Healthtech es aparentemente en una edad de oro Hace solo unas semanas, Livongo y Health Catalyst recaudaron $ 500 millones combinados a través de OPI con una valoración conjunta que alcanzó los $ 3.5 mil millones. Acuerdos como estos están catalizando un récord de 2019, y se espera que la actividad de acuerdos de salud digital supere los $ 8.1 mil millones 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 agregadas diariamente. Ningún tema ha sido más importante para esta recaudación de fondos que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (AI / ML), un espacio que capturó más de una cuarta parte de los fondos de tecnología sanitaria en 2018.
Sin embargo, ¿cuántas de estas tecnologías serán valiosas en términos médicos, éticos o financieros?
Nuestro grupo de investigación en Stanford abordó esta pregunta profundizando en el dicho de que, en AI / ML, “la basura es igual a la basura”. Lo hicimos al distinguir la salud digital algoritmos aprovechando AI / ML de su subyacente datos de entrenamiento, documentando las numerosas consecuencias para los resultados de estas tecnologías si las entradas se parecen, bueno, a “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) pueden estar limitados debido a sesgos de diagnóstico derivados de la representación insuficiente de diversas poblaciones.
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 esta carga, para garantizar que sus innovaciones sean valiosas para las partes interesadas a las que se dirigen.