“El Hackathon de la Comunidad de Madrid nos cambió radicalmente”

Entrevista a Sara Toledano, promotora del proyecto AI Medassist seleccionado en el Hackathon ‘Vence al virus’ de la Comunidad de Madrid

¿En qué consiste y cómo funciona la herramienta?

AI MedAssist es un asistente médico que diagnostica COVID-19 y pronostica la evolución del paciente a partir de una radiografía torácica y seis factores del historial clínico del paciente que cualquier sanitario puede introducir en menos de 20 segundos. La herramienta puede ser usada por cualquier profesional sanitario. Nuestra idea es también apoyar a aquellas zonas remotas en las que no hay especialistas concretos, de modo que cualquiera pueda utilizar la herramienta y, sin necesidad de trasladar a un paciente a un hospital, pueda tener un diagnóstico y un pronóstico que le permita decir esta persona va a poder pasar el COVID-19 en su casa, o va a tener que ser ingresada o va a necesitar ventilación artificial y demás.

¿Cómo surge la idea?

Bueno, en febrero Javier García y yo acabábamos de montar una empresa en la que usábamos esta misma tecnología que se aplica al proyecto pero en otra vertical totalmente distinta. De repente llegó la pandemia y hubo un gran parón, por lo que empezamos a pensar cómo podíamos aplicar la tecnología para ayudar. Surgió entonces la oportunidad del Hackathon de la Comunidad de Madrid y a través del Hackathon formamos un equipo, porque nos ayudaron tanto investigadores como estudiantes, y empezamos a desarrollar el proyecto para  aplicar la tecnología al diagnóstico de COVID.

¿Cuál es vuestro objetivo?

El objetivo del proyecto es dar una ayuda a los sanitarios y a los médicos para que puedan realizar su trabajo de una manera rápida y eficiente de manera que se eviten tanto traslados innecesarios como la saturación de pacientes en hospitales, porque gracias a esta tecnología se puede prever que su evolución les va permitir pasar la enfermedad en casa y quizás no es necesario que estén en un hospital. Y en aquellos casos más graves que obligan a planificar recursos necesarios para ellos la herramienta ayuda a hacerlo con antelación y de una manera más eficiente.

Háblanos un poco de vuestra experiencia en el Hackaton de la Comunidad de Madrid ‘Vence al virus’.

La verdad es que a través del Hackathon fue un poco como tuvimos la idea, porque vimos que era para proyectos que estaban empezando y era como un sprint muy rápido para desarrollar. Nosotros teníamos la base tecnológica, teníamos la idea, pero no habíamos empezado el desarrollo y vimos que era nuestra oportunidad de desarrollarlo pero sin pretensiones de ganarlo ni  mucho menos.  Durante el Hackathon conocimos a los otros miembros del equipo, el proyecto fue cogiendo forma, hablamos con muchos médicos y vimos que era una herramienta que podía ayudar, que valoraban mucho, y así fue como poco a poco fuimos viendo que de verdad nuestra idea podía tener mucho sentido.

¿Qué ha supuesto para vosotros ser uno de los 20 proyectos seleccionados de los más de 750 que se inscribieron en el Hackatón?

Para nosotros ha supuesto un impulso, un avance increíble. No nos lo esperábamos, porque aunque creíamos en el proyecto y veíamos que los médicos nos daban buen feedback, había tantos proyectos y tan buenos que no nos imaginábamos ganar. Después de este Hackathon nos apuntamos a otro challenge, StopCorona, en el que también resultamos  vencedores, y además tuvimos la suerte de recibir el premio especial de la Fundación Mapfre, que por supuesto nos da también mucha confianza en que el proyecto puede seguir adelante y puede ayudar mucho.


Tanto las formaciones como los servicios específicos adaptados a nosotros proporcionados por la Fundación madri+d han sido de gran ayuda

Podemos decir que el Hackathon de la Comunidad de Madrid nos cambió radicalmente, la empresa ha dado un giro total y ahora estamos totalmente enfocados en medicina y esperamos poder ayudar mucho con nuestra tecnología.

