Las posibilidades del big data y el análisis masivo de información representan un universo aún por explorar para mejorar la vida de las personas en muchos aspectos, la eficacia de las máquinas y de los procesos cotidianos, y, si se quiere, hasta el conocimiento de los consumidores en la dura competencia por satisfacer sus necesidades. Uno de los campos más prometedores del big data es el de la salud, con proyectos enfocados en la prevención, la detección precoz de enfermedades y el uso más racional de tratamientos. Con este enfoque, una startup israelí especializada en la analítica de datos y el aprendizaje profundo de las máquinas pretende plantar batalla al cáncer y a otras enfermedades que ponen en riesgo la vida de las personas.
Se trata de Zebra Medical Vision, ubicada en el Kibbutz Shefayim y fundada en 2014 por Eyal Toledano, Eyal Gura y Elad Benjamin. La compañía ha anunciado recientemente el desarrollo de un nuevo algoritmo que, combinado con su experiencia en el uso de máquinas y técnicas de aprendizaje profundo, sirve para la detección del cáncer de mama. Según la compañía, el algoritmo ofrece mejores resultados en comparación con otras herramientas de diagnóstico disponibles en el mercado, lo que contribuye a reducir notablemente las diagnosis erróneas y las falsas alarmas.
Zebra Medical Vision cuenta con el apoyo inversor de Khosla Ventures, Marc Benioff, el fondo de inversiones de Intermountain, OurCrowd y Dolby Ventures. Hasta la fecha, la firma israelí ha obtenido unos 20 millones de dólares en inversiones, pero el interés que ha despertado la actividad de la compañía y sus innovadores desarrollos hace que su valor de mercado ronde ya los 200 millones de dólares, según firmas especializadas en evaluación empresarial.
El algoritmo médico creado por Zebra Medical Vision tiene, por tanto, el potencial de mejorar la detección del cáncer de mama, y se muestra capaz de identificar con máxima certeza los primeros signos del cáncer apoyándose en las imágenes de cientos de mamografías previas, de las que obtiene datos comparativos con los de la paciente sometida a evaluación. Este algoritmo que está en constante optimización y ha sido concebido bajo la técnica conocida como ‘aprendizaje profundo de máquina’, una especie de Inteligencia Artificial que se implanta en computadoras, que adquieren la habilidad de aprender sin haber sido programadas específicamente para ello.
Según el director médico de Zebra, el doctor Eldad Elnekave, el algoritmo que han desarrollado es capaz de detectar la mitad de los casos de cáncer de mama que las pruebas radiológicas no detectan en la actualidad, algo que en algunos países europeos puede suceder en una de cada ocho mujeres. Elnekave subraya que la detección del cáncer de mama supone un gran desafío con las herramientas disponibles hoy por hoy: “Nos encontramos con mucho ruido de fondo en los exámenes de los pechos. Los senos pueden ser densos, o no serlos, tener implantes… las posibilidades y tipologías son tantas que detectar el cáncer de mama actualmente es todo un desafío”. El algoritmo médico elaborado por la compañía ha contado con la información obtenida de una base de datos de 344.000 casos de cáncer de mama de diferentes hospitales.
