Eduardo Castaño, economista con un MBA en dirección de empresas, dedicó más de 20 años al marketing en la industria farmacéutica, trabajando con productos de alto costo para enfermedades complejas. Sin embargo, en 2016, su propia salud comenzó a deteriorarse, llevándolo a buscar respuestas para su dolencia. Aunque su artritis psoriásica, una enfermedad huérfana, no fue el detonante para lo que hoy es SimaHealth, sí tuvo un papel importante en la búsqueda de una solución tecnológica, en este caso, con inteligencia artificial para identificar enfermedades raras y mejorar la calidad de vida de miles de pacientes. Esta es su historia.
Su trayectoria en el mundo farmacéutico y su experiencia con una enfermedad rara fue suficiente para que Eduardo se preguntara si era posible acortar los tiempos de espera entre la aparición de los síntomas, el diagnóstico y el tratamiento de los pacientes con enfermedades huérfanas.
Con esta inquietud, buscó apoyo, en los que hoy en día son sus socios, con un solo objetivo “dar en el blanco”. El nombre de la startup no es casualidad, pues “Sima”, precisamente proviene de este término, que refleja exactamente lo que Eduardo quería lograr: una herramienta que pudiera identificar enfermedades raras y huérfanas, ahorrando tiempo y sufrimiento a pacientes como él.
Utilizar la tecnología para acertar con precisión en el diagnóstico de enfermedades que, de otra manera, podrían pasar desapercibidas, es su misión. “El objetivo es claro, queremos que, con la ayuda de la inteligencia artificial, cada paciente reciba el diagnóstico correcto en el momento adecuado (…) “Dar en el blanco” puede ser la diferencia entre recibir un tratamiento oportuno o perderse en un laberinto de incertidumbre médica”.
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Con el apoyo del Hospital San Ignacio en Bogotá, SimaHealth comenzó a desarrollar un modelo basado en inteligencia artificial para cada patología rara. Utilizando IBM Watson X y en colaboración con el partner tecnológico Assist, crearon una herramienta capaz de revisar millones de registros médicos anonimizados para identificar posibles casos de enfermedades raras.
“Es un proceso meticuloso (…), primero, accedemos a la información de manera segura y anonimizada. Luego, aplicamos nuestro modelo a los datos y encontramos pacientes que podrían tener una enfermedad rara pero que aún no han sido diagnosticados. Un médico revisa los resultados y determina quiénes deben ser evaluados más de cerca.”, explica.
Caso de éxito
El economista cuenta que se trata de un modelo que ha sido refinado y reentrenado, es decir, que ha sufrido varios ajustes para mejorar su tasa de éxito.
Con este modelo de inteligencia artificial, pudieron identificar una dolencia huérfana en un niño de 6 años, de una ranchería en la Alta Guajira. “Lo interesante y notable de este caso es que, a través de la solución, se logró detectar la enfermedad en solo cuatro meses, es decir, el tiempo que transcurrió desde la ejecución del modelo hasta la entrega de la prueba”.
Y es que este dato, del lapso en el que pudieron identificar la patología, no es menor, considerando que los tiempos de diagnóstico suelen ser largos. “De acuerdo con un estudio realizado en Europa, el 25% de los pacientes con enfermedades raras tardan entre 5 y 30 años desde el primer síntoma hasta obtener un diagnóstico”, explica.
“El niño, que había nacido con la enfermedad, no contaba con una prueba genética confirmatoria hasta ese momento. Aunque tenía 6 años, la enfermedad se había manifestado progresivamente, afectando su capacidad para deglutir y requiriendo el uso de un respirador y una silla de ruedas”, cuenta.
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Y agrega, “(…) para un paciente, saber que definitivamente no tiene cáncer, por ejemplo, es tan importante como un diagnóstico positivo. Hemos tenido casos de éxito donde logramos afinar el modelo para aumentar la tasa de éxito. Y para mí, cada caso exitoso es un recordatorio de por qué hacemos lo que hacemos.”
¿La IA reemplaza a especialistas?
En tanto a esta pregunta, el ejecutivo asegura que, la inteligencia artificial es un habilitador en este proceso. “No reemplaza al médico, sino que lo complementa. Le ayuda a encontrar esas agujas en el pajar que de otro modo podrían pasarse por alto”.
Finalmente, Eduardo nos cuenta que quieren expandirse y llevar la solución a más hospitales y clínicas, “no solo en Colombia sino en toda América Latina. Cada nuevo caso es una oportunidad para aprender y mejorar, y cada éxito es una prueba de que estamos en el camino correcto”.
Y definitivamente, “dar en el blanco” no solo representa el nombre de la empresa, sino también su misión: acertar cada vez que un paciente necesita una respuesta y demostrar que, con las herramientas adecuadas, la precisión en la medicina es posible.
Imagen: IBM
