“Nos dimos cuenta que las necesidades que tenían los profesionales que trabajan con imágenes médicas eran fáciles de analizar y de resolver con algoritmos de ingeniería que trabajaran sobre los píxeles”, recuerda Ángel Alberich-Bayarri, cofundador, junto a Luis Martí Bonmatí, de Quibim.
En sus investigaciones, confirmaron que con algoritmos de procesamiento de las señales y de los píxeles se podía obtener información de los tejidos que ampliaba lo que un radiólogo estaba haciendo con su ojo.
“Un radiólogo mira unas imágenes y extrae unas conclusiones del tipo dese aprecia, se observa, la atrofia es moderada. Son expresiones muy cualitativas. Con las técnicas que empezamos a desarrollar, vimos que lo podíamos medir todo. Por ejemplo, en lugar de decir que la atrofia del cerebro es moderada podemos asegurar en qué punto del cerebro el paciente ha perdido sustancia gris desde la última vez que vino”, argumenta Alberich-Bayarri.
Estaban convencidos que podían cambiar la radiología y la medicina aportando la cuantificación. “Era empezar a manejar una medicina personalizada. Y eso, para algunas zonas del cuerpo, se convirtió en una especie de biopsia virtual. Por ejemplo, cuando se hacen estudios hepáticos, a los pacientes se les pincha el hígado para ver la cantidad de grasa. Con nuestras metodologías basadas en modelos matemáticos teníamos, en algunos casos, los mismos resultados que la biopsia”, sostiene. Llegaron a un acuerdo con el Hospital La Fe de Valencia, “pero con la idea de no dejar nuestros avances sólo en el entorno de La Fe sino trasladarlos a un servicio mundial para que cualquier médico pudiera acceder a nuestra tecnología, porque, en la mayoría de ocasiones, no tenían acceso a esta tecnología en sus respectivos centros o carecían de ingenieros a su alrededor”. Ya que las imágenes médicas son digitales, se les ocurrió crear una plataforma en la nube que las reciba y, a través de algoritmos automáticos, extraer análisis, convirtiendo a Quibim en un centro de análisis de imágenes.
Su modelo de negocio tiene dos líneas: una plataforma SaaS con pago por uso, “donde cualquier médico desde cualquier lugar del mundo, arrastrando el estudio en su navegador web y con unos pasos muy sencillos y con encriptación, obtiene informes cuantitativos sobre esas imágenes”. Y otro modelo, dirigido a hospitales y farmacéuticas: “A los hospitales, les ponemos una solución privada que convierte cualquier servicio de radiología en cuantitativo para el análisis de imágenes y la elaboración de informes. Y a las farmacéuticas les ofrecemos un servicio a demanda, privado y propio, donde pueden almacenar todos sus ensayos clínicos”.
