Así será el FUTURO de la MEDICINA | Quibim #327 — vídeo y transcripción

[00:00] en  pacientes  con  ictus  hicimos  un
[00:01] 
[00:01] estudio  muy  interesante  con  la
[00:03] 
[00:03] resonancia  magnética  a  los  3  días  de
[00:05] 
[00:05] tener  el  ictus  podíamos  predecir  ya  si
[00:08] 
[00:08] ese  paciente  iba  a  andar  a  los  6  meses
[00:11] 
[00:11] siempre  tiene  que  haber  una  segunda  o
[00:12] 
[00:13] primera  opinión  de  un  humano  a  día  de
[00:15] 
[00:15] hoy  siempre  tiene  que  haber  una  opinión
[00:17] 
[00:17] de  un  humano  si  mi  algoritmo  le  está
[00:18] 
[00:19] haciendo  fallar  al  radiólogo  eh  yo  soy
[00:21] 
[00:21] responsable  esto  significa  que  vosotros
[00:23] 
[00:23] dais  diagnósticos  Sí  eso  tiene  una
[00:25] 
[00:25] responsabilidad  tremenda  o  sea  podéis
[00:28] 
[00:28] salvar  una  vida  o  o  no  salvar  una  vida
[00:31] 
[00:31] con  un  error  del  producto  y  luego  qué
[00:33] 
[00:33] les
[00:39] 
[00:39] cobrárselo  eximente  tenemos  que  abordar
[00:42] 
[00:42] el  problema  de  raíz  pero  el  sistema
[00:44] 
[00:44] sanitario  a  día  de  hoy  no  está  preparado
[00:46] 
[00:46] quisieras  hacerte  un  diagnóstico
[00:48] 
[00:48] completo  y  decir  Oye  yo  estoy  sano
[00:49] 
[00:49] potencialmente  pero  quiero  asegurarme  de
[00:51] 
[00:51] que  si  tengo  un  cáncer  lo  detecto
[00:52] 
[00:52] temprano  si  tengo  una  situación  que  se
[00:53] 
[00:53] puede  complicar  la  detecto  temprana  qué
[00:56] 
[00:56] harías  qué  le  recomendarías  a  alguien
[00:57] 
[00:57] potencialmente  yo  que  quisiera  hacer
[00:59] 
[00:59] esto
[01:01] 
[01:01] bienvenidos  una  semana  más  al  podcast  de
[01:02] 
[01:03] itn  hoy  entrevistamos  a  Ángel  alberic
[01:05] 
[01:05] fundador  y  ceo  de  kibin  Ángel  nos  dará
[01:08] 
[01:08] una  masterclass  en  medicina  diagnóstico
[01:10] 
[01:10] y  tecnología  kiim  se  encuentra  en  la
[01:13] 
[01:13] intersección  entre  medtech  Y  ciencias  de
[01:15] 
[01:15] la  vida  se  dedica  a  detectar  potenciales
[01:18] 
[01:18] enfermedades  o  problemas  médicos  a
[01:19] 
[01:19] través  de  imágenes  diagnósticas  Ángel
[01:21] 
[01:21] nos  contará  como  kibin  ha  invertido  20
[01:24] 
[01:24] millones  de  euros  en  i+  d  y  en
[01:26] 
[01:26] desarrollo  de  negocio  y  últimamente  ha
[01:28] 
[01:29] empezado  a  facturar  yendo  de  2,2  a  6
[01:31] 
[01:31] millones  de  euros  de  facturación  muy
[01:32] 
[01:32] rápidamente  aprenderemos  como  kiim
[01:34] 
[01:34] trabaja  tanto  con  farmacéuticas  para
[01:36] 
[01:36] desarrollar  el  producto  y  entrenar  sus
[01:38] 
[01:38] modelos  y  con  hospitales  y  pacientes
[01:40] 
[01:40] directamente  para  ayudar  a  la  detección
[01:42] 
[01:42] de  enfermedades  y  mejorar  la  vida  de  las
[01:43] 
[01:43] personas  también  hablaremos  de  temas  muy
[01:45] 
[01:45] interesantes  Como  por  ejemplo  un  futuro
[01:47] 
[01:47] no  muy  lejano  donde  todos  Nos  podremos
[01:49] 
[01:49] hacer  diagnósticos  sin  necesidad  de
[01:51] 
[01:51] médicos  todo  gracias  a  dispositivos  y
[01:53] 
[01:53] Inteligencia  artificial  y  también  Ángel
[01:56] 
[01:56] nos  hablará  de  cómo  nos  podemos  hacer  un
[01:57] 
[01:57] chequeo  general  y  adelantarnos  a  futur
[01:59] 
[01:59] duros  sustos  médicos  como  siempre  nos
[02:02] 
[02:02] encanta  vuestro  feedback  por  favor
[02:03] 
[02:03] compartid  lo  que  pensáis  de  este
[02:05] 
[02:05] episodio  en  los  comentarios  de  YouTube  o
[02:07] 
[02:07] a  través  de  Twitter  y  sobre  todo  no  os
[02:09] 
[02:09] olvidéis  de  compartirlo  con  vuestros
[02:10] 
[02:10] amigos  y  darle  al  like  Espero  que  os
[02:12] 
[02:12] guste
[02:13] 
[02:13] adelante  esto  te  suena  No  tú  contándole
[02:17] 
[02:17] a  un  amigo  que  estás  levantando  una
[02:19] 
[02:19] ronda  para  escalar  tu  empresa  y  bueno  lo
[02:21] 
[02:21] único  que  se  le  pasa  por  la  cabeza  es
[02:23] 
[02:23] hacer  escalada  y  qué  me  dices  de  las
[02:26] 
[02:26] caras  de  tu  familia  cuando  les  cuentas
[02:27] 
[02:27] que  un  business  Angel  ha  apostado  por  tu
[02:29] 
[02:29] proyecto
[02:30] 
[02:30] seguro  que  están  más  cerca  de  pensar  en
[02:32] 
[02:32] un  angelito  que  en  un  inversor  te
[02:34] 
[02:34] entiendo  Sé  lo  que  es  sentir  que  los  que
[02:36] 
[02:36] te  rodean  no  hablen  tu  mismo  lenguaje  ni
[02:38] 
[02:38] tu  familia  ni  tus  amigos  ni  siquiera  tu
[02:40] 
[02:40] banco  pero  eso  está  a  punto  de  cambiar
[02:42] 
[02:42] escucha  existe  un  lugar  en  el  que  te
[02:45] 
[02:45] ayudarán  a  llevar  tu  proyecto  a  lo  más
[02:49] 
[02:49] alto  un  lugar  en  el  que  nunca  tendrás
[02:51] 
[02:51] que  explicar  Qué  es  un  mvp  o  estar  en
[02:53] 
[02:53] fase  porque  ya  lo  saben  un  lugar  en  el
