Desde la biociencia hasta el cuidado de la piel, startups aprovechan la IA para resolver problemas grandes y pequeños

Por Deborah Bach.

Todo comenzó con una caminata a una de las zonas más remotas de Europa.

Fascinados por la biodiversidad de los entornos menos explorados del mundo, los biólogos y exploradores Glen Gowers y Oliver Vince pasaron un mes en una capa de hielo en Islandia en 2019 para llevar a cabo lo que se cree que es la primera expedición de secuenciación de ADN fuera de la red del mundo. A través de solo energía solar, el equipo pasó un mes en secuenciar el ADN de microorganismos que viven en un área con hielo y una fuente termal. La secuenciación del ADN se refiere a un método utilizado para «leer» el código genético de un organismo. 

Después de regresar al Reino Unido, la pareja compartió sus datos con Philipp Lorenz, un científico de la Universidad de Oxford cuya investigación se centra en la genómica y la IA. Muy pronto se hizo evidente que los datos que habían recopilado no se parecían a nada que hubieran visto en ninguna base de datos de referencia, tan diferentes, de hecho, que las secuencias no se podían anotar con métodos tradicionales.

Esa comprensión llevó a Gowers y Vince a lanzar Basecamp Research, una startup con sede en Londres que tiene como objetivo construir la base de datos más grande del mundo de biodiversidad natural y aplicar la IA y el aprendizaje automático para avanzar en la biociencia. La compañía se encuentra entre una ola de nuevas empresas en todo el mundo que aprovechan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, en particular la IA generativa, para crear herramientas y soluciones impulsadas por IA en una franja cada vez mayor de industrias.

Al señalar la falta de datos en las ciencias de la vida, Lorenz dice que hay 10 a la potencia de 26 especies en el planeta, pero solo unos pocos millones de ellas han sido secuenciadas. «En términos de comparación, eso es alrededor de cinco gotas de agua en comparación con el Océano Atlántico de lo que no sabemos sobre la vida en la Tierra», dice Lorenz, director de tecnología de Basecamp Research.

«Si quieres hacer un aprendizaje profundo con datos biológicos, hay una enorme brecha de conocimiento fundamental».

Para cerrar esa brecha, Basecamp Research se ha asociado con parques naturales en los cinco continentes y trabaja en 27 países para secuenciar la información genómica de los biomas más diversos y menos estudiados del mundo, desde islas volcánicas y océanos profundos hasta selvas y la Antártida.

La empresa, que cuenta con cerca de 35 empleados, recoge muestras solo con el consentimiento de las partes interesadas, incluidos los gobiernos nacionales y locales, los parques naturales, los institutos de investigación y los propietarios de tierras. Basecamp Research comparte los beneficios con las partes interesadas, como el empleo de científicos locales, la provisión de capacitación y recursos a los socios, y la distribución de los ingresos si los productos comerciales se desarrollan desde las ubicaciones en las que trabaja Basecamp Research.

«Somos la primera empresa, en verdad en el mundo, que hace esto a escala y en colaboración con las partes interesadas», dice Lorenz. «En la era de la IA generativa, somos la única organización de ciencias de la vida que puede entrenar modelos de IA en los que cada punto del conjunto de datos de entrenamiento se puede rastrear hasta el consentimiento y los acuerdos de participación en los beneficios».

En solo dos años, dice, Basecamp Research ha construido una base de datos cinco veces más grande y diversa que cualquier otra de su tipo. A diferencia de las bases de datos de proteínas tradicionales que en su mayoría solo almacenan datos, la base de datos de Basecamp es un «grafo de conocimiento», una red que organiza los datos y muestra las relaciones entre miles de millones de puntos de datos, para vincular las secuencias de proteínas y ADN con sus contextos biológicos, químicos y evolutivos.

En marzo, Basecamp Research anunció el lanzamiento de un nuevo modelo de aprendizaje profundo llamado BaseFold. El modelo puede predecir estructuras 3D de proteínas grandes e interacciones de moléculas pequeñas con objetivos de proteínas con mayor precisión que el popular modelo AlphaFold2, según Basecamp.

Con su base de datos, Basecamp Research construye modelos de aprendizaje profundo que se utilizan para diseñar productos como sistemas de edición de genes para terapias y enzimas para la fabricación de alimentos. Un cliente desarrolla proteínas que descomponen los residuos plásticos difíciles de reciclar. Otra empresa diseña proteínas para teñir telas sin utilizar productos químicos nocivos.

