Louis Blankemeier, CEO y cofundador de Cognita, vendió su startup de inteligencia artificial aplicada a imágenes médicas a Radiology Partners apenas un año después de su fundación en octubre de 2024. Según informa news.crunchbase.com, la decisión fue motivada por el deseo de trasladar la investigación de la IA a aplicaciones clínicas reales, en lugar de depender de la búsqueda de capital de riesgo independiente.
Blankemeiente y sus cofundadores desarrollaron originalmente modelos de IA capaces de interpretar radiografías y tomografías computarizadas. Estos modelos generan informes radiológicos exhaustivos al imitar los procesos de razonamiento que utilizan los radiólogos humanos. En el momento de su desarrollo, la mayoría de las IA radiológicas se limitaban únicamente a señalar algunas patologías específicas.
Ante la disyuntiva de levantar capital de riesgo o aceptar una adquisición, los fundadores optaron por lo segundo. Blankemeier afirmó que unir fuerzas con Radiology Partners, la práctica de radiología más grande del mundo, permitiría cumplir mejor su misión de aumentar el acceso a la atención sanitaria.
Los desafíos de la implementación clínica
La transición de la investigación académica a la práctica clínica presenta importantes obstáculos técnicos. Blankemeier señaló que, si bien sus modelos funcionaban bien en conjuntos de datos a escala de investigación, debían cumplir estándares mucho más estrictos de seguridad y consistencia en un entorno hospitalario.
La radiología en el mundo real implica cantidades masivas de datos. Un solo estudio de TC puede contener información equivalente a mil millones de píxeles. El software también debe ser capaz de identificar patologías raras y casos atípicos que suelen estar ausentes en los entornos de investigación controlados.
Blankemeier comparó la dificultad de lograr una IA médica fiable con el desarrollo de los coches autónomos. Señaló que, a pesar de una década de fuertes inversiones de capital, solo unas pocas empresas han logrado una fiabilidad real en ese sector. Argumentó que, para que la IA clínica tenga éxito, las empresas deben controlar el sistema completo y alcanzar una gran escala desde las primeras etapas.