[02:56] 
[02:56] que  estés  en  la  fase  que  estés
[02:57] 
[02:57] encontrarás  especialistas  que  te  darán
[02:59] 
[02:59] soluciones  para  seguir
[03:02] 
[03:02] creciendo  un  lugar  en  el  que  hablan  tu
[03:04] 
[03:04] idioma  un  lugar  llamado  Santander
[03:08] 
[03:08] startups  Santander  startups  nos
[03:10] 
[03:10] entendemos  descubre  más  en
[03:13] 
[03:13] bancosantander.es  Santander  por  ti  los
[03:16] 
[03:17] primeros  Bienvenido  a  las  historias  de
[03:20] 
[03:20] startups
[03:22] 
[03:23] de  bienvenidos  una  semana  más  al  podcast
[03:25] 
[03:25] de  itn  hoy  estamos  con  Ángel  alber  qué
[03:28] 
[03:28] tal  Ángel  muy  bien  muchas  gracias  por
[03:30] 
[03:30] por  invitarme  y  muy  contento  de  estar
[03:31] 
[03:31] aquí  bienvenido  Ángel  es  fundador  y  ceo
[03:34] 
[03:34] de  kibin  efectivamente  Qué  es  kiim  bueno
[03:38] 
[03:38] kiim  lo  primero  que  que  me  gusta  hacer
[03:40] 
[03:40] es  explicar  por  qué  Por  qué  ese  nombre
[03:42] 
[03:42] no  y  el  nombre  significa
[03:46] 
[03:46] quantitative  imaging  biomarkers  in
[03:49] 
[03:49] medicine  quantitative  imaging  biomarkers
[03:52] 
[03:52] in  medicine  o  sea  biomarcadores
[03:55] 
[03:55] cuantitativos  en  imágenes  biomédicas
[03:58] 
[03:58] correcto  eh  De  dónde  viene  este  nombre
[04:01] 
[04:01] No  pues  es  complicado  empezamos
[04:03] 
[04:03] complicado  ya  eh  A  ver  qué  significa
[04:04] 
[04:04] todo  esto  a  mí  me  inspiró  mucho  el  que  a
[04:07] 
[04:07] partir  de  sangre  puedas  obtener
[04:09] 
[04:09] biomarcadores  vale  Qué  es  un  biomarcador
[04:12] 
[04:12] es  un  parámetro  que  se  puede  extraer  a
[04:14] 
[04:14] partir  de  una  muestra  biológica  o  de  una
[04:17] 
[04:17] muestra  del  cuerpo  humano  o  de  un  tejido
[04:19] 
[04:19] vale  Y  que  ese  parámetro  te  expresa  un
[04:22] 
[04:22] comportamiento  biológico  vale  explica  un
[04:24] 
[04:24] comportamiento  fisiológico  por  ejemplo
[04:26] 
[04:26] del  cuerpo  humano  Vale  entonces  eh
[04:30] 
[04:30] nosotros  cuando  yo  empecé  a  investigar
[04:33] 
[04:33] vi  que  podíamos  medir  a  partir  de  las
[04:35] 
[04:35] imágenes  médicas  de  resonancia  de  Tac  de
[04:38] 
[04:38] Pet  podíamos  medir  propiedades  de  los
[04:40] 
[04:40] tejidos  valeos  Bueno  cómo  llamamos  a
[04:43] 
[04:43] estas  medidas  que  estamos  extrayendo
[04:45] 
[04:45] bueno  las  extraemos  a  partir  de  una
[04:47] 
[04:47] muestra  es  una  muestra  digital  una
[04:50] 
[04:50] muestra  inmortal  una  foto  no  una  foto
[04:52] 
[04:52] del  interior  del  cuerpo  humano  a  partir
[04:55] 
[04:55] de  la  que  podemos  medir  y  por  tanto
[04:57] 
[04:57] vamos  a  llamarlo  biomarcador  de  imagen
[05:00] 
[05:00] vale  Y  así  es  como  empezó  toda  la  línea
[05:02] 
[05:02] de  investigación  eh  que  que  hicimos
[05:05] 
[05:05] incluso  antes  de  de  crear  kiim  Vale  y  y
[05:08] 
[05:08] cuando  yo  decidí  emprender  y  y  arrancar
[05:11] 
[05:11] el  proyecto  emprendedor  kiim  es  una
[05:14] 
[05:14] empresa  que  desarrolla  tecnología
[05:17] 
[05:17] correcto  para  ayudar  a  hacer
[05:19] 
[05:19] diagnósticos  A  través  de  imágenes  de  de
[05:22] 
[05:22] órganos  no  de  de  partes  del  cuerpo  vale
[05:25] 
[05:25] cuéntanos  cómo  funciona  este  producto
[05:27] 
[05:27] Pues  nosotros  como  como  muy  bien
[05:30] 
[05:30] describías  somos  al  final  una  compañía
[05:33] 
[05:33] que  crea  estos  algoritmos  vale  son
[05:36] 
[05:36] software  no  tenemos  nada  tangible  ningún
[05:39] 
[05:39] producto  tangible  es  puro  Software  que
[05:41] 
[05:42] lee  imágenes  médicas  y  emite  unos
[05:45] 
[05:45] resultados  unos  diagnósticos  Y  esto  es
[05:47] 
[05:47] muy  importante  Ya  no  solo  en  un  hospital
[05:50] 
[05:50] que  es  lo  primero  que  que  se  nos  puede
[05:51] 
[05:51] ocurrir  no  por  ejemplo  para  ayudar  a  un
[05:54] 
[05:54] radiólogo  que  interpreta  imágenes  sino
[05:57] 
[05:57] es  que  todo  el  desarrollo  de  fármacos  en
[05:59] 
[05:59] el  mundo  por  ejemplo  para  la  oncología
[06:02] 
[06:02] se  basa  en  imágenes  médicas  es  decir  es
[06:04] 
[06:04] la  imagen  médica  la  que  te  dice  si  el
[06:06] 
[06:06] fármaco  está  funcionando  bien  en  el
[06:09] 
[06:09] paciente  o  no  es  decir  si  un  tumor  está
[06:12] 
[06:12] cambiando  de  tamaño  se  está  haciendo  más
[06:14] 
[06:14] pequeño  es  como  la  medida  más  básica  no
[06:17] 
[06:17] O  sea  y  el  marcador  sería  la  forma  y  el
[06:20] 
[06:20] tamaño  de  un  de  un  tumor  por  ejemplo
[06:22] 
[06:22] vosotros  este  sería  uno  de  los  análisis
[06:24] 
[06:24] que  haríais  y  lo  convertiría  o  sea
[06:27] 
[06:27] entiendo  yo  que  eh  kibin  se  conecta  a
[06:30] 
[06:30] unas  máquinas  o  a  unos  resultados  de