Basecamp Research, dice Lorenz, está motivado por una misión de recopilación de datos éticos y una creencia fundamental en el poder de la IA para avanzar en el descubrimiento biológico.

«La biología y las ciencias de la vida son, de manera fundamental, más complejas que la mayoría de los otros dominios», dice. «En última instancia, serán los modelos de aprendizaje profundo y la IA los que podrán lidiar y comprender la inmensidad y complejidad de la biología».

Ayudar a las startups a tener éxito

Microsoft for Startups Founders Hub se lanzó en 2021 para acelerar la innovación al proporcionar acceso a recursos que de manera tradicional no estaban disponibles para las empresas incipientes. Abierta a cualquier startup, la plataforma proporciona acceso a los principales modelos de IA, créditos de Azure, herramientas de desarrollo gratuitas y con descuento, y orientación de expertos. Decenas de miles de nuevas empresas de todo el mundo ahora forman parte de Founders Hub, y el número de esas empresas que utilizan Microsoft AI se ha multiplicado por diez en el último año, según Microsoft.

El programa Pegasus de Microsoft for Startups, una extensión de Founders Hub lanzado en 2023, es un programa solo por invitación que conecta a las nuevas empresas en etapa de crecimiento con clientes de Microsoft en industrias como la inteligencia artificial, el comercio minorista, la salud y las ciencias de la vida, y la ciberseguridad. El programa pone en contacto a los principales clientes empresariales de Microsoft con las startups adecuadas para ayudarles a resolver los retos empresariales.

El enfoque de Microsoft en la integración de la IA en sus productos, desde GitHub hasta Microsoft 365, es un diferenciador y significa que las startups no solo tienen acceso a esas herramientas, sino también a la experiencia detrás de ellas, señala Tom Davis, socio de Microsoft for Startups.

«No se trata solo de acceso a la infraestructura, créditos adicionales de Azure y cosas por el estilo», señala. «Es el acceso al conocimiento y al know-how lo que ayudará a acelerar estas startups. Esa comprensión de cómo crear aplicaciones de productos basadas en IA es invaluable para las startups».

«Una verdadera atención sanitaria proactiva»

Tammy McMiller se unió a Founders Hub poco después de lanzar su empresa, Plan Heal, en 2022. Con sede en Chicago, Plan Heal ofrece soluciones impulsadas por IA que permiten a los pacientes monitorear e informar métricas de salud para que los proveedores de atención médica puedan brindarles un mejor servicio.

La misión de la compañía de empoderar a los pacientes y proveedores es personal para McMiller. Decidió iniciar la empresa después de que un miembro de su familia que se había quejado de síntomas durante más de dos años y que visitaba de manera regular a su médico fuera diagnosticado con cáncer colorrectal en etapa tres.

La pariente de McMiller ha estado libre de cáncer durante nueve años, pero señala estadísticas que muestran que 167 millones de personas en los EE. UU. tienen problemas de salud como presión arterial alta, enfermedad renal o diabetes, pero no lo saben.

«Mi familiar era una de esas estadísticas», dice McMiller. «Lo que eso significa es que las personas viven vidas con una calidad de salud más baja y no entienden en realidad por qué. Decidimos aprovechar la IA para ayudar a las personas a ser mejores informadoras de su salud».

A través de la evaluación de salud inteligente de Plan Heal, que cuenta con la tecnología de Azure y se integra con los sistemas de registros médicos electrónicos para ayudar a los equipos a acceder a los datos de los pacientes en tiempo real, los pacientes responden algunas preguntas sobre su salud de forma regular y pueden cargar imágenes de síntomas o medicamentos.

Los algoritmos analizan los datos para proporcionar información y señalar posibles problemas de salud para los proveedores. Los calambres o el dolor en las pantorrillas, por ejemplo, pueden indicar una enfermedad arterial periférica en un paciente con diabetes, lo que puede llevar a la amputación; se amputa una extremidad cada tres minutos y 30 segundos en los EE. UU. debido a la diabetes.

Esos conocimientos permiten a los proveedores, que a menudo tienen un gran número de casos y un tiempo limitado con los pacientes, acudir a las citas con más información sobre la salud de un paciente y proponer tratamientos preventivos de forma proactiva.

