Años antes de co-iniciar un negocio sigiloso para arreglar el desordenado mundo de los datos de salud, Gaurav Kaushik estaba conectando lentamente los puntos sobre cómo una mejor visualización podría afectar los resultados de salud. En 2018, el aspirante a emprendedor estaba trabajando con una empresa de investigación del cáncer con sede en Boston y FlatIron Health para ver cómo los pacientes con cáncer, sus mutaciones del cáncer y los resultados de salud estaban relacionados.

Finalmente, su equipo hizo un análisis que sugirió que las pacientes con cáncer de mama triple negativo, una forma grave de cáncer que afecta particularmente a las mujeres de color, responden bien a la inmunoterapia.

Al comprender el impacto de conectar datos de pacientes no organizados con planes de tratamiento, Kaushik dio el impulso a ScienceIO, una nueva startup que cofundó con el CEO. Will Manidis, ex miembro de Thiel y socio gerente de Dorm Room Fund. La startup utiliza procesamiento de lenguaje natural y 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 el cuidado de la salud. Si queremos comprender cosas básicas, como qué pacientes tienen necesidades urgentes e insatisfechas y necesitan atención especial o nuevas soluciones, o encontrar nuevos tratamientos para enfermedades raras, se necesitan miles de horas de trabajo y años para descubrirlo ”, dijo Manidis.

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Ahora, ScienceIO no es la primera startup que intenta arreglar los datos de salud. Y probablemente no será el último. El diferenciador de la startup, sin embargo, es que ha pasado años construyendo una base de datos de lo que dice ser los datos más representativos.

“Hemos pasado los últimos dos años construyendo la primera plataforma de IA para el cuidado de la salud de este tipo. Adoptamos un enfoque basado en datos para la inteligencia artificial, creando la tecnología necesaria para transformar datos de salud dispares en datos computables de alta calidad ”, dijo Kaushik. “Existe una gran oportunidad para crear soluciones de atención médica basadas en datos, y estamos entusiasmados de ver surgir un ecosistema de negocios que se beneficia de nuestra plataforma y más. [natural language processing] Renacimiento.”

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) 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 examina una publicación en las redes sociales y predice lo que el ser humano siente detrás de ella. La aplicación NLP de ScienceIO combina el aprendizaje automático para encontrar variables que afectan la salud del paciente, utilizando más de 9 millones de afecciones médicas, medicamentos, dispositivos y genes como pistas potenciales.

ScienceIO en acción. Créditos de imagen: CienciaIO

Alcance significa que el producto es aplicable a varios clientes potenciales diferentes. En términos generales, por ejemplo, Kaushik cree que los médicos podrían formarse una imagen más completa de los pacientes basándose en su historial.

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“Los pacientes con los que trata tienen una letanía de problemas de salud, y no es suficiente decir que comprendemos muy bien su cáncer o que comprendemos las condiciones socioeconómicas de forma independiente”, dijo Kaushik. “Es una profundidad increíble en cada tema y en todo el paciente sin minimizarlo. “

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 están recibiendo lo que un médico debería ver, en lugar de hacer que se reduzcan sus riesgos biológicos”.

Manidis dio un ejemplo que incluye a los proveedores de seguros, que obtienen miles de planes médicos, y puntos de datos como códigos de facturación, costos, términos, todos los días.

“Intentas averiguar cómo priorizar [claims]ya sea para enviarlo a arbitraje o para buscar cosas como detección de fraude ”, dijo Manidis. “Puede utilizar ScienceIO para estructurar los datos, luego comprender las reclamaciones y reembolsar a los pacientes más rápido [and] mas presisamente.”

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En particular, ScienceIO no rastrea, simplemente hace que los datos sean más fáciles de buscar y produce análisis que se pueden convertir en información utilizable. 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 a la compañía que alguna vez fue discreta a recaudar una recaudación de fondos de $ 8 millones. Los inversores en el ciclo incluyen inversores institucionales como Section 32 y Sea Lane Ventures, así como empresarios como Lachy Groom y Josh Buckley.

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