La filial de ciencias biológicas de Alphabet En verdad anunció una reestructuración estratégica el año pasado, cambiando su enfoque al uso de la inteligencia artificial y la ciencia de datos para mejorar las opciones de salud de precisión.
Andrew Trister, director médico y científico de Verily, se sentó con MobiSaludNoticias para discutir el uso de la tecnología de inteligencia artificial por parte de la compañía, su trabajo con el gigante tecnológico Google y lo que le entusiasma sobre el futuro del negocio.
MobiHealthNoticias: ¿Puedes contarle a nuestra audiencia sobre Verily y lo que hace?
Andrés Trister: En verdad salió de GoogleX en 2015. Tiene una larga trayectoria analizando todo el ecosistema de la atención sanitaria, empezando por la investigación. Entonces, construir dispositivos, encontrar nuevas formas de medir enfermedades (una especie de problema de metrología) y poder brindar atención. Por lo tanto, ha sido en gran medida a través de Onduo, nuestro sistema de gestión de la atención de la diabetes. Y luego trabajar en la financiación de cuidados. Por lo tanto, Granular es un producto de seguro con limitación de pérdidas.
Entonces, si piensa en cada uno de los diferentes puntos débiles sobre cómo una persona recibe una mejor atención, puede pensar en las aplicaciones de tener mejores mediciones. Ese es el tipo de cuestión de generación de datos: obtener mayores conocimientos y perspectivas a partir de esos datos y luego tomar medidas.
Y estas son todas las partes que se han construido desde la inversión inicial realizada por Google X, y vemos del 24 al 25 como el momento en el que todas estas cosas se refuerzan mutuamente para que realmente podamos impulsar puntos de vista diferenciados sobre cómo las personas acceder a su atención de manera equitativa y luego obtener mejores resultados.
MNH: ¿La empresa trabaja a menudo junto con Google?
Trister: Por lo tanto, ha habido una serie de proyectos que se iniciaron dentro de Google Health Research y que se incorporaron a Verily para crear productos. Algunas de ellas han sido casi asociaciones a través de un memorando de entendimiento entre las dos empresas.
El mejor ejemplo de esto es un algoritmo publicado en Nature por Google Health Research, que analiza la parte posterior del ojo, es decir, imágenes de la retina, para determinar si una persona podría tener retinopatía diabética. También hicieron otras cosas como clasificar si se trata de un ojo masculino o femenino, cosas que los humanos no podían hacer para demostrar la utilidad de la aplicación de IA.
Pero el problema con cualquier algoritmo como ese es ¿dónde encaja en el flujo de trabajo actual y cómo genera realmente impacto en las personas? Entonces, una de las principales preguntas que surgieron, y aquí es donde la asociación con Verily y la excelencia del hardware que hay dentro de Verily, llegó al punto de cómo obtener algunas de las imágenes de la parte posterior del ¿ojo?
Así que construimos una cámara de retina casi completamente automatizada, llamada Verily Retinal Camera, y ese dispositivo permite a una persona tomar imágenes del fondo del ojo, y luego hay IA encima. Usamos la IA de Google y luego estamos trabajando con otras compañías que también han construido otros modelos de IA que demostrarán esta utilidad, comenzando primero como diagnóstico de clasificación y luego en un horizonte más amplio. Estamos entusiasmados con las aplicaciones de lo que se puede medir, similar a los esfuerzos de Google para hacer cosas como la clasificación por sexo.
No necesariamente es necesario hacerlo a partir de imágenes de retina, pero tal vez haya otras enfermedades que podamos determinar a partir de ese tipo de cosas. Entonces, una vez que tengas el dispositivo en su lugar, ¿qué más puedes hacer? Entonces esa es un área de discusión continua.
MNH: Es Med-PaLM ¿Algo que Verily esté buscando utilizar dentro de sus ofertas?
Trister: Hemos estado discutiendo la utilidad de Med-PaLM, los modelos que existen y cómo podríamos aprovechar nuevos enfoques multimodales. Existe Med-PaLM y, obviamente, se está trabajando mucho en Gemini. Entonces, ciertamente estamos explorando cómo podría verse eso, pero no estamos decididos a trabajar solo con Google.
Hemos estado analizando otras aplicaciones. Podemos ser agnósticos respecto de cuál de las principales [genAI] Hay modelos disponibles si podemos encontrar que contamos con la infraestructura de datos adecuada. Eso es mucho de lo que hemos creado que se diferencia en Verily, diferente de, digamos, Azure, Google Cloud o AWS. Y luego lo que realmente genera impacto para las personas.
Creo que gran parte de las aplicaciones de IA generativa se han centrado más en la parte administrativa. Parte de ese trabajo lo hacemos principalmente a través de nuestra aseguradora, pero donde vemos que el mayor cambio que se podría lograr usando estas herramientas será frente a las personas incluso antes de que se conviertan en pacientes. Entonces, ¿cómo podemos ayudar a las personas a navegar esta locura que es nuestro sistema de salud?
MNH: ¿Qué es lo que más te entusiasma dentro de Verily en este momento?
Trister: Hay tantas aplicaciones de ingeniería realmente sólidas y problemas realmente difíciles en la atención médica que Verily ha decidido abordar de frente. Pero algunos de ellos en el pasado han sido proyectos aislados.
Entonces, cosas como la cámara de retina, por ejemplo, es un producto tremendo, pero no está construida de una manera que, ya sabes, aborde de manera integral todos los diferentes puntos débiles que vemos dentro de los sistemas de salud. Ahora estamos en una posición en la que podemos empezar a unir las cosas de formas novedosas.
Si podemos empezar a demostrar que las cosas realmente se refuerzan mutuamente en múltiples puntos diferentes, creo que ahí es donde se crea el valor real para las personas porque pueden vivir vidas mejores y más sanas y no aumentar los costos.
La tecnología ha sido un factor tan importante en los costos de la atención médica durante décadas, que esto puede terminar doblando la curva de costos si la reducimos lo suficiente en el futuro.