«En verdad cambia la dinámica de una interacción de atención de enfermedades a una verdadera atención médica proactiva», dice Dan Langille, miembro de la junta asesora de Plan Heal. «Eso es bastante poderoso».

La plataforma de Plan Heal también ofrece evaluaciones específicas para varias enfermedades crónicas de alto costo, como la diabetes y la enfermedad renal. McMiller espera poner a prueba la plataforma con un proveedor de atención médica de gran población este año, y los primeros resultados parecen prometedores. Las pruebas encontraron que el 90 por ciento de los pacientes que usaron la evaluación de salud tuvieron una conversación más interesante con su proveedor, dice, y el 85 por ciento recibieron servicios de atención que de otro modo no tendrían, como exámenes o pruebas adicionales.

A medida que una población que envejece aumenta la demanda de servicios de atención médica, dice McMiller, la IA puede desempeñar un papel valioso para ayudar a las personas a realizar un seguimiento de su salud e identificar antes afecciones potencialmente mortales.

«Siempre necesitaremos equipos profesionales de atención médica. La IA nunca va a reemplazar eso», dice McMiller. «Pero si ese miembro del equipo de atención tiene la eficiencia de la IA para ayudar a automatizar diferentes servicios, puede atender a los pacientes de manera más eficiente».

IA generativa para el cuidado de la piel

En 2018, Anastasia Georgievskaya era una científica investigadora que trabajaba con equipos de investigación y desarrollo en empresas de cuidado de la piel para desarrollar modelos para analizar la piel en un entorno clínico. El trabajo consistió en analizar imágenes de antes y después de la piel que mostrarían los beneficios de los productos para el cuidado de la piel, al contrario de lo que creían algunos consumidores, dice.

«Empezamos a preguntarle a la gente de la industria, ¿por qué todo el mundo piensa que el cuidado de la piel no funciona?» Dice Georgievskaya. «Y la respuesta fue que funciona, pero los consumidores eligen el producto equivocado y compran productos que no fueron diseñados para ellos».

Eso hizo que Georgievskaya pensara en usar la IA y la visión por computadora para replicar en teléfonos inteligentes el análisis que hacía en los laboratorios. Si los consumidores pudieran obtener evaluaciones precisas de la piel de manera sencilla, a través de sus teléfonos, razonó, podrían tomar decisiones más informadas y obtener mejores resultados de los productos para el cuidado de la piel.

Georgievskaya cofundó Haut.AI, una empresa con sede en Tallin, Estonia, en 2018 para proporcionar a las empresas de cuidado de la piel y a los minoristas, herramientas de diagnóstico de la piel personalizables y basadas en IA. El software de Haut.AI utiliza selfies de los consumidores para evaluar métricas de la piel como la hidratación, el enrojecimiento y las arrugas, y luego hace recomendaciones personalizadas de productos. Una aplicación similar analiza el estado del cabello, también a través de una selfie, para medir características como el encrespamiento, el volumen y la uniformidad del color.

El producto más nuevo de Haut.AI, SkinGPT, permite a los usuarios subir fotos y ver cómo cambiaría su piel con el tiempo al usar determinados productos, como el sérum facial con ácido hialurónico para las líneas finas y las arrugas; la compañía dice que la aplicación es la primera en utilizar IA generativa para simulaciones de cuidado de la piel. Haut.AI también trabaja en un chatbot que puede proporcionar a los consumidores información sobre los resultados de los análisis de la piel y responder preguntas sobre los ingredientes de los productos o cómo combinar los productos.

Los algoritmos de la plataforma se entrenan con una combinación de datos de laboratorio de imágenes anónimas de piel humana y datos sintéticos creados con IA generativa. Los conjuntos de datos en el sector de la belleza son limitados, dice Georgievskaya, y el uso de datos sintéticos permite a Haut.AI entrenar modelos para tener en cuenta las diferencias de género y grupos de población, y los factores ambientales como la contaminación del aire y el clima que pueden afectar la condición de la piel.

«Esta combinación de datos sintéticos y reales proporciona un impulso en verdad impresionante en la precisión del sistema porque puede cubrir muchos casos de uso, en especial para los grupos para los que por lo general no se tiene un gran conjunto de datos», dice.

