Años antes de que él co-lanzó un negocio sigiloso para arreglar el desordenado mundo de los datos de salud, Gaurav Kaushik fue conectando lentamente los puntos sobre cómo una mejor visualización podría afectar los resultados de salud. En 2018, el empresario en ciernes estaba trabajando con una empresa de investigación del cáncer con sede en Boston y FlatIron Health para ver cómo los pacientes con cáncer, las mutaciones en su cáncer y los resultados de salud estaban relacionados.
Finalmente, su equipo hizo un análisis que sugirió que los pacientes con cáncer de mama triple negativo, una forma severa de cáncer que afecta particularmente a las mujeres de color, responden bien a las inmunoterapias.
Al comprender el impacto de conectar datos de pacientes no organizados con planes de tratamiento, Kaushik sembró el ímpetu para CienciaIO, una nueva startup que cofundó con CEO Will Manidis, ex becario de Thiel y socio gerente de Dorm Room Fund. La startup está utilizando el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de datos para crear una base de datos masiva de datos de pacientes que puede ayudar a las partes interesadas a comprender y tratar mejor a las personas de manera integral.
“No se puede navegar sin un mapa y no existe un mapa para la atención médica. Si queremos entender cosas básicas, como qué pacientes tienen necesidades urgentes insatisfechas y necesitan atención especial o nuevas soluciones, o encontrar tratamientos novedosos para enfermedades raras, eso lleva miles de horas de trabajo y años para descubrirlo ”, dijo Manidis.
Ahora, ScienceIO no es la primera startup que intenta arreglar los datos de salud. Y probablemente no será el último. Sin embargo, el diferenciador de la startup es que ha pasado años construyendo una base de datos de lo que afirma son los datos más representativos que existen.
“Hemos pasado los últimos dos años construyendo la primera plataforma de inteligencia artificial para el cuidado de la salud de este tipo. Estamos adoptando un enfoque de inteligencia artificial centrado en los datos, creando la tecnología necesaria para convertir datos de salud dispares en datos computables de alta calidad ”, dijo Kaushik. “Existe una gran oportunidad para crear soluciones basadas en datos en el cuidado de la salud, y estamos entusiasmados de ver surgir un ecosistema de empresas y beneficiarse de nuestra plataforma y el [natural language processing] Renacimiento.”
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es una tecnología avanzada que facilita que las computadoras comprendan el habla humana. La compañía explicó cómo se puede usar la PNL para el análisis de sentimientos, en el que la tecnología mira una publicación en las redes sociales y predice cómo se siente el ser humano detrás de ella. La aplicación de ScienceIO de NLP combina el aprendizaje automático para encontrar variables que impactan la salud del paciente, utilizando más de 9 millones de condiciones médicas, medicamentos, dispositivos y genes como pistas potenciales.
ScienceIO en acción. Créditos de imagen: CienciaIO
La amplitud significa que el producto es aplicable a varios clientes potenciales diferentes. En términos generales, por ejemplo, Kaushik cree que los médicos podrían construir una imagen más completa de los pacientes en función de sus antecedentes.
“Los pacientes con los que trata tienen una letanía de problemas de salud, y no es suficiente decir que entendemos muy bien su cáncer o que entendemos de forma independiente las condiciones socioeconómicas”, dijo Kaushik. “Se trata de una profundidad increíble en todas las áreas temáticas y la totalidad del paciente sin minimizarlos”.
Añadió: “La razón por la que pasamos tres años sin hablar con el mundo y construyendo este conjunto de datos fue para asegurarnos de que representamos a los pacientes que capturan lo que un médico debería ver, en lugar de reducirlos a sus biorriesgos”.
Manidis dio un ejemplo que incluye a los proveedores de seguros, que obtienen miles de planes médicos, y puntos de datos como códigos de facturas, costos, condiciones, todos los días.
“Estás tratando de averiguar cómo priorizar [claims], ya sea para enviarlo a juicio o buscar cosas como detección de fraude ”, dijo Manidis. “Puede utilizar ScienceIO para estructurar los datos y luego comprender las reclamaciones y reembolsar a los pacientes más rápido [and] con más precisión.”
En particular, ScienceIO no rastrea, solo hace que los datos sean más fáciles de buscar y produce análisis que se pueden convertir en información útil. ScienceIO dijo que actualmente se encuentra en programas piloto con varios clientes, pero se negó a dar nombres específicos. Los resultados de estos pilotos, según Kaushik, les ayudarán a decidir un cronograma realista para la disponibilidad general.
El progreso hasta ahora ha ayudado al negocio que alguna vez fue sigiloso a recaudar una ronda inicial de $ 8 millones. Los inversores en la ronda incluyen inversores institucionales como Section 32 y Sea Lane Ventures, así como empresarios como Lachy Groom y Josh Buckley.