectar 25 patologías diferentes, entre ellas tuberculosis, cáncer de mama y neumonía, la principal causa de muerte de niños menores de cinco años en África.
Esta plataforma, dijo Naidoo, demostró ser beneficiosa especialmente durante la pandemia de Covid, cuando Envisionit Deep AI presentó un producto que podía detectar la neumonía por Covid a partir de radiografías de tórax en menos de 25 milisegundos. Esto se implementó para impulsar la eficiencia en un hospital de 700 camas en la provincia del Cabo Norte de Sudáfrica, que solo tenía un radiólogo. Naidoo dice que también se usó en varias UCI para la clasificación, especialmente durante el segundo pico de la pandemia.
La startup dice que si bien el volumen de datos que procesa es integral, se asegura de que sus modelos se entrenen utilizando datos anonimizados de calidad extraídos a nivel mundial y de diversos grupos étnicos.
Los datos también pueden ser revisados por radiólogos a través de una herramienta de validación que les brinda cierta seguridad de que el producto está funcionando correctamente; y obtener sus aportes y comentarios, lo que ha permitido a la startup mejorar la precisión de sus modelos.
Envisionit Deep AI ha lanzado recientemente un modelo de capacitación asistido por computadora (una herramienta edtech) para los médicos interesados en adquirir habilidades de radiología.
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