El coinventor de La tecnología FaceID y Vision Pro de Apple ha pasado los últimos seis años construyendo un modelo de inteligencia artificial de vanguardia que algún día podría ayudar a decodificar la actividad eléctrica en el cerebro para diagnosticar trastornos cognitivos.
Ahora, la startup de Gidi Littwin, Hemispheric, ha recaudado 52 millones de dólares en financiación después de recopilar datos sobre los cerebros de 100.000 personas para entrenar modelos de aprendizaje profundo para examinar el cerebro sin la necesidad de procedimientos invasivos.
Littwin dejó Apple en 2020 en busca de un cambio. Lo encontró cuando su cofundador de Hemispheric, Hagai Lalazar, le envió un mensaje frío en LinkedIn. Lalazar había comenzado a desarrollar inteligencia artificial para estudiar el cerebro sin necesidad de cirugía y estaba buscando un cofundador con mentalidad comercial para impulsar la empresa. Cuando encontró a Littwin, había hablado con alrededor de 75 candidatos.
Littwin había ayudado a desarrollar FaceID y en ese momento estaba trabajando en el seguimiento manual para un producto de realidad aumentada, Vision Pro. Como parte de esto, tuvo que recopilar lo que, según le dijo a WIRED, eran “datos de cientos de miles de sujetos” para entrenar los modelos de aprendizaje profundo que impulsan la tecnología.
“Había operaciones masivas de recopilación de datos detrás de estos proyectos, y sabíamos que teníamos que construir algo muy similar en Hemispheric”, dice Littwin, “y lo hemos hecho”.
Debido a que la actividad cerebral de cada individuo parece diferente, los médicos han tenido que confiar en gran medida en cuestionarios subjetivos y observaciones de comportamiento para diagnosticar la depresión, el Alzheimer y el Parkinson. Para solucionarlo, Littwin y Lalazar recopilaron su “posesión más preciada”: un cuarto de millón de horas de datos cerebrales de 100.000 voluntarios remunerados en toda Asia, así como en Tel Aviv y Boston. Los sujetos realizaron una serie de actividades que parecían juegos pero que activaban diferentes partes de su cerebro.
Esos datos ayudaron a entrenar un modelo de frontera, que infiere la función cerebral a partir de la actividad eléctrica dentro del cráneo de la misma manera que los grandes modelos lingüísticos deducen el significado mediante el análisis estadístico del texto. Luego probaron el modelo generalizado en subconjuntos de personas, incluidas aquellas diagnosticadas con trastorno de estrés postraumático, esquizofrenia y depresión, y dijeron que el modelo hacía deducciones precisas sobre la salud cerebral de los individuos. Actualmente, el equipo está trabajando en un estudio clínico para probar si su modelo puede diagnosticar e incluso predecir el Alzheimer.
Littwin y Lalazar presentarán su primer producto, que se utilizará para estudiar el trastorno de estrés postraumático, a la FDA para su aprobación a principios del próximo año. Esperan que eso les permita lanzar el producto al público más adelante en 2027.
Para ayudar a diagnosticar un trastorno cognitivo, un paciente usa un auricular EEG liviano que mide la actividad eléctrica en el cerebro durante aproximadamente 15 minutos mientras interactúa con una aplicación en una tableta. Hemispheric dice que su modelo de IA ayudará a los médicos a decodificar las señales para hacer diagnósticos, seleccionar la intervención más efectiva haciendo predicciones sobre el tratamiento y monitorear el progreso.
“El futuro que imaginamos es uno en el que esto sea similar a un análisis de sangre”, dice Lalazar. “El dispositivo va a ser muy, muy barato; se podrá vender y distribuir en clínicas de salud mental, hospitales e incluso consultorios de psicólogos”.
Las herramientas de diagnóstico asistidas por IA para enfermedades como el cáncer de pulmón ya están en uso clínico y están acelerando el acceso al tratamiento en toda Europa. Mientras tanto, los gigantes de la IA, incluidos OpenAI y Anthropic, se están expandiendo al sector de la atención médica, intensificando la competencia por la gran cantidad de nuevas empresas en el espacio.
Hemispheric ha recaudado financiación inicial de empresas de capital de riesgo e inversores individuales estadounidenses e israelíes, incluido Howard Morgan, uno de los primeros patrocinadores de Uber. Utilizará el dinero para promover asociaciones con gobiernos, organizaciones de atención médica y empresas farmacéuticas, contratar más en Estados Unidos y trabajar para lograr la aprobación regulatoria. También planea medir más datos cerebrales de millones de personas en un esfuerzo por mejorar su modelo.
El equipo también está desarrollando sus propios escáneres cerebrales para obtener información que, según la empresa, puede proporcionar datos más útiles para sus modelos que los EEG tradicionales. “Estos dispositivos nunca se construyeron para el aprendizaje automático y definitivamente no para el aprendizaje profundo”, afirma Littwin.