Acelere el uso de la IA en el cuidado de la salud con las herramientas de capacitación de Redbrick AI

La tecnología de inteligencia artificial representa una gran oportunidad para el diagnóstico en medicina: con la capacitación adecuada, los sistemas de IA pueden procesar rápidamente una gran cantidad de escaneos e imágenes y detectar problemas con precisión milimétrica. Pero hay un problema: entrenar la IA requiere mucho tiempo y es laborioso. Ingrese RedBrick AI, una empresa emergente estadounidense, que hoy anuncia una recaudación de fondos de 4,6 millones de dólares para acelerar su escala; cree que sus herramientas y tecnologías pueden marcar una gran diferencia.

"La IA es extraordinariamente buena para hacer diagnósticos; mediante el uso de IA, puede automatizar el 40 % de los diagnósticos de cáncer de mama, por ejemplo", dice Shivam Sharma, director ejecutivo y cofundador de RedBrick AI. "Sin embargo, existe un verdadero desafío : estos sistemas no son fáciles de construir, y la atención médica en particular plantea desafíos únicos".

En pocas palabras, para entrenar un sistema de IA, los investigadores deben mostrarle la mayor cantidad de datos posible: imágenes y escaneos si su objetivo es entrenarlo para leerlos. Cada escaneo debe anotarse para decirle al sistema lo que representa: una imagen de un paciente sin cáncer, tal vez, o una imagen que incluye un área potencialmente problemática que debe investigarse, para que la IA pueda saber qué es lo que está buscando. para.

El problema aquí, dice Sharma, es que nadie ha desarrollado herramientas para ayudar a los médicos a anotar imágenes de forma rápida y sencilla para que grandes cantidades de datos puedan ingresar rápidamente al sistema de IA. "Debido a la complejidad, el tamaño y la naturaleza única de las imágenes médicas, los médicos deben confiar en herramientas clínicas tradicionales y difíciles de usar para realizar anotaciones", explica.

En este sentido, el punto de venta único de Redbrick AI es que ha desarrollado un conjunto de herramientas de anotación especializadas diseñadas específicamente para la profesión sanitaria. Ella estima que al usar sus herramientas, los médicos y los programadores pueden reducir el tiempo que lleva entrenar un sistema de IA hasta en un 60 %.

Esto representa un avance significativo, que abre la posibilidad de acelerar la aplicación de la IA en el cuidado de la salud. La profesión médica está muy abierta a tales aplicaciones. Solo en 2021, la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. aprobó 115 algoritmos de IA para su uso en entornos médicos, un aumento del 83 % con respecto a 2018, pero se puede hacer mucho más y más rápido.

Redbrick AI cree que puede mejorar la tecnología existente de varias maneras importantes. Primero, sus herramientas están hechas a medida para el sector médico, en lugar de depender de técnicas más genéricas que no siempre reflejan los matices y las especialidades de la atención médica. Además, se puede acceder rápidamente a las herramientas a través de su plataforma y se pueden utilizar sin necesidad de formación previa. Además, la plataforma incluye una serie de instalaciones de automatización, que pueden administrar y acelerar los flujos de trabajo.

C'est une proposition de valeur qui gagne rapidement du terrain dans le secteur de la santé, avec des clients des États-Unis, d'Europe et d'Asie qui se sont inscrits au cours de la première année d'activité de la empresa. Redbrick AI ofrece sus herramientas a través de un modelo de software como servicio, con clientes que pagan suscripciones mensuales, según su número de usuarios, para acceder a la plataforma.

“Con el rápido crecimiento de la IA en entornos clínicos, los investigadores necesitan herramientas excelentes para crear conjuntos de datos y modelos de alta calidad a escala”, agrega Sharma. "Nuestros clientes están a la vanguardia de este crecimiento, siendo pioneros en todo, desde robots quirúrgicos hasta detección automática de cáncer".

La recaudación de fondos de hoy debería ayudar a Redbrick AI a llegar a más de estos clientes en los próximos 12 meses. Sharma planea utilizar algunos de los fondos recaudados para seguir desarrollando las herramientas de la empresa. También ha destinado fondos para su estrategia de lanzamiento al mercado, en la que Sharma planea trabajar con un mayor número de clientes corporativos (grandes empresas de tecnología e investigación médica), así como con equipos más pequeños de especialistas en salud.

La ronda de 4,6 millones de dólares está dirigida por Surge, el programa de desarrollo a gran escala gestionado por Sequoia Capital India, con la participación de Y Combinator y varios inversores informales.

Sharma y el cofundador Derek Lukacs están entusiasmados con la oportunidad de escalar el negocio más rápido. “En este espacio, todo comienza y termina en el hospital”, explica Sharma. "Es la fuente de los datos sin procesar, pero también es donde nuestra tecnología tendrá el mayor impacto, mejorando los resultados de los pacientes".