Desde sus humildes comienzos como empresa derivada de una universidad hasta su adquisición por la principal empresa mundial de tecnología médica en su campo, Odin Vision ha recorrido un camino acelerado desde su fundación hace menos de cinco años.
La empresa ha creado un software de IA conectado a la nube que ayuda a los médicos a detectar y caracterizar las áreas de interés durante la endoscopia, un procedimiento en el que se introduce en el tracto gastrointestinal una diminuta cámara instalada dentro de un tubo.
Los dispositivos conectados a la red en la sala de endoscopia capturan y transmiten datos de vídeo en tiempo real a la nube, donde unas potentes unidades de procesamiento gráfico (GPU NVIDIA) ejecutan la inferencia de IA. A continuación, los resultados de los modelos se transmiten a la sala de endoscopia para que los médicos puedan ver los resultados de la IA superpuestos en la señal de vídeo en directo con una latencia mínima.
“Esta adquisición nos acerca mucho más a lograr nuestra visión de revolucionar la endoscopia a través de la Inteligencia Artificial”
La empresa Odin Vision fue adquirida en 2022 por el líder japonés en tecnología médica Olympus, que tiene una cuota de mercado mundial del 70% en equipos de endoscopia gastrointestinal. "Creemos que la adquisición nos acerca mucho más a lograr nuestra visión de revolucionar la endoscopia a través de la IA y la tecnología en la nube", afirma Daniel Toth, cofundador y director de tecnología de Odin Vision. "Nuestro software puede llegar a la base global de clientes de Olympus, lo que nos permite llevar nuestras soluciones al mayor número posible de pacientes", añade.
Olympus también está colaborando con NVIDIA en un programa de asesoramiento que conecta a las startups de Inception con los expertos de la compañía de dispositivos médicos, lo cual permitirá ofrecer una profunda experiencia en la industria y orientación para ayudar a las startups a crear soluciones de IA en áreas clave como gastroenterología, urología y cirugía.
Ocho importantes empresas de IA se han unido a la primera promoción del programa, que forma parte de NVIDIA Inception Alliance for Healthcare, una iniciativa que reúne aempresas de IA médica con NVIDIA y sus socios del sector sanitario, para ayudarles a acelerar el desarrollo de sus productos y alcanzar sus objetivos de comercialización.
"Los pólipos se desarrollan lentamente y si se pueden detectar y extirpar a tiempo, se pueden salvar vidas"
En torno al 25 por ciento de los pólipos precancerosos no son detectados durante las colonoscopias, en unas ocasiones debido a que el endoscopio no capta imágenes de vídeo desde todos los ángulos y en otras porque pasan desapercibidos para los médicos. En este punto, el papel de la IA puede proporcionar un apoyo vital para la toma de decisiones clínicas.
La integración perfecta de la IA en las secuencias de vídeo que los profesionales médicos ven durante una endoscopia proporciona una fuente de datos adicional que puede ayudar a los médicos a detectar y extirpar los pólipos antes, ayudando a prevenir el desarrollo del cáncer. "Los pólipos se desarrollan lentamente, y pueden tardar cinco o diez años en aparecer como cáncer", indicó Toth. "Si un clínico puede detectarlos y extirparlos a tiempo, puede ayudar a salvar vidas".
El software de IA de la empresa para detectar y clasificar pólipos, CADDIE, ha recibido ya la marca CE de aprobación reglamentaria en Europa y se emplea en hospitales del Reino Unido, España, Alemania, Polonia e Italia, con planes de uso también en Estados Unidos. Además, Odin Vision cuenta con un software de IA que ha recibido el marcado CE para ayudar en la gastroscopia, en la que los médicos inspeccionan el esófago en busca de signos de cáncer de garganta.
ASÍ NACIÓ EL PROYECTO
Odin Vision comenzó como un proyecto de investigación de dos profesores y un estudiante de doctorado del University College de Londres que estaban desarrollando técnicas de IA para la detección de pólipos. En 2019, se asociaron con Toth y el CEO de Odin, Peter Mountney, ambos de Siemens Healthineers, para comercializar su trabajo.
"Las GPU NVIDIA formaron parte de nuestro trabajo desde el principio: han sido esenciales para entrenar nuestros modelos de IA y también formaron parte de nuestros primeros prototipos de productos para la inferencia", explica Toth. El software tecnológico de NVIDIA ha permitido alcanzar el umbral de baja latencia necesario para las aplicaciones de IA de procesamiento de vídeo en tiempo real.
Actualmente trabajan en el desarrollo de IA generativa para la automatización del primer borrador de las notas clínicas tras los procedimientos
Además de ayudar a los médicos durante procedimientos específicos, Odin Vision planea desarrollar modelos de IA generativa que puedan automatizar un primer borrador de las notas clínicas que los médicos preparan después, así como modelos que puedan agregar datos entre procedimientos. Esto permitiría a los equipos de endoscopia revisar los análisis y evaluar la eficacia de un procedimiento en comparación con las directrices clínicas. "Cuando lleguemos a un punto en el que haya docenas de modelos de IA que hagan un seguimiento de los distintos elementos de estos procedimientos, podremos ver si un profesional sanitario está inspeccionando una zona concreta del tubo digestivo durante sólo tres minutos, cuando se supone que debería durar seis", advierte Toth. "El sistema puede llamar la atención del profesional sanitario para que siga las directrices".
"Los nube ha ayudado a acelerar enormemente el desarrollo y la implantación de nuestra tecnología, lo que nos permitió lanzar nuestros productos al mercado meses antes de lo previsto inicialmente", afirma Toth. "Los expertos de NVIDIA también validaron nuestro concepto de producto desde el punto de vista tecnológico y nos asesoraron sobre las optimizaciones de la GPU y el software de aceleración".Una solución basada en la nube facilitaba el envío de actualizaciones de software de forma inalámbrica a las implantaciones de los clientes de los hospitales.
"Algunas empresas de IA envían cajas que deben permanecer en los centros clínicos y requieren un mantenimiento periódico, lo que puede impedir que los flujos de trabajo clínicos normales funcionen sin problemas", explica Toth. "Con los dispositivos conectados a la red, en cambio, podemos actualizar un único servidor y los cambios llegan a todos los usuarios finales al mismo tiempo", concluye.