[06:32] 
[06:32] unas  máquinas  y  saca  informes  números
[06:35] 
[06:35] principalmente  no  datos  que  son  al  final
[06:37] 
[06:37] tablas  con  números  o  son  Nosotros  hemos
[06:40] 
[06:40] creado  un  modelo  de  negocio  en  el  que
[06:42] 
[06:42] por  un  lado  somos  muy  intensivos  en
[06:44] 
[06:44] investigación  deir  para  poder  crear  un
[06:47] 
[06:47] un  nuevo  test  diagnóstico  necesitas
[06:50] 
[06:50] aprender  de  de  datos  de  Muchos  pacientes
[06:52] 
[06:52] esto  lo  llamamos  coortes  no  de  pacientes
[06:54] 
[06:54] hacemos  estudios  de  investigación
[06:56] 
[06:57] normalmente  acompañados  de  Industria
[06:59] 
[06:59] farmacéutica  o  de  grandes  hospitales  por
[07:03] 
[07:03] ejemplo  a  partir  de  estos  datos
[07:05] 
[07:05] descubrimos  que  biomarcadores  nos  están
[07:08] 
[07:08] explicando  qué  que  puede  ser  relevante
[07:10] 
[07:10] para  un  tipo  de  enfermedad  Y  si  vemos  un
[07:13] 
[07:13] Nicho  en  el  mercado  lo  llevamos  a
[07:15] 
[07:15] producto  para  que  sea  un  test  que  pueda
[07:17] 
[07:18] beneficiar  a  un  paciente  de  aprendemos
[07:20] 
[07:20] de  Muchos  pacientes  y  cuando  ya  lo
[07:22] 
[07:22] convertimos  a  producto  es  un  test  como
[07:25] 
[07:25] como  los  test  de  covid  que  estamos
[07:26] 
[07:26] acostumbrados  a  a  tener  a  día  de  hoy  no
[07:28] 
[07:28] tienes  positivo  Neo  O  sea  no  solo
[07:30] 
[07:30] mostráis  marcadores  numéricos  sino  que
[07:33] 
[07:33] ya  proponéis  una  conclusión  correcto  que
[07:36] 
[07:36] es  decir  esto  tiene  pinta  de  que  este
[07:37] 
[07:37] paciente  tiene  covid  No  tiene  pinta  de
[07:39] 
[07:39] que  el  tumor  se  está  haciendo  pequeño
[07:41] 
[07:41] con  lo  cual  la  el  tratamiento  está
[07:42] 
[07:43] funcionando  eso  es  esto  es  un  nivel  de
[07:45] 
[07:45] mayor  exigencia  incluso  a  nivel
[07:47] 
[07:47] regulatorio  tiene  una  responsabilidad
[07:48] 
[07:48] tremenda  efectivamente  nosotros  estamos
[07:51] 
[07:51] en  un  mercado  muy  regulado  es  el  mercado
[07:53] 
[07:53] de  lo  que  se  llama  dispositivos  médicos
[07:55] 
[07:55] a  pesar  de  no  ser  un  dispositivo  como
[07:57] 
[07:57] tal  somos  somos  un  software  dispositivo
[07:59] 
[07:59] de  software  efectivamente  Y  entonces
[08:02] 
[08:02] estamos  en  ese  entorno
[08:03] 
[08:03] regulado  esto  significa  que  vosotros
[08:06] 
[08:06] dais  diagnósticos  Sí  eso  tiene  una
[08:10] 
[08:10] responsabilidad  tremenda  o  sea  podéis
[08:13] 
[08:13] salvar  una  vida  o  o  no  salvar  una  vida
[08:15] 
[08:16] con  un  error  del  producto  o  con  una
[08:18] 
[08:18] finalidad  del  producto  e  Cuál  es  el  la
[08:22] 
[08:22] situación  actual  o  sea  se  permite  un
[08:24] 
[08:24] diagnóstico  exclusivo  por  un  software  as
[08:26] 
[08:26] a  Medical  device  o  siempre  tiene  que
[08:28] 
[08:28] haber  una  segunda  o  primera  opinión  de
[08:29] 
[08:29] un  humano  a  día  de  hoy  siempre  tiene  que
[08:32] 
[08:32] haber  una  opinión  de  un  humano  por  eso
[08:34] 
[08:34] el  software  se  llama  computer  diagnosis
[08:37] 
[08:37] vale  eh  se  llama  O  sea  apoyáis  a  una
[08:40] 
[08:40] decisión  de  diagnóstico  pero  no  dais  un
[08:42] 
[08:42] diagnóstico  solos  efectivamente  el
[08:45] 
[08:45] paciente  no  puede  recibir  un  diagnóstico
[08:46] 
[08:46] de  kiim  sin  que  un  doctor  o  doctora
[08:48] 
[08:48] médico  diga  yo  también  lo  Yo  también  lo
[08:51] 
[08:51] pienso  eso  es  eso  es  pero  ayudáis
[08:53] 
[08:53] ayudamos  igual  que  un  estetoscopio
[08:55] 
[08:55] también  ayuda  efectivamente  sí  que  es
[08:58] 
[08:58] verdad  sí  que  es  cierto  que  nosotros
[09:01] 
[09:01] queremos  llevar  esto  al  límite  es  decir
[09:04] 
[09:04] pensamos  que  hay  muchas  situaciones  en
[09:07] 
[09:07] las  que  los  radiólogos  necesitan  un
[09:09] 
[09:09] apoyo  porque  si  no  no  hay  nad  a  día  de
[09:12] 
[09:12] hoy  por  ejemplo  hay  muchas  pruebas  que
[09:15] 
[09:15] si  no  se  introduce  una  herramienta  eh
[09:18] 
[09:18] que  ayude  a  la  interpretación  O  al  menos
[09:20] 
[09:20] a  filtrar  los  que  son  sanos  para  que
[09:23] 
[09:23] dediquemos  tiempo  dediquemos  tiempo  a
[09:26] 
[09:26] efectivamente  a  los  que  tienen  una
[09:27] 
[09:28] patología  que  hay  que  abordar  y  hay  que
[09:29] 
[09:29] dedicarle  tiempo  y  y  cognición  del  del
[09:32] 
[09:32] ser  humano  no  y  y  que  ese  médico  esté
[09:35] 
[09:35] pensando  si  no  conseguimos  quitar  esa
[09:37] 
[09:37] carga  de  trabajo  es  muy  complicado  y
[09:39] 
[09:39] nosotros  cuando  o  sea  Nosotros  somos  una
[09:42] 
[09:42] herramienta  de  ayuda  pero  mi  equipo
[09:44] 
[09:44] desarrolla  la  soluciones  pensando  que  el
[09:46] 
