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La Dra. Jaishree Naidoo estaba a cargo de radiolog\u00eda pedi\u00e1trica en un hospital de Sud\u00e1frica en 2014 cuando tuvo un momento de epifan\u00eda despu\u00e9s de encontrar una noticia sobre el uso del patr\u00f3n de reconocimiento de IA para distinguir animales.<\/p>\n
Como radi\u00f3loga con 20 a\u00f1os de experiencia, Naidoo ya estaba familiarizada con el reconocimiento de patrones y pudo ver de inmediato c\u00f3mo la IA podr\u00eda usarse en la industria para transformar el acceso a las im\u00e1genes de diagn\u00f3stico. La llama se hab\u00eda encendido y, en 2019, junto con su esposo, Terence Naidu, y Andrei Migatchev, Naidoo lanz\u00f3 Envisionit Deep AI, una empresa emergente de tecnolog\u00eda de la salud que usa IA para cubrir la demanda de im\u00e1genes de diagn\u00f3stico.<\/p>\n
Envisionit Deep AI ahora est\u00e1 en el camino del crecimiento respaldado por una inversi\u00f3n de $ 1.65 millones de New GX Ventures SA, una empresa conjunta entre New GX Capital, RMB Ventures y GIIG Africa. Esto fue despu\u00e9s de que la startup emergiera como ganadora regional de \u00c1frica del Sur en los African Startup Awards.<\/p>\n
\u201cTenemos este emocionante objetivo de combinar tecnolog\u00eda revolucionaria como la inteligencia artificial con la radiolog\u00eda y queremos transformar la forma en que los radi\u00f3logos miran, interpretan las im\u00e1genes y hacen diagn\u00f3sticos\u201d, dijo Naidoo, quien tambi\u00e9n es el director ejecutivo de la compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n
Soluci\u00f3n h\u00edbrida<\/strong><\/p>\n La startup tiene un conjunto de productos que planea escalar m\u00e1s all\u00e1 de Sud\u00e1frica, incluida la plataforma Radify AI, que, seg\u00fan afirman, garantiza un diagn\u00f3stico por im\u00e1genes m\u00e9dicas r\u00e1pido, preciso, de calidad y asequible, factores que son cr\u00edticos en el diagn\u00f3stico temprano y el tratamiento de enfermedades.<\/p>\n \u201cRadify AI recibi\u00f3 la aprobaci\u00f3n de la Asociaci\u00f3n Reguladora de Productos de Salud de Sud\u00e1frica. Pero queremos globalizarnos y es por eso que estamos ocupados buscando la aprobaci\u00f3n de la FDA y la Agencia M\u00e9dica Europea\u201d, dijo Naidoo.<\/p>\n Naidoo dice que el objetivo final de Envisionit Deep AI es reducir las cargas en el sistema de salud, especialmente en \u00c1frica, donde las inversiones en infraestructura y recursos humanos siguen siendo p\u00e9simas.<\/p>\n Los datos muestran que la proporci\u00f3n de m\u00e9dicos por pacientes en el \u00c1frica subsahariana es una de las m\u00e1s bajas del mundo, una proporci\u00f3n que es a\u00fan peor para los m\u00e9dicos especialistas. En radiolog\u00eda, la escasez de recursos humanos es tan grave que la proporci\u00f3n de radi\u00f3logos por poblaci\u00f3n en Kenia, por ejemplo, es de 1:389.255, mientras que en Nigeria es de 1:566.000.<\/p>\n Esta escasez de radi\u00f3logos 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 inform\u00f3 a la startup para construir una soluci\u00f3n h\u00edbrida.<\/p>\n Ella dice que Radify AI se puede implementar en cualquier lugar, \u00abya sea en un entorno del primer mundo o en una cl\u00ednica 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 im\u00e1genes de diagn\u00f3stico, y nosotros no ser\u00e1 democratizadora si nos faltan soluciones que puedan salir al medio rural\u201d.<\/p>\n El producto en el sitio de la startup se puede integrar con dispositivos como m\u00e1quinas de rayos X para brindar diagn\u00f3stico y tratamiento en el punto de atenci\u00f3n. Tambi\u00e9n ofrecen telerradiolog\u00eda para pacientes que requieren informes de radiolog\u00eda.<\/p>\n \u201cPor lo general, un radi\u00f3logo toma radiograf\u00edas, luego los pacientes regresan a casa y recopilan los resultados m\u00e1s tarde, a veces despu\u00e9s de varios meses. El retraso en el diagn\u00f3stico significa que las enfermedades podr\u00edan avanzar m\u00e1s. Estamos quitando ese retraso, porque cuando sabes qu\u00e9 tratar, lo tratas r\u00e1pidamente\u201d, dijo Naidoo, y agreg\u00f3 que planean introducir sus soluciones en el sector minero de Sud\u00e1frica, donde los empleados tienen un mayor riesgo de contraer tuberculosis.<\/p>\n La startup comenz\u00f3 construyendo modelos para interpretar radiograf\u00edas de t\u00f3rax, con capacidad para detectar 25 patolog\u00edas diferentes, entre ellas tuberculosis, c\u00e1ncer de mama y neumon\u00eda, la principal causa de muerte de ni\u00f1os menores de cinco a\u00f1os en \u00c1frica.<\/p>\n Esta plataforma, dijo Naidoo, demostr\u00f3 ser beneficiosa, especialmente durante la pandemia de COVID, cuando Envisionit Deep AI present\u00f3 un producto que pod\u00eda detectar la neumon\u00eda por COVID a partir de radiograf\u00edas de t\u00f3rax en menos de 25 milisegundos. Esto se implement\u00f3 para impulsar la eficiencia en un hospital de 700 camas en la provincia del Cabo Norte de Sud\u00e1frica, que solo ten\u00eda un radi\u00f3logo. Naidoo dice que tambi\u00e9n se us\u00f3 en varias UCI para la clasificaci\u00f3n, especialmente durante el segundo pico de la pandemia.<\/p>\n 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 extra\u00eddos a nivel mundial y de diversos grupos \u00e9tnicos.<\/p>\n Los datos tambi\u00e9n pueden ser revisados \u200b\u200bpor radi\u00f3logos a trav\u00e9s de una herramienta de validaci\u00f3n que les brinda cierta seguridad de que el producto est\u00e1 funcionando correctamente; y obtener sus aportes y comentarios, lo que ha permitido a la startup mejorar la precisi\u00f3n de sus modelos.<\/p>\n Envisionit Deep AI ha lanzado recientemente un modelo de capacitaci\u00f3n asistido por computadora (una herramienta edtech) para los m\u00e9dicos interesados \u200b\u200b\u200b\u200ben adquirir habilidades de radiolog\u00eda.<\/p>\n<\/p><\/div>\n