Descubren: AI en Piramidal descifra el cerebro humano

Piramidal está utilizando la inteligencia artificial para decodificar el cerebro humano

El cerebro humano sigue siendo uno de los últimos territorios inexplorados, una caja negra paradójica que ni siquiera podemos comenzar a entender por nosotros mismos.

Pero, ¿qué pasaría si, de manera igualmente paradójica, la inteligencia artificial pudiera interpretar las complejidades del cerebro para ayudar a identificar y diagnosticar algunas de nuestras enfermedades más graves?

Eso es precisamente lo que la startup respaldada por Y Combinator, Piramidal, se ha propuesto hacer. La compañía está construyendo un modelo de base único que puede detectar y comprender el complejo «lenguaje cerebral» o las ondas cerebrales. Puede ser ajustado para una variedad de casos de uso de electroencefalografía (EEG) y tiene implicaciones en otras áreas de la medicina, así como en la farmacología e incluso en productos de consumo.

La startup también ha anunciado hoy una recaudación de fondos de $6 millones de Y Combinator, Adverb Ventures, Lionheart Ventures y ángeles, incluidos los fundadores de Intercom, Plangrid y Guilded.

«Estamos entrenando un modelo de inteligencia artificial en datos de ondas cerebrales de la misma manera que ChatGPT se entrena en texto», dijo Kris Pahuja, cofundador de Piramidal, a VentureBeat. «Es el modelo más grande jamás entrenado en datos de EEG».

Datos de EEG demasiado complejos para ser interpretados por una sola persona

Hoy en día, cuando los pacientes con afecciones relacionadas con el cerebro buscan tratamiento médico, sus ondas cerebrales de EEG son mapeadas y luego inspeccionadas por neurólogos. Pero esto puede ser muy demorado y propenso a errores, con un margen de error de hasta el 30%, según Pahuja.

Además, hay una «escasez extrema» de neurólogos, especialmente aquellos que pueden interpretar EEG, en los Estados Unidos. Pahuja señaló que las ondas cerebrales de los pacientes se registran durante varios días o semanas cuando están en la unidad de cuidados intensivos (UCI), y ninguna persona podría revisar todo eso. En cambio, los médicos toman muestras aleatorias y realizan un reconocimiento rápido de patrones, pero esto puede perderse muchos diagnósticos.

Los datos de EEG también son increíblemente complejos, difíciles de interpretar y tienen una variabilidad de señal significativa. Pahuja señaló que cuando alguien está viendo una imagen de resonancia magnética, por ejemplo, están viendo una imagen en un período de tiempo específico.

Pero un EEG, en cambio, es «muy difícil de leer, cambia miles de veces por segundo en 10 a 20 canales», dijo Pahuja. Señaló que incluso los médicos especializados pueden pasar por alto muchos detalles, y algunos pueden estar entrenados solo en ciertas áreas como la epilepsia o lesiones cerebrales, por lo que no conocen todos los marcadores a buscar.

Otro desafío radica en la escasez de etiquetas/anotaciones para los registros de EEG, lo que puede inhibir el entrenamiento de modelos generalizados a gran escala, señaló. Además, los modelos estrechos destinados a tareas específicas no se pueden reutilizar para nuevos casos de uso.

«Queremos entrenar nuestro modelo para estar al nivel de un neurólogo experto, pero también no perder nada mientras se está llevando a cabo un EEG», dijo Pahuja.

Entrenado en todos los casos de uso de EEG

Los avances en modelos de series temporales entrenados en datos diversos y no etiquetados para evolucionar a una variedad de tareas están permitiendo a Piramidal —nombrada así por las neuronas piramidales que se encuentran en áreas del cerebro— superar estos desafíos significativos, según la startup.

La compañía está ajustando primero su modelo para la UCI neurológica; ese producto podrá ingerir datos de EEG e interpretarlos en tiempo casi real, proporcionando resultados al personal médico sobre la aparición y el diagnóstico de trastornos como convulsiones, hemorragias cerebrales traumáticas, inflamaciones y otras disfunciones cerebrales.

«Realmente es un asistente para el médico», dijo Pahuja, señalando que el modelo idealmente puede ayudar a proporcionar diagnósticos más rápidos y precisos que pueden ahorrar tiempo a los médicos y dar a los pacientes la atención que necesitan mucho más rápido (lo que también puede ayudar a reducir los costos generales de la atención médica).

«Las ondas cerebrales son fundamentales para el diagnóstico neurológico», dijo Dimitris Sakellariou, cofundador y CEO de Piramidal, quien tiene un doctorado en neurociencia.