¿En qué punto se encuentra actualmente el proyecto?

Durante la fase de validación de AI MedAssist, hablando con los médicos, empezamos a ver que nuestra tecnología podía tener otras aplicaciones que ellos mismos nos demandaban, por ejemplo, para encontrar en el páncreas lesiones quísticas, y eso se ha convertido en otro gran proyecto que estamos tratando de sacar adelante.

Hemos visto que la tecnología es aplicable prácticamente a cualquier patología, ya que una vez que entrenas la red neuronal para reconocer unos patrones, pues digamos que da un poco igual tanto la prueba de imagen para que lo apliques como el órgano. Nosotros hemos empezado con las lesiones quísticas pancreáticas para prevenir el cáncer de páncreas, pero en el futuro esperamos ser capaces de aplicarlo a muchas otras patologías.

Así que ahora mismo estamos con los dos proyectos en paralelo, tanto AI MedAssist como el de detección de lesiones quísticas pancreáticas, y estamos a punto de empezar los primeros ensayos, las primeras pruebas de concepto en hospitales. Estamos ahora mismo inmersos en la burocracia de los comités de ética y los primeros protocolos, viendo cómo se puede utilizar en hospitales. Es una etapa larga y un poco complicada, pero merece la pena.

¿Y cuáles son los próximos pasos?

Los próximos pasos pasan por empezar las pruebas en hospitales y recibir todo el feedback de los sanitarios que vayan a utilizar la herramienta que al final es lo realmente importante: escuchar sus aportaciones sobre cómo les sería más útil o cómo podrían utilizarlo mejor. Y esto serían nuestros objetivos a corto plazo: mejorarla para que de verdad pueda ayudarles en su día a día.

¿De qué manera os está ayudando la Fundación para el Conocimiento madri+d?

La Fundación madri+d nos está ayudando mucho, sobre todo a través de las mentorizaciones online y estamos también recibiendo apoyo para ser capaces de certificar la herramienta, que en el mundo médico es muy importante, y también en cuanto a la protección de derechos. Tanto las formaciones como los servicios específicos adaptados a nosotros han sido una gran ayuda.

Háblanos del equipo humano que está detrás del proyecto.

La empresa digamos original, a partir de la cual surge este proyecto, Sycai Technologies, la empezamos Javier García y yo, ambos ingenieros pero él con un perfil más técnico (está acabando su doctorado en Computer Vision) y yo desde un punto de vista más de management. A través de esta transformación médica, se nos unieron al equipo Júlia Rodriguez, que es doctora en biomedicina, y Julia Arribas que es gastroenteróloga en el Hospital 12 de Octubre de Madrid. La verdad es que somos un equipo bastante interdisciplinar pero nos complementamos los cuatro perfiles bastante bien y nos hemos compenetrado sin mayores problemas incluso estando a distancia que es complicado.

¿Cuáles han sido las principales dificultades con las que os habéis encontrado en estos meses de trabajo?

Las principales dificultades de una herramienta como esta es el tema de la protección de datos, al ser imagen médica y necesitar historiales clínicos de pacientes obtener la información para la herramienta es complicado. Hay que pasar muchos trámites y es en lo que estamos ahora. Es un proceso largo pero esperamos que dentro de muy poquito ya podamos tener los datos para terminar el entrenamiento.

¿Y cuál dirías que ha sido vuestro mayor logro?

La verdad es que estos meses han sido como un año entero pero condensado. Pero me quedaría por supuesto con haber ganado el Hackathon ‘Vence al virus’ de la Comunidad de Madrid, porque nos dio el impulso para presentarnos al challenge StopCorona, y haber ganado este reto y el premio de Mapfre. A raíz de esto hemos aplicado a programas de aceleración en Europa y hemos sido seleccionados para dos, en los que también la Fundación madri+d nos va a ayudar a evolucionar el proyecto.

En definitiva, creo que estos momentos que validan tu idea y te hacen ver que de verdad estás haciendo algo importante son los mejores.

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