[09:46] performance  tiene  que  ser  tal  como  para
[09:49] 
[09:49] que  al  médico  le  estemos  dando  más
[09:51] 
[09:51] potencial  más  poder  de  detección  y  y
[09:55] 
[09:55] estar  un  poco  al  menos  igual  que  los
[09:57] 
[09:57] radiólogos  expertos  Incluso  en
[10:00] 
[10:00] capacidades  muchas  veces  por  encima  es
[10:02] 
[10:02] decir  un  un  radiólogo  por  ejemplo  a  día
[10:04] 
[10:04] de  hoy  viendo  un  tumor  no  te  dice  la
[10:06] 
[10:06] mutación  pero  yo  sí  que  puedo  extraer
[10:09] 
[10:09] esa  información  si  me  voy  a  miles  y
[10:11] 
[10:11] miles  de  pacientes  del  pasado  y  digo
[10:13] 
[10:13] Mira  hay  un  patrón  en  la  imagen  que  me
[10:15] 
[10:15] dice  que  este  paciente  puede  tener  este
[10:16] 
[10:16] tipo  de  de  alteración  esto  le  da  un
[10:19] 
[10:19] poder  al  radiólogo  que  eleva  la
[10:21] 
[10:21] capacidad  que  él  tenía  pero  no  le  hace
[10:24] 
[10:24] prescindible  de  momento  no  de  momento  no
[10:26] 
[10:26] si  hacemos  la  la  homología  con  tesla  no
[10:31] 
[10:31] tesla  hay  un  modelo  en  el  cual  tú  te
[10:33] 
[10:33] sientas  detrás  y  el  coche  decide  todo  te
[10:36] 
[10:36] lleva  del  punto  a  al  punto  b  y  si  hay  un
[10:38] 
[10:38] accidente  tesla  tiene  una
[10:40] 
[10:40] responsabilidad  como  si  hubiera  un
[10:42] 
[10:42] conductor  no  tesla  la  empresa  los
[10:43] 
[10:43] ingenieros  alguien  tiene  una
[10:45] 
[10:45] responsabilidad  como  si  como  si  fuera
[10:46] 
[10:46] conductor  y  luego  hay  otro  modelo  no
[10:49] 
[10:49] donde  tesla  conduce  solo  Pero  tiene  que
[10:51] 
[10:51] haber  un  conductor  que  te  pone  en  la
[10:52] 
[10:52] pantalla  que  tienes  que  estar  mirando  la
[10:54] 
[10:54] carretera  y  disponible  a  reaccionar  y  si
[10:56] 
[10:56] tees  datid  en  el  accidente  la
[10:57] 
[10:57] responsabilidad  es  del  conductor  que  no
[10:58] 
[10:58] ha
[10:59] 
[10:59] cuando  Tendría  que  haber  cogido  al
[11:01] 
[11:01] volante  apretado  un  pedal  haber  hecho
[11:03] 
[11:03] algo  vosotros  creéis  que  vais  en  la
[11:06] 
[11:06] dirección  del  full  autopilot  a  ver
[11:08] 
[11:08] nosotros  tenemos  que  tener  la  ambición
[11:11] 
[11:11] de  poder  detectar  todo  lo  que  podamos
[11:13] 
[11:13] con  el  mejor  performance  para  que  los
[11:16] 
[11:16] radiólogos  en  algún  momento  en  el  que  no
[11:17] 
[11:17] puedan  informar  todo  lo  que  tienen
[11:20] 
[11:20] encima  digan  Mira  esto  lo  delego  al
[11:22] 
[11:22] algoritmo  y  que  el  algoritmo  me  detecte
[11:24] 
[11:24] solo  las  anomalías  no  pero  el  ser  una
[11:28] 
[11:28] ayuda  al  diagnóstico  no  significa  que  yo
[11:30] 
[11:30] no  tenga  una  responsabilidad  legal  de
[11:31] 
[11:31] hecho  eso  es  un  punto  muy  muy
[11:32] 
[11:32] interesante  y  uno  de  mis  discursos
[11:35] 
[11:35] siempre  ha  sido  Yo  quiero  tener
[11:37] 
[11:37] responsabilidad  legal  la  quiero  tener
[11:40] 
[11:40] porque  eso  me  ayuda  a  diferencie  de
[11:43] 
[11:43] otros  que  están  desarrollando  algoritmos
[11:45] 
[11:45] que  no  están  pasando  por  certificación
[11:47] 
[11:47] que  típica  consultora  quea  un  algoritmo
[11:50] 
[11:50] y  lo  instala  en  un  hospital  que  se  ha
[11:52] 
[11:52] entrenado  con  muy  pocos  datos  se  lava
[11:54] 
[11:54] las  manos  claro  es  decir  vamos  a  ver  yo
[11:57] 
[11:57] creo  que  Esto  va  a  ser  también  un  tamiz
[11:59] 
[11:59] si  yo  como  compañía  estoy  muy  seguro  del
[12:02] 
[12:02] algoritmo  que  he  creado  por  ejemplo
[12:04] 
[12:04] nosotros  ahora  detección  de  cáncer  de
[12:06] 
[12:06] próstata  estamos  en  una  sensibilidad  del
[12:09] 
[12:09] 85  por  en  clínicamente  significativo
[12:12] 
[12:12] significa  el  el  cáncer  que  te  puede
[12:14] 
[12:14] producir
[12:16] 
[12:16] problema  Esta  sensibilidad  está  al  nivel
[12:18] 
[12:18] de  un  radiólogo  experto  es  el  el  nivel
[12:21] 
[12:21] de  detectabilidad  que  tiene  un  un
[12:22] 
[12:22] radiólogo  experto  en  una  resonancia
[12:25] 
[12:25] magnética  Yo  sé  que  ahí  e  me  estoy
[12:28] 
[12:28] dejando  un  15%  de  pacientes  en  los  que
[12:30] 
[12:30] no  no  estoy  detectando  el  cáncer  y
[12:33] 
[12:33] tenemos  que  vivir  con  ello  pero  es  que
[12:35] 
[12:35] es  donde  estamos  a  día  de  hoy  la  la
[12:37] 
[12:37] ciencia  y  los  radiólogos  o  sea  estamos
[12:39] 
[12:39] en  ese  nivel  pero  está  subiendo  este
[12:41] 
[12:41] porcentaje  o  estáis  Ahí  estamos
[12:43] 
[12:43] subiéndolo  estamos  subiéndolo  e  sobre
[12:46] 
[12:46] todo  la  parte  que  nos  importa  ahí  es
[12:49] 
[12:49] cuando  tú  ya  llevas  el  producto  a
[12:50] 
[12:50] mercado  y  tú  dices  que  tu  grado  de
[12:52] 
[12:52] sensibilidad  del  85  lo  que  luego  no
[12:55] 
