La startup, Piction Health, fundada por Susan Conover SM ’15, utiliza el aprendizaje automático para ayudar a los médicos a identificar y controlar las enfermedades de la piel.
A la edad de 22 años, cuando Susan Conover quería que le revisaran un lunar de aspecto extraño, le dijeron que tardaría tres meses en ver a un dermatólogo. Cuando finalmente se extrajo el lunar y se hizo una biopsia, los médicos determinaron que era canceroso. En ese momento, nadie podía estar seguro de que el cáncer no se había propagado a otras partes de su cuerpo, la diferencia entre el melanoma en etapa 2 y etapa 3 o 4.
Afortunadamente, el topo terminó confinado en un solo lugar. Pero la experiencia lanzó a Conover al mundo de las enfermedades de la piel y la dermatología. Después de explorar esos temas y posibles soluciones tecnológicas en el programa de posgrado en Programa Online Diseño de Soluciones Eficaces con MITdesignX: Enfoque | MIT Professional Education Conover fundó Piction Health.
Piction Health comenzó como una aplicación móvil que usaba inteligencia artificial para reconocer el melanoma a partir de imágenes.
Con el tiempo, sin embargo, Conover se dio cuenta de que otras afecciones de la piel constituyen la gran mayoría de los casos que ven los médicos y dermatólogos. Hoy, Conover y su cofundador, Pranav Kuber, se enfocan en ayudar a los médicos a identificar y manejar las afecciones cutáneas más comunes, incluidas erupciones como eczema, acné y herpes zóster, y planean asociarse con una empresa para ayudar a diagnosticar cánceres de piel en el futuro.
“Todas estas otras condiciones son las que a menudo se remiten a la dermatología, y los dermatólogos se sienten frustrados porque prefieren dedicar tiempo a los casos de cáncer de piel u otras condiciones que necesitan su ayuda”, dice Conover.
“Nos dimos cuenta de que necesitábamos alejarnos del cáncer de piel para ayudar a los pacientes con cáncer de piel a ver al dermatólogo más rápido”.
Después de que los médicos de atención primaria toman una foto de la condición de la piel de un paciente, la aplicación de Piction muestra imágenes de presentaciones similares de la piel. Piction también ayuda a los médicos a diferenciar entre las condiciones que más sospechan para tomar mejores decisiones de atención para el paciente.
Conover dice que Piction puede reducir el tiempo que les lleva a los médicos evaluar un caso en alrededor de un 30 por ciento. También puede ayudar a los médicos a derivar a un paciente a un dermatólogo más rápidamente para casos especiales en los que no confían en el manejo. En términos más generales, Conover se enfoca en ayudar a las organizaciones de salud a reducir los costos relacionados con visitas adicionales innecesarias, recetas ineficaces y derivaciones innecesarias.
Hasta ahora, más de 50 médicos han usado el producto de Piction, y la compañía ha establecido asociaciones con varias organizaciones, incluida una organización de defensa muy conocida que recientemente tuvo dos empleados diagnosticados con melanoma en etapa avanzada después de que no pudieron ver a un dermatólogo de inmediato. .
“Mucha gente no se da cuenta de que es realmente difícil ver a un dermatólogo, puede tomar de tres a seis meses, y con la pandemia nunca ha sido un peor momento para tratar de ver a un dermatólogo”, dice Conover.
Conmocionado en acción
En el momento del diagnóstico de melanoma de Conover, recientemente había obtenido una licenciatura en ingeniería mecánica de la Universidad de Texas en Austin. Pero no profundizó en la dermatología hasta que necesitó un tema de tesis para su maestría en el MIT.
“Fue una experiencia realmente aterradora”, dice Conover sobre su melanoma. “Me considero muy afortunado porque aprendí en el MIT que hay una gran cantidad de personas con problemas de piel cada año, dos tercios de esas personas acuden a la atención primaria para obtener ayuda, y aproximadamente la mitad de esos casos son mal diagnosticados porque estos proveedores no No tengo tanta formación en dermatología.