Automatizando el análisis y mejorando la comprensión a través de modelos grandes, el tratamiento personalizado puede ser revolucionado y las enfermedades pueden predecirse tempranamente en su progresión, señaló. Y, a medida que los sensores de EEG inalámbricos se vuelven más comunes, modelos como el de Piramidal pueden permitir la creación de agentes personalizados que «miden y monitorean continuamente la salud cerebral».

«Estos agentes ofrecerán información en tiempo real sobre cómo responden los pacientes a nuevos tratamientos y cómo pueden evolucionar sus condiciones», dijo Sakellariou.

El modelo de la compañía ha visto todos los casos de uso de EEG, tanto de conjuntos de datos propietarios como de código abierto, dijo Pahuja. Puede abordar ciertos biomarcadores que existen en ciertos trastornos de inmediato (como convulsiones, hemorragias cerebrales o flujo sanguíneo bajo) y tiene la capacidad de encontrar otros biomarcadores que aún no existen (como para enfermedades como Parkinson o Alzheimer.

Piramidal actualmente está piloteando en dos hospitales en Inglaterra, en King’s College y Saint Thomas.

«Nadie más está construyendo un modelo EEG como el nuestro», dijo Sakellariou.

Señaló que requiere tiempo y dinero significativos para garantizar «generalizabilidad y confiabilidad» desde el principio.

«La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar la atención médica, especialmente el diagnóstico neurológico», dijo Sakellariou. «Piramidal tiene como objetivo estar a la vanguardia de esta transformación».

Inspirado en investigaciones sobre psicodelia y sueño

El modelo revolucionario se inspiró inicialmente en las experiencias de Sakellariou en varios estudios de EEG, que van desde la psicodelia hasta la investigación del sueño, tanto como sujeto como observador. En estos estudios, explicó, un técnico coloca electrodos en el cuero cabelludo y el sistema registra las ondas cerebrales.

«Por sorprendente que parezca, el proceso de capturar la actividad cerebral a través del cuero cabelludo y el cabello es sencillo —simplemente conectas algunos cables a tu cabeza y puedes monitorear lo que sucede en tu corteza», dijo Sakellariou.

Sin embargo, los investigadores y médicos luego tienen que analizar visualmente estas «líneas onduladas», que podrían representar horas, días, e incluso semanas de datos de ondas cerebrales, para extraer información útil para el sujeto o paciente.

Explicó que este proceso es propenso a errores y a la interpretación errónea por un par de razones. En primer lugar, adquirir la capacitación necesaria para interpretar las ondas cerebrales es «altamente empírico»; en segundo lugar, la extensa duración de las grabaciones no permite una «inspección minuciosa», especialmente porque los cambios cerebrales reflejados en los datos de EEG pueden ocurrir en milisegundos.

Más allá de la UCI

Pero para Piramidal, la UCI es solo el comienzo, según sus fundadores: su modelo tiene un potencial significativo más allá de esa área de nicho de la medicina.

Por ejemplo, Pahuja señaló, podría implementarse en neurología general, unidades de epilepsia, situaciones de monitoreo a largo plazo, y en neuropsiquiatría (que utiliza EEG para estudiar trastornos de salud mental y declive cognitivo). Más adelante, podría utilizarse en todas las clínicas de médicos para ayudar en diferentes tipos de detección de pacientes.

También podría ser «enorme para la farmacia», proporcionando eficacia en tiempo real, dijo Pahuja, así como en productos de consumo que dependen de datos de EEG (como Ray Ban Meta o la multitud de dispositivos de monitoreo de salud en el mercado).

«A medida que la tecnología evoluciona, puedes filtrar el ruido», dijo.

En un futuro cercano, es posible que los humanos tengan la oportunidad de tener una «introspección cuantificada» a través de dispositivos cotidianos como auriculares equipados con sensores neuronales, señaló Sakellariou. Por ejemplo, podríamos medir cómo disminuyen los niveles de estrés después de reducir el tiempo frente a la pantalla, entrenarnos para mejorar la meditación monitoreando los niveles de relajación en un bucle cerrado, o potenciar la memoria durante periodos de «aprendizaje intenso» a través de estímulos auditivos dirigidos durante etapas de sueño específicas.

«Todo esto será posible a través de agentes personalizados impulsados por modelos a gran escala como el nuestro», dijo Sakellariou.

Pahuja dijo que siempre ha estado fascinado por el cerebro, describiendo a la «neurotecnología como la siguiente frontera».

Como lo expresó: «Lo más complejo que tenemos es nuestro cerebro, pero en este momento no se comprende en absoluto. ¿Podemos encontrar una manera de decodificar el cerebro?»