[12:55] puede  ocurrir  Es  que  mi  dispositivo  en
[12:58] 
[12:58] el  hospital  esté  dando  un  20%  o  esté
[13:00] 
[13:00] fallando  ahí  sí  que  tengo
[13:01] 
[13:01] responsabilidad  legal  yo  soy  un
[13:03] 
[13:03] fabricante  tú  te  certificas  con  con  una
[13:05] 
[13:05] confianza  claro  y  la  tienes  que  entregar
[13:08] 
[13:08] Obviamente  si  si  mi  algoritmo  le  está
[13:10] 
[13:10] haciendo  fallar  al  radiólogo  eh  yo  soy
[13:12] 
[13:12] responsable  es  como  si  el  coche  dice  que
[13:14] 
[13:14] es  capaz  de  frenar  un  obstáculo  a  50  km
[13:16] 
[13:16] porh  y  luego  a  20  te  lo  comes  y  te  matas
[13:19] 
[13:19] pues  obviamente  tiene  responsabilidad  el
[13:21] 
[13:21] el  vehículo  si  has  llegado  hasta  aquí  es
[13:23] 
[13:23] que  este  contenido  te  está
[13:24] 
[13:24] proporcionando  valor  y  justamente
[13:26] 
[13:26] analizando  Las  métricas  del  año  pasado
[13:28] 
[13:28] nos  damos  cuenta  que  más  del  70  de  la
[13:30] 
[13:30] gente  que  nos  escucha  no  está  suscrita  a
[13:33] 
[13:33] nuestro  canal  por  eso  os  pediría  por
[13:35] 
[13:35] favor  que  si  os  está  gustando  este
[13:36] 
[13:36] contenido  le  deis  a  la  campanilla  al
[13:38] 
[13:38] botón  de  subscribe  en  YouTube  o  en  Apple
[13:40] 
[13:40] podcast  o  en  Spotify  y  le  deis  un  like
[13:43] 
[13:43] al  vídeo  Muchas  gracias  quién  Utiliza
[13:46] 
[13:46] este  software  principalmente  el  médico
[13:49] 
[13:49] es  nuestro  es  nuestro  cliente  El  médico
[13:52] 
[13:52] está  en  diferentes  entornos  no  tenemos
[13:55] 
[13:55] médicos  radiólogos  que  son  los  que
[13:57] 
[13:57] primero  nos  utilizan  son  los  que  leen
[14:00] 
[14:00] las  imágenes  médicas  en  los  centros
[14:01] 
[14:01] sanitarios  por  ejemplo  cuando  se  hace
[14:03] 
[14:03] una  resonancia  o  un  Tac  es  el  radiólogo
[14:06] 
[14:06] el  que  revisa  las  imágenes  escribe  el
[14:10] 
[14:10] informe  radiológico  y  luego  el  el  médico
[14:13] 
[14:13] de  la  especialidad  concreta  con  la  que
[14:15] 
[14:15] estemos  trabajando  un  oncólogo  un
[14:17] 
[14:17] neurólogo  o  un  reumatólogo  son  los  que
[14:21] 
[14:21] leen  el  informe  radiológico  acceden  a
[14:23] 
[14:23] las  imágenes  y  emiten  el  diagnóstico  y
[14:26] 
[14:26] lo  comunican  al  paciente  no  tú  ayudas  a
[14:29] 
[14:29] aquí  al  al  Cómo  se  llama  radiólogo
[14:32] 
[14:32] radiólogo  o  al  médico  final  ayudamos  a
[14:35] 
[14:35] ambos  un  poco  la  la  visión  de  kiim  es
[14:38] 
[14:38] siempre  pensar  desde  el  punto  de  vista
[14:39] 
[14:39] del  paciente  vale  decir  cómo  conseguimos
[14:42] 
[14:42] maximizar  el  valor  para  el  paciente  y
[14:45] 
[14:45] para  para  el  clínico  final  no  obviamente
[14:48] 
[14:48] vamos  a  ayudar  al  radiólogo  también  pero
[14:50] 
[14:50] ahí  sí  que  nos  diferenciamos  de  de  mucha
[14:52] 
[14:52] competencia  han  aparecido  muchísimas
[14:54] 
[14:55] compañías  de  ia  en  radiología  porque
[14:58] 
[14:58] típicamente  el  radiólogo  Lu  lo  que  hace
[14:59] 
[14:59] eh  es  Mira  unas  imágenes  y  hace  un
[15:03] 
[15:03] informe  escribe  y  dice  veo  un  peroné
[15:06] 
[15:06] roto  correcto  grado  no  sé  qué  Y  ese
[15:08] 
[15:08] informe  se  lo  pasa  al  médico  y  dice  vale
[15:10] 
[15:10] Ya  está  No  me  vuelvo  a  mirar  la
[15:11] 
[15:11] radiografía  si  me  lo  ha  explicado  bien
[15:13] 
[15:13] me  lo  creo  o  me  lo  miro  Si  necesito
[15:14] 
[15:14] complementar  un  poco  la  información  pero
[15:16] 
[15:16] qué  ocurre  que  cada  vez  se  están
[15:18] 
[15:18] generando  más  y  más  y  más  imágenes
[15:20] 
[15:20] radiológicas  porque  hay  máquinas  con  más
[15:23] 
[15:23] resolución  espacial  más  capacidad  más
[15:25] 
[15:25] detalle  no  y  sin  embargo  el  número  de
[15:28] 
[15:28] radiólogos  no  está  creciendo  al  mismo
[15:30] 
[15:30] ritmo  y  por  tanto  eh  es  necesario  algo
[15:34] 
[15:34] que  les  ayude  a  interpretar  esas
[15:35] 
[15:35] imágenes  o  sea  tenemos  más  datos  pero  no
[15:37] 
[15:37] hay  más  analistas  de  datos  y  la
[15:39] 
[15:39] Inteligencia  artificial  nos  puede  ayudar
[15:41] 
[15:41] a  tener  analistas  de  datos  baratos  y  y
[15:44] 
[15:44] muy  potentes  y  y  mucho  más  potentes  eh
[15:47] 
[15:47] porque  al  final  el  ojo  humano  tiene
[15:49] 
[15:49] capacidades  limitadas  el  radiólogo  pues
[15:52] 
[15:52] obviamente  también  tiene  sesgo  de  de
[15:54] 
[15:54] automatización  que  es  que  está  está
[15:56] 
[15:56] interpretando  imágenes  tiende  a  ver
[15:59] 
[15:59] ciertos  patrones  sobre  todo  el  cansancio
[16:00] 
[16:00] también  también  acusa  y  el  tener  ahí  un
[16:03] 
[16:03] compañero  una  compañera  que  te  vaya
[16:05] 
[16:05] diciendo  cuidado  con  esta  zona  Este  es