Conover comenzó a explorar la idea de iniciar una empresa para diagnosticar el melanoma durante el curso Nuts and Bolts of Founding New Ventures ofrecido durante el Período de actividades independientes del MIT en 2015. También participó en el IDEAS Social Innovation Challenge y el MIT $100K Entrepreneurship Competition mientras creaba su sistema Después de graduarse, pasó un año en el MIT como becaria Catalyst en el programa MIT linQ, donde trabajó en el laboratorio de Martha Gray, la profesora JW Kieckhefer de Ciencias de la Salud y Tecnología y miembro del Instituto de Ingeniería y Ciencias Médicas del MIT ( IMES).
A través del Venture Mentoring Service del MIT, Conover también pasó por el programa I-Corps, donde continuó hablando con las partes interesadas. A través de esas conversaciones, se enteró de que las erupciones cutáneas como la psoriasis, el eccema y la rosácea representan la gran mayoría de los problemas de la piel que atienden los médicos de atención primaria.
Mientras tanto, aunque las campañas de salud pública se han centrado en la importancia de la protección contra el sol, el conocimiento público sobre condiciones como el herpes zóster, que afecta hasta al 1 por ciento de los estadounidenses cada año, es muy escaso.
Aunque entrenar un modelo de aprendizaje automático para reconocer una miríada de condiciones diversas sería más difícil que entrenar un modelo para reconocer el melanoma, el pequeño equipo de Conover decidió que ese era el mejor camino a seguir.
“Decidimos que era mejor pasar a hacer el producto completo, aunque sonaba aterrador y enorme: un producto que identifica todas las diferentes erupciones en múltiples partes del cuerpo, tonos de piel y grupos de edad”, dice Conover.
El salto requirió que Piction estableciera asociaciones de datos con cientos de dermatólogos en países de todo el mundo durante la pandemia. Conover dice que Piction ahora tiene el conjunto de datos de erupciones más grande del mundo, que contiene más de 1 millón de fotos tomadas por dermatólogos en 18 países.
“Nos enfocamos en obtener fotografías de diferentes tonos de piel, ya que muchos tonos de piel están subrepresentados incluso en la literatura médica y la enseñanza”, dice Conover. “Los proveedores no siempre aprenden cómo todos los diferentes tonos de piel pueden presentar condiciones, por lo que nuestra base de datos representativa es una declaración sustancial sobre nuestro compromiso con la equidad en la salud”.
Conover dice que la base de datos de imágenes de Piction ayuda a los médicos a evaluar las condiciones con mayor precisión en la atención primaria. Después de que un proveedor haya determinado la afección más probable, Piction les presenta a los médicos información sobre las opciones de tratamiento para cada afección.
“Este entorno de atención primaria de primera línea es el lugar ideal para nuestra innovación porque atienden a pacientes con enfermedades de la piel todos los días”, dice Conover.
Ayudando a los médicos a escala
A Conover se le recuerda constantemente la necesidad de su sistema por parte de familiares y amigos, quienes han comenzado a enviarle fotografías de la condición de su piel para pedirle consejo. Recientemente, el amigo de Conover desarrolló culebrilla, una enfermedad que puede avanzar rápidamente y puede causar ceguera si se propaga a ciertas partes del cuerpo.
Un médico diagnosticó erróneamente que la culebrilla de su frente era una picadura de araña y le recetó el medicamento equivocado. La culebrilla empeoró y le causó dolor en los oídos y el cuero cabelludo antes de que el amigo fuera a la sala de emergencias y recibiera el tratamiento adecuado.
“Fue uno de esos momentos en los que pensamos: ‘Si tan solo los médicos tuvieran las herramientas adecuadas’”, dice Conover. “El PCP saltó a lo que ella pensó que era el problema, pero no construyó la lista completa de condiciones potenciales y la redujo a partir de ahí”.
Piction lanzará varios pilotos adicionales este año. Más adelante, Conover quiere agregar capacidades para identificar y evaluar heridas y enfermedades infecciosas que son más comunes en otras partes del mundo, como la lepra. Al asociarse con grupos sin fines de lucro, la compañía también espera llevar su solución a los médicos en entornos de bajos recursos.
“Esto tiene potencial para convertirse en una herramienta de diagnóstico completa en el futuro”, dice Conover. “Simplemente no quiero que nadie se sienta como yo me sentí cuando recibí mi primer diagnóstico, y quiero que otras personas como yo puedan obtener la atención que necesitan en el momento adecuado y seguir adelante con sus vidas”.
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