“El potencial de la inteligencia artificial en el mundo sanitario es enorme”, dice Jesús Prada, CEO de Horus ML. Las múltiples soluciones desarrolladas por la startup española nos dan una pista: AI4TeenDep, para identificar patrones de síntomas de depresión adolescente; AItheroscope, para detectar con mayor rapidez la aterosclerosis; Deep Horus, para diagnosticar enfermedades respiratorias (prediciendo probabilidad de ingresos a UCI); Horus Cardio Monitor, para monitorear de forma remota pacientes con problemas cardíacos; e incluso, Horus Hydro, para alertar sobre niveles de hidratación corporal bajos.
La compañía, fundada en 2022, apunta a desarrollar herramientas con IA y machine learning que potencien la toma de decisiones clínicas, y ya cuenta con experiencia en España y otros países de Europa como así también América latina. Ahora, ha sido reconocida como una de las cinco finalistas, la única española, de los 4YFN Awards del Mobile World Congress 25 Barcelona, la competición dedicada a descubrir las mejores startups digitales del planeta.
Prada resalta que estamos vislumbrando apenas el comienzo. “Aunque hay un consenso sobre las posibilidades, la realidad es que todavía se está utilizando muy poco, entonces las posibilidades de crecimiento son muy grandes. Incluso tecnologías que están muy contrastadas y aún no se utilizan en salud, y que quizás no suenan excesivamente rompedoras, tendrían un impacto muy positivo”, señala en una entrevista con Innovaspain.
La revolución de la monitorización remota
Horus ML trabaja en tres grandes áreas: el diagnóstico por imágenes, la medicina personalizada o de precisión y monitorización remota de pacientes (enfocada en pacientes crónicos). Si hablamos de innovaciones, como los últimos desarrollos en modelos de lenguaje natural, lo que tiene potencial es la integración de distintas tecnologías, indica Prada.
“La línea que yo creo que va a revolucionar más, que es la monitorización remota de pacientes, por ejemplo, tiene un potencial enorme, pero es una combinación de distintas tecnologías, tanto de wearables (tecnología ponible o vestible, como relojes inteligentes), sensores o Internet of things(Internet de las cosas)”, explica.
Los smartwatches (teléfonos inteligentes) tienen, por ejemplo, cada vez más posibilidades de incluir sensores con datos médicos que te permitirían estimar descompensaciones del paciente o del usuario en muchos rangos. “Muchas empresas están trabajando con dispositivos específicos, por ejemplo, para detección de caídas, para diabetes”, cuenta.
Si incorporamos modelos de lenguaje natural, el impacto puede ser mayor en áreas como la monitorización remota de pacientes crónicos de edad avanzada. Prada explica que pedirles que utilicen un dispositivo o aplicación nueva, por ejemplo, puede no funcionar porque no cuentan con la madurez tecnológica para hacerlo. Sin embargo, el seguimiento puede ser más fácil a través de una llamada automatizada con un agente basado en IA que le pregunta sobre sus distintos parámetros para estimar riesgos de patologías y eventos. Hay varias empresas empiezan a trabajar en este ámbito, dice el CEO, pero de nuevo, aún hay potencial por explorar.
“¿Por qué no montar nuestra propia empresa?”
Prada cuenta que cuando descubrió la inteligencia artificial y el machine learning fue “amor a primera vista”: supo de inmediato que se quería dedicar a ello. Luego, tras algunos años de experiencia en distintas empresas, dio con el mundo sanitario al colaborar en un datathon. “Entonces, lo tuve claro: quería hacer inteligencia artificial, quería hacer machine learning, pero en el sector salud, por el impacto positivo que puede tener. No quería simplemente engordar los números de una empresa cualquiera, sino dedicarme a algo que tuviera un impacto positivo”, resalta.
Desde ese momento, en 2016, fue explorando el ámbito de la salud sin encontrar exactamente el tipo de empresa que le permitiera desarrollar los proyectos que tenía en mente con un enfoque más colaborativo con los equipos médicos.
En 2022, decidió dar el salto junto a algunos compañeros. “Les dije, ¿por qué no montamos nuestra propia empresa? Ya que no encontramos lo que nosotros queremos, pues igual tenemos que intentar crearlo nosotros”, recuerda. Cinco socios fundadores dieron comienzo entonces a Horus ML con la impronta de aprovechar el potencial de la IA para traer soluciones a problemas concretos del sector de la atención sanitaria.
Para la depresión adolescente y la aterosclerosis
Una de las soluciones desarrolladas por la empresa es AI4TeenDep, una herramienta basada en aprendizaje automático que interpreta datos relacionados con la depresión en adolescentes. El proyecto nació del Cluster Eureka CELTIC-NEXT y fue desarrollado por HORUS ML junto a IDavinci, consultora en innovación.
“La salud mental es un campo que está muy poco estudiado y donde creemos que la inteligencia artificial podría ser un factor diferencial”, remarca Prada.
Imagen de Altheroscope.
El proyecto AItheroscope, que apunta a la detección de aterosclerosis a través de imagen clínica, tanto a través de ecografías como a través de retinografías, también ha despertado “muchísimo interés”, cuenta el CEO, dado su potencial de gran alcance. De hecho, es una de las principales razones por las que fueron seleccionados para el 4yFN, que cada año reúne en Barcelona a las mejores startups en el ámbito de la conectividad.
La solución tiene múltiples funcionalidades como el análisis automatizado de ecocardiogramas y retinogramas, el aprendizaje automático por medio de IA y la generación de resultados inmediatos (informes diagnóstico en tiempo real). Además, es compatible con equipos y sistemas de gestión sanitaria ya instalados en centros de atención primaria. La empresa busca convertirse en el principal proveedor de herramientas para la detección precoz de la aterosclerosis en Europa y América Latina.
Innovación con impacto a gran escala
“Con el colapso de atención primaria que tenemos a día de hoy, la atención remota a pacientes crónicos puede tener un impacto en la sanidad española enorme”, dice. También permite mejorar el alcance de la atención en zonas rurales o en la llamada “España vaciada”.
“Trabajamos mayoritariamente con el sector público, principalmente por razones, digamos, personales, porque creemos que es una manera más fácil de tener un impacto mayor sobre el total de la población en España”, dice Prada. También tienen clientes privados, y señala que allí se puede tener un impacto dependiendo de múltiples factores y de la región. En ocasiones, la contratación e implementación es más rápida en este sector, señala, aunque puede ocurrir lo contrario.
Horus ha sido reconocida como finalista de los premios 4YFN por su liderazgo en el impulso y el progreso en el área de salud digital. También fueron seleccionadas Bankuish (Colombia) en fintech, Qflow (Reino Unido) en tecnología verde, Ramon.Space (Israel) en fronteras móviles y Rockfish Data (Estados Unidos) en horizontes digitales.