[16:07] 
[16:07] el  grado  elevado  de  de  alteraciones  de
[16:10] 
[16:10] este  tejido  es  importante  vale  queda  más
[16:13] 
[16:13] o  menos  Claro  a  quién  queréis  ayudar  que
[16:14] 
[16:14] es  la  paciente  y  Quién  trabaja  con
[16:16] 
[16:16] vosotros  que  son  o  radiólogos  o  médicos
[16:20] 
[16:20] doctores  que  utilizan  estos  informes  Y
[16:22] 
[16:22] estos  datos  Pero  qué  nos
[16:24] 
[16:24] compra  nos  compran  tanto
[16:27] 
[16:27] hospitales  como  tiene  un  cio  el  hospital
[16:30] 
[16:30] tiene  un  director  de  tecnología  Sí  sí  sí
[16:32] 
[16:32] Ahora  ya  cada  vez  más  centros  tienen  un
[16:34] 
[16:34] cio  Y  esa  es  la  persona  que  viene  a
[16:37] 
[16:37] vosotros  Ah  Nosotros  siempre  decimos  que
[16:39] 
[16:39] que  tenemos  que  tocar  todas  las  octavas
[16:41] 
[16:41] no  porque  en  la  venta  a  sanidad  tienes
[16:44] 
[16:44] que  convencer  a  el  clínico  que  te  va  a
[16:47] 
[16:47] utilizar  y  aquí  sí  que  quiero  destacar
[16:49] 
[16:50] que  el  clínico  es  tanto  el  radiólogo
[16:51] 
[16:51] como  como
[16:52] 
[16:52] el  clínico  al  final  el  especialista  no
[16:55] 
[16:55] el  urólogo  el  oncólogo  que  que  te  va  a
[16:57] 
[16:57] utilizar  Pero  hay  muchos  en  hospital  hay
[16:59] 
[16:59] muchos  pero  cuando  vas  a  a  quién  Qué
[17:04] 
[17:04] producto  has  desarrollado  no  al  final
[17:06] 
[17:06] estás  beneficiando  a  una  área  a  una  área
[17:09] 
[17:09] terapéutica  concreta  Por  ejemplo  si
[17:12] 
[17:12] analizas  kiim  ahora  mismo  nosotros
[17:15] 
[17:15] tenemos  un  producto  aprobado  con  marcado
[17:17] 
[17:18] ce  y  también  con  fda  para  cáncer  de
[17:20] 
[17:20] próstata  esto  Perdona  significa  Europa  y
[17:22] 
[17:22] Estados  Unidos  sí  correcto  para  cáncer
[17:25] 
[17:25] de  próstata  efectivamente  Qué  significa
[17:27] 
[17:27] qué  hace  este  producto
[17:29] 
[17:29] este  producto  detecta  en  una  resonancia
[17:31] 
[17:31] magnética  sin  la  ayuda  de  nadie
[17:33] 
[17:33] automáticamente  Dónde  está  la
[17:35] 
[17:35] próstata  analiza  las  regiones  que  parece
[17:39] 
[17:39] que  no  pero  es  es  un  tejido  y  es  una
[17:40] 
[17:40] zona
[17:41] 
[17:41] oculta  además  te  busca  lesiones  en  el
[17:45] 
[17:45] interior  y  lo  hace  utilizando
[17:47] 
[17:47] Inteligencia  artificial  no  y  te  dice
[17:48] 
[17:49] Bueno  Esta  es  un  área  con  un  cáncer
[17:51] 
[17:51] clínicamente  significativo  significa  que
[17:54] 
[17:54] el  que  hayas  detectado  esa  lesión  va  a
[17:57] 
[17:57] acabar  en  un  impacto  para  el  paciente  no
[17:59] 
[17:59] Y  esto  le  permite  a  los  radiólogos  por
[18:01] 
[18:01] ejemplo  mejorar  un  10%  su  sensibilidad
[18:04] 
[18:04] cuando  usan  nuestra  herramienta
[18:05] 
[18:05] significa  que  se  les  escapan  menos
[18:08] 
[18:08] negativos  se  se  les  escapan  menos
[18:10] 
[18:10] negativos  eh  además  les  da  una  confianza
[18:14] 
[18:14] mayor  cuando  ven  que  una  próstata
[18:16] 
[18:16] digamos  con  nuestro  algoritmo  está
[18:18] 
[18:18] limpia  ellos  también  dicen  bueno  bien  en
[18:21] 
[18:21] este  caso  no  hemos  encontrado  ninguna
[18:23] 
[18:23] lesión  la  ia  nos  está  diciendo  que  no
[18:25] 
[18:25] hay  lesiones  una  segunda  op  negativo  es
[18:26] 
[18:26] una  segunda  opinión  pero  lo  decía  porque
[18:29] 
[18:30] este  es  un  ejemplo  muy  concreto  donde
[18:33] 
[18:33] tampoco  hay  tantos  médicos  en  el
[18:36] 
[18:37] hospital  que  sean  expertos  en  el  cáncer
[18:39] 
[18:39] de  próstata  vale  digamos  que  un  hospital
[18:41] 
[18:41] tiene  un  conjunto  de  especialistas  y
[18:43] 
[18:43] dentro  de  ese  de  ese  hospital  suele
[18:45] 
[18:45] haber  un  liderazgo  en  en  cada  patología
[18:48] 
[18:48] no  sobre  todo  en  los  centros  más  grandes
[18:51] 
[18:51] por  ejemplo  eh  un  1%  de  los  radiólogos
[18:54] 
[18:54] sabe  informar  bien  las  próstatas  lo
[18:58] 
[18:58] mismo  ocurre  con  la  enfermedad  de
[18:59] 
[18:59] alzheimer  no  todos  saben  Entonces  en
[19:02] 
[19:02] este  hospital  eh  Quién  dice  tenemos  un
[19:04] 
[19:04] problema  o  área  de  mejorar  en  la
[19:05] 
[19:05] detección  de  cánceres  de  próstata
[19:07] 
[19:07] busquemos  proveedores  tecnológicos  Quién
[19:10] 
[19:10] dice  esto  Ah  esto  puede  venir  de  los
[19:12] 
[19:12] radiólogos  o  de  los  urólogos  vale  Ah  O
[19:16] 
[19:16] también  de  los  gestores  de  los
[19:17] 
[19:17] hospitales  que  que  vean  que  necesitan
[19:19] 
[19:19] acortar  tiempos  necesitan  resolver  una
[19:21] 
[19:21] situación  que  puedan  tener  de  de
[19:23] 
[19:23] sobrecarga  no  en  ese  tiempo  de  de
[19:24] 
[19:24] trabajo  y  y  ahí  un  poco  lo  que  que
[19:28] 
