VALÈNCIA. La inteligencia artificial está llegando a todos los sectores y salud, dadas sus necesidades de recursos humanos, parece un área llamada a mejorar su productividad. En ese camino se encuentra Tiep, startup valenciana impulsada por Nacho Navarro, con la que busca optimizar la atención médica desde la consulta. Para ello, ha desarrollado un asistente personal para la elaboración de informes médicos. Una tecnología que ya se está utilizando en el Instituto Musculoesquelético Europeo (Imske), cofundado por Isabel e Ignacio Muñoz y actualmente propiedad de Grupo Ribera.

Su fundador estudió en una de las universidades más prestigiosas del Reino Unido, Imperial College London, donde cursó dos carreras simultáneamente -Ingeniería Informática y Matemáticas-. Durante sus estudios, tuvo la oportunidad de hacer prácticas en el equipo de informática de JP Morgan, uno de los bancos más grandes del mundo, donde posteriormente volvió para incorporarse tras graduarse. Motivado por el deseo de experimentar una nueva etapa vital y profesional, aplicó a la beca de La Caixa, que le permitió cruzar el Atlántico para cursar un máster en la Universidad de Pennsylvania. Allí vivió de primera mano cómo las grandes instituciones financieras comenzaron a despertar al potencial de la inteligencia artificial. Bajo la visión del CEO de JP Morgan, Jamie Dimon, el banco inició una transformación digital integrando perfiles académicos para liderar su estrategia en IA. El fundador de Tiep fue parte de ese cambio desde el área de JP Morgan AI Research, donde trabajó durante cuatro años en investigación. "Los bancos se dieron cuenta de que tenían que invertir muchísimo más en inteligencia artificial, porque las grandes tecnológicas ya lo estaban haciendo", señala.

Reducir el tiempo y el error en las consultas 

La inquietud de emprender le llevó a dejar la compañía para impulsar su propio proyecto. “Toda mi familia es médico. Mi madre es microbióloga, mi tío y mi hermano son traumatólogos… yo huí de eso”, apunta. Sin embargo, acabó por volver y adentrarse en resolver ineficiencias que podían encontrar alivio en la IA. Con la pandemia golpeando fuerte, Navarro preguntó a su madre qué puntos a mejorar podrían encontrarse en el sistema. “Las consultas están llenas, hay listas de espera infinitas y todo lo que rodea a la consulta médica es ineficiente”, fue la respuesta. Con esta idea, Navarro pasó varias semanas en Imske observando cómo trabajaban los doctores. “Todo era manual, el médico mira más a la pantalla que al paciente para escribir su historia clínica, y eso afecta mucho a la calidad de la atención”, apunta.

 

Fue entonces cuando vio una oportunidad. "Lo más obvio era, que si hubiese una forma de que algo escuchase y redactase el informe médico por el doctor, los beneficios serían clarísimos. El facultativo no tiene que escribir, la consulta es más rápida y el paciente se siente mejor atendido”, señala. Con esa visión, desarrolló un producto mínimo viable que escuchaba, a través de un asistente de voz, la conversación entre doctor y paciente y generaba automáticamente el informe médico en un sistema que permite mantener el flujo natural de la conversación. "Las preguntas no tienen que ir en orden. Solo tienes que hablar en voz alta", aclara. La IA se encarga del resto, gracias a cientos de horas de entrenamiento y un segundo modelo que da contexto clínico. "Hicimos una prueba de concepto que funcionó muy bien. Nos dimos cuenta de que esto tenía que salir adelante", señala.

Más allá de la transcripción: estructura e inteligencia clínica

Según describe Navarro, lo que diferencia a Tiep de otras soluciones del mercado es su profundidad. "Casi todas las empresas se dedican a transcribir y generar un resumen. Pero con esto pierdes mucho valor e información", explica. “Nosotros estructuramos todo lo máximo posible y eso le da al doctor una plantilla, una guía mental. Estandarizas y reduces errores”, apunta. Para lograrlo, han colaborado con paneles de especialistas por cada área médica. “En cardiología, por ejemplo, pedimos a expertos que nos dieran entre 70 y 80 preguntas clave. Con eso construimos plantillas que cubren la mayoría de escenarios”. Un proceso en el que, el doctor, tan solo debe decir la información en voz alta y la tecnología la estructura para que sea fácilmente identificable. 

Tiep ya ha sido utilizado en más de 15.000 consultas en el Imske. Además, están en conversaciones con varios hospitales en Madrid, Aragón y la Comunidad Valenciana, y tienen en marcha el proceso para obtener el certificado HIPAA que les permitirá operar en Estados Unidos. "En dos semanas tenemos una reunión en la Clínica Mayo. Vamos a presentar el producto, recibir feedback y explorar posibles colaboraciones", adelanta su fundador. La meta a medio plazo es clara: el sistema público de salud. "La conselleria ya se está moviendo, incluso el Ministerio. Porque en lo público es donde de verdad se nota el impacto. En lo privado es útil, pero no tan indispensable”. En su evolución, Tiep no solo se conforma con estructurar la información. Su siguiente gran objetivo es sugerir diagnósticos médicos en función de los datos recogidos durante la consulta.

"Si ves que en el 85% de los casos de cadera, cuando el paciente responde ‘sí’ a siete preguntas concretas, el diagnóstico suele ser el mismo… ¿por qué no sugerírselo al médico?", se pregunta. "Va a ser una gran ayuda, sobre todo para médicos generalistas que pueden no tener tanto contexto de una enfermedad concreta". Este paso requerirá un marcado CE sanitario, ya que implica inferencias clínicas. "Es mucho más difícil. Hay que demostrar que tu algoritmo tiene validez para cada enfermedad. Pero ahí es hacia donde vamos todos", recalca. Más allá de la tecnología, el cambio también pasa por lo humano. "Hay doctores que lo adoran, y otros que son reacios porque llevan 20 años haciendo lo mismo. Pero si les dices que pueden ganar dos minutos por consulta, y haces números, es una barbaridad si tienes que pasar 40 consultas al día".

¿Cómo funciona la tecnología?

La arquitectura tecnológica de Tiep incluye varios niveles de procesamiento. "Primero, el sistema escucha y transcribe. Luego estructura el contenido. Después, anonimizamos todos los datos sensibles", detalla. "Por último, generamos el informe médico final y extraemos observaciones útiles”. Uno de los principales retos ha sido controlar los errores de la IA generativa. “La IA alucina. Por eso tenemos un verificador que analiza lo generado y predice si ha cometido errores. Eso reduce muchísimo el margen de fallo", apunta. La compañía comenzó a buscar financiación y presentaron el proyecto a varios fondos. “Levantamos una ronda de un millón de euros con una valoración de 10 millones”, explica. "Quiero que Tiep llegue a más hospitales. Esta ronda la destinamos a ventas y comercial, así que lo natural será cerrar una nueva ronda”, apunta. También están explorando Latinoamérica, un mercado con gran potencial. “Está muy infravalorado y el impacto allí puede ser enorme”, asegura. “No tiene sentido que un doctor esté picando texto. Es una pérdida de tiempo y atención”, recalca.