Haut.AI, que forma parte del programa Pegasus de Microsoft for Startups, tiene alrededor de 90 clientes, incluidos varios que utilizan su tecnología para la investigación y el desarrollo, dice Georgievskaya. La plataforma permite a las empresas recopilar datos de miles de participantes del estudio con su consentimiento, dice, en comparación con el enfoque tradicional de llevar a unas pocas docenas de participantes a un centro de investigación para realizar pruebas.

Georgievskaya cree que la inteligencia artificial puede proporcionar un análisis más objetivo y realista de la piel que una persona.

«Como seres humanos, está en nuestra naturaleza ser emocionales, y tendemos a subestimar o sobreestimar nuestra piel», dice. «E incluso si alguien más te dice algo sobre tu piel, si no es médico, su juicio también es muy sesgado y subjetivo. El algoritmo te ayuda a ver medidas objetivas. Puedes tomarte una selfie y obtener esta información en menos de 10 o 20 segundos».

Una plataforma para desarrolladores de IA

Si bien muchas startups crean productos impulsados por IA, la misión de Weights & Biases es proporcionar herramientas para ayudar a los desarrolladores de IA a construir esas soluciones. Fundada por Lukas Biewald y Chris Van Pelt, la empresa con sede en San Francisco surgió de una pasantía que Biewald tuvo en OpenAI en sus primeros días como organización de investigación.

Mientras estaba en OpenAI, Biewald luchó por encontrar una manera de rastrear sus experimentos. Preguntó a otros investigadores qué hacían y encontró una mezcolanza de enfoques, desde mantener notas en una aplicación de edición de texto hasta crear documentos de Excel. No había una forma uniforme de hacer un seguimiento de los diferentes experimentos que se llevaban a cabo y de su rendimiento.

«Vimos una oportunidad, y en verdad una picazón que teníamos nosotros mismos y queríamos rascar», dice Van Pelt.

Biewald y Van Pelt, que antes fundaron la empresa de aprendizaje automático e inteligencia artificial Figure Eight, lanzaron Weights & Biases en 2017 para proporcionar herramientas que ayuden a los desarrolladores de IA a gestionar mejor el flujo de trabajo y a crear e implementar modelos más rápido. La plataforma de la compañía, que se ejecuta en Azure, permite a los usuarios realizar un seguimiento y visualizar experimentos, almacenar modelos en un registro central, capturar de manera automática los datos y el código utilizados para los modelos y compartir los resultados con los colaboradores.

La demanda de la plataforma ha crecido, dice Van Pelt, desde que el lanzamiento de ChatGPT ha facilitado la creación de grandes modelos de lenguaje de propósito general que pueden realizar muchas tareas sin requerir diferentes modelos.

«Eso en verdad cambió la dinámica», dice. «El número de personas a las que podíamos ayudar con nuestras herramientas pasó de un subconjunto bastante pequeño de ingenieros que se especializaban en el aprendizaje automático a casi todos los ingenieros. Nuestra base de clientes se expandió de manera importante».

La compañía, que es miembro del programa Pegasus de Microsoft for Startups, tiene más de 1.000 clientes en sectores que van desde la tecnología hasta las finanzas, la atención médica, la medicina, la robótica, la industria automotriz y la academia (Weights & Biases ofrece su software a académicos de forma gratuita). OpenAI es un cliente, al igual que Microsoft. La plataforma de la compañía se utiliza para impulsar el descubrimiento de fármacos, avanzar en el desarrollo de vehículos autónomos y mejorar la prestación de atención médica.

Para Van Pelt, ver la diversidad de la base de clientes de Weights & Biases y las formas innovadoras en que los clientes utilizan su tecnología es uno de sus aspectos favoritos de la empresa.

«Creo que todos los fundadores o personas que trabajan en una startup quieren pensar que lo que hacen va a cambiar el mundo», dice. «No estoy haciendo grandes afirmaciones de que Weights & Biases esté cambiando el mundo.

«Pero tenemos un asiento de primera fila [para ver] a todos nuestros clientes que hacen cosas que antes no podíamos hacer, y los ayudamos a hacerlo. Es muy gratificante verlo».

Foto de portada: Los biólogos Glen Gowers y Oliver Vince, en la foto, lanzaron Basecamp Research después de una expedición en 2019 a una capa de hielo en Islandia. (Foto cortesía de Basecamp Research)