[19:28] hacemos  en  ese  sentido  es  demostrar  a
[19:31] 
[19:31] través  de  los  cambios  que  ha  habido  en
[19:33] 
[19:33] guías  clínicas  cuando  hay  un  cambio  en
[19:35] 
[19:35] las  guías  clínicas  es  porque  hay  ya
[19:38] 
[19:38] acumulación  de  resultados  de  que  una
[19:41] 
[19:41] nueva  una  prueba  diagnóstica  es  mejor
[19:43] 
[19:43] claro  y  al  final  los  clínicos  dicen  Oye
[19:45] 
[19:45] es  que  tenemos  evidencia  de  que  en  estos
[19:46] 
[19:46] 3000  pacientes  Esto  está  funcionando
[19:49] 
[19:49] cuidado  que  si  seguimos  como  lo
[19:51] 
[19:51] estábamos  haciendo  estamos  teniendo  un
[19:54] 
[19:54] menor  éxito  en  nuestros  procedimientos
[19:55] 
[19:55] diagnósticos  hay  que  cambiar  y  cambian
[19:57] 
[19:57] las  guías  clínicas  o  sea  ahora
[19:59] 
[19:59] llegaremos  a  entender  Más  que  ibim  pero
[20:00] 
[20:00] me  queda  claro  que  tu  mejor  estrategia
[20:02] 
[20:02] de  marketing  es  que  estas  guías  clínicas
[20:05] 
[20:05] digan  antes  de  sacar  muestras  biológicas
[20:08] 
[20:08] antes  de  pinchar  a  la  gente  o  cortarla
[20:10] 
[20:10] hacete  estas  pruebas  con  imagen  pasarlas
[20:13] 
[20:13] por  un  algoritmo  de  Inteligencia
[20:14] 
[20:14] artificial  que  por  cierto  yo  vendo  y
[20:17] 
[20:17] detectaremos  más  casos  más  temprano  y
[20:19] 
[20:19] salvaremos  más  vidas  no  o  ahorraremos
[20:21] 
[20:21] molestia  a  los  pacientes  en  el  proceso
[20:23] 
[20:23] de  eso  es  porque  lo  que  decimos  nosotros
[20:26] 
[20:26] es  que  mover  la  imagen  a  las  etapas
[20:29] 
[20:29] iniciales  a  día  de  hoy  la  imagen  está
[20:32] 
[20:32] pues  cuando  ya  tienes  síntomas  cuando  te
[20:34] 
[20:34] han  realizado  Ya  varias  pruebas  Entonces
[20:36] 
[20:36] te  hacen  una  resonancia  magnética  o  te
[20:38] 
[20:38] hacen  un  o  te  hacen  un  p  pero  eso  es  el
[20:41] 
[20:41] modelo  que  llamamos  sick  no  que  es  me
[20:43] 
[20:43] vas  a  mirar  cuando  ya  estoy  enfermo  pero
[20:46] 
[20:46] si  podemos  mover  la  imagen  mucho  antes
[20:49] 
[20:49] preventivamente  de  manera  preventiva  Ese
[20:51] 
[20:51] es  el  ideal  no  la  la  visión  a  futuro
[20:54] 
[20:54] pero  a  día  de  hoy  estamos  demostrando  ya
[20:57] 
[20:57] que  cuando  pones  la  imagen  muy  al
[20:58] 
[20:58] principio  puedes  realizar  estas  biopsias
[21:01] 
[21:01] virtuales  que  es  como  también  las
[21:02] 
[21:02] llamamos  nosotros  muchas  veces  para  que
[21:04] 
[21:04] se  entienda  de  manera  muy  ilustrativa  y
[21:06] 
[21:06] tomar  decisiones  no  por  ejemplo
[21:09] 
[21:09] eh  nosotros  ya  podemos  detectar  de
[21:12] 
[21:12] manera  muy  temprana  los  efectos  del
[21:13] 
[21:13] Alzheimer  en  en  un  cerebro  pérdidas  de
[21:16] 
[21:16] la  sustancia  gris  en  una  zona  eh  eso  son
[21:19] 
[21:19] técnicas  que  ya  tenemos
[21:21] 
[21:21] disponibles  aparte  de  ver  una  imagen  de
[21:25] 
[21:25] una  próstata  y  detectar  potenciales
[21:28] 
[21:28] signos  de  cáncer  qué  más  hacéis
[21:31] 
[21:31] cuéntanos  los  productos  que  tenéis  Sí
[21:32] 
[21:32] pues  tenemos  eh  otra  herramienta  también
[21:34] 
[21:35] aprobada  por  Europa  y  por  Estados  Unidos
[21:37] 
[21:37] para  cerebro  eh  principalmente  en  lo  que
[21:41] 
[21:41] son  pérdidas  de  la  sustancia  gris  es
[21:43] 
[21:43] esto  nosotros  en  el  cerebro  tenemos
[21:45] 
[21:45] sustancia  gris  que  un  poco  como  los
[21:48] 
[21:48] cuerpos  de  las  de  las  neuronas  no  lo  que
[21:50] 
[21:50] es  la  célula  luego  tenemos  la  sustancia
[21:52] 
[21:52] Blanca  son  esas  conexiones  o  lo  que  es
[21:54] 
[21:54] digamos  el  el  axón  de  la  neurona  como  se
[21:57] 
[21:57] llama  y  luego  tenemos  el  líquido  en  el
[21:59] 
[21:59] cráneo  tenemos  líquido  encfalo  raquídeo
[22:02] 
[22:02] sustancia  gris  y  sustancia  Blanca
[22:04] 
[22:04] principalmente  Entonces  nosotros  podemos
[22:06] 
[22:06] calcular  pequeñas  pérdidas  de  volumen  de
[22:09] 
[22:09] esos  tejidos  Y  qué  hace  perder  un  tejido
[22:12] 
[22:12] de  estos  pues  habitualmente  lo  que  son
[22:15] 
[22:15] efectos  de  atrofia  atrofia  en  el  cerebro
[22:18] 
[22:18] por  envejecimiento  o  por  otro  tipo  de
[22:20] 
[22:20] problemas  que  que  puede  haber  por
[22:23] 
[22:23] ejemplo  pues  enfermedades
[22:25] 
[22:25] neurodegenerativas  que  no  sean  Alzheimer
[22:28] 
[22:28] o  o  demencia  todos  conocemos  parkinson
[22:31] 
[22:31] enfermedades  psiquiátricas  nosotros  en
[22:33] 
[22:33] investigación  hemos  ido  demostrando
[22:35] 
[22:35] también  en  Qué  enfermedades  hay  efectos
[22:38] 
[22:38] por  ejemplo  de  atrofia  en  que  se  pierden
[22:40] 
[22:40] áreas  de  y  sois  capaces  de  ver  una
[22:42] 
[22:42] pérdida  de  materia  gris  o  no  sé  cómo  lo
[22:45] 
[22:45] has  llamado  tú  antes  de  que  haya  causado
[22:48] 
[22:48] efectos  visibles  en  la  persona  o  sea  s
[22:50] 
[22:50] va  antes  el  el  impacto  que  te  permite
[22:54] 
[22:54] verlo  con  un  análisis  que  la  gente  Pues
[22:55] 
[22:56] no  sé  perdiendo  la  capacidad  de
[22:57] 
[22:57] expresarse  o  desorientación  o  faltas  de
[23:00] 
[23:00] memoria  efectivamente  Y  y  sobre  todo
[23:02] 
[23:02] puedes  explicar  que  aquí  esto  vaya  mucho
[23:05] 
[23:05] más  allá  no  Pero  puedes  explicar  incluso
[23:08] 
[23:08] efectos  que  ves  en  las  maneras  de  de  ser
[23:13] 
[23:13] en  pacientes  con  ictus  hicimos  un
[23:15] 
[23:15] estudio  muy  interesante  donde  con  la
[23:18] 
[23:18] resonancia  magnética  a  los  TR  días  de
[23:20] 
[23:20] tener  el  ictus  podíamos  predecir  ya  si
[23:23] 
[23:23] ese  paciente  iba  a  andar  a  los  6  meses  o
[23:26] 
[23:26] no  y  y  puedes  hacer  algo  al  respecto
[23:30] 
[23:30] puedes  hacer  algo  al  respecto  claro
[23:32] 
[23:32] decides  Cuál  es  la  estrategia  de
[23:34] 
[23:34] tratamiento  más  fisioterapia  menos
[23:36] 
[23:36] fisioterapia  vale  en  el  caso  este  del
[23:38] 
[23:38] escaneo  del  cerebro  dónde  se  está
[23:41] 
[23:41] aplicando  este  producto  que  tenéis  en
[23:43] 
[23:43] qué  momento  se  está  aplicando  el  trato
[23:45] 
[23:45] de  un  cliente  principalmente  se  aplica
[23:47] 
[23:47] en  en  enfermedad  de  alzheimer  vale
[23:49] 
[23:49] detección  temprana  y  en  esclerosis
[23:51] 
[23:51] múltiple  Pero  qué  quiere  decir  detención
[23:53] 
[23:53] temprana  O  sea  yo  no  yo  no  he  ido  a
[23:55] 
[23:55] hacerme  este  test  por  ejemplo  no  porque
[23:56] 
[23:56] todavía  no  es  guía  clínica  entonces  si
[23:58] 
[23:58] miras  nuestras  ventas  o  sea  cuando  dice
[24:00] 
[24:00] la  guía  clínica  claro  eh  A  ver  a  día  de
[24:02] 
[24:02] hoy  los  innovadores  los  early  adopters
[24:05] 
[24:05] de  esa  curva  no  de  los  early  adopters
[24:07] 
[24:07] del  mercado  más  mainstream  pues  a  día  de
[24:09] 
[24:09] hoy  quien  te  hace  una  volumetría
[24:11] 
[24:11] cerebral  es  porque  es  un  centro  que
[24:14] 
[24:14] tiene  un  interés  en  proporcionar  un
[24:15] 
[24:15] valor  añadido  en  su  di  el  cliente  va  y
[24:18] 
[24:18] dice  escanéame  todo  Búscame  No  preven
[24:21] 
[24:21] todo  lo  que  puedas  enfermedades  que
[24:23] 
[24:23] pueda  tener  en  realidad  hay  centros
[24:25] 
[24:25] sanitarios  que  que  no  hace  falta  que  lo
[24:27] 
[24:27] pida  ni  el  cliente  ni  el  usuario  sino
[24:29] 
[24:29] que  imagina  que  eres  un  servicio  de
[24:32] 
[24:32] radiología  de  imagen  médica  que  tiene
[24:34] 
[24:34] máquinas  de  resonancia  o  de  T  y  tú
[24:37] 
[24:37] quieres  quieres  dar  un  nivel  diferencial
[24:39] 
[24:40] de  digamos  de  capacidad  de  de
[24:42] 
[24:42] diagnóstico  cuando  el  neurólogo  pide  una
[24:45] 
[24:45] resonancia  para  un  paciente  si  a  la
[24:47] 
[24:47] vuelta  no  le  llega  solo  un  párrafo  sino
[24:50] 
[24:50] que  le  llega  el  volumen  del  hipocampo  el
[24:52] 
[24:52] neurólogo  dice  Wow  este  centro  Me  está
[24:56] 
[24:56] calculando  exactamente  este  volumen
[24:57] 
[24:57] entonces  a  día  tema  de  diferenciación
[24:59] 
[24:59] hoy  sí  entre  proveedores  de  servicios
[25:02] 
[25:02] Como  por  ejemplo  es  eh  los  centros  de
[25:04] 
[25:04] análisis  no  que  muchas  veces  son
[25:05] 
[25:05] independientes  de  hospitales  o  de
[25:07] 
[25:07] centros  de  salud  más  pequeño  correo  Sí
[25:08] 
[25:08] hoy  en  día  el  cerebro  y  la  ia  es  así
[25:12] 
[25:12] porque  todavía  necesitamos  lo  que
[25:15] 
[25:15] llamamos  un  poco  partes  accionables  no
[25:18] 
[25:18] por  ejemplo  un  tratamiento  o  un
[25:20] 
[25:20] diferente  camino  terapéutico  en  en
[25:23] 
[25:23] próstata  ya  es  guía  clínica  hacer  una
[25:26] 
[25:26] resonancia  magnética  antes  antes  de  la
[25:28] 
[25:28] biopsia  Bueno  pues  ahí  todo  el  mundo  nos
[25:31] 
[25:31] está  pidiendo  nuestras  herramientas  de
[25:32] 
[25:32] detección  de  cáncer  de  próstata  porque
[25:35] 
[25:35] hay  una  necesidad  urgente  no  en
[25:37] 
[25:38] Alzheimer  todavía  no  es  guía  clínica
[25:41] 
[25:41] eh  Dime  el  volumen  del  hipocampo  de  este
[25:44] 
[25:44] paciente  y  lo  clasificar  porque  hay  más
[25:46] 
[25:46] factores  también  implicados  eh  No  no
[25:48] 
[25:48] estoy  intentando  simplificar  aquí  la  la
[25:49] 
[25:49] enfermedad  de  alzheimer  difícil  de
[25:51] 
[25:51] simplificar  cuando  la  audiencia  no
[25:53] 
[25:53] tenemos  eh  formación  médica  explícanos
[25:55] 
[25:55] qué  más  productos  tenéis  nos  has  dicho
[25:56] 
[25:56] dos  aprobados  efectivamente  a  día  de  hoy
[25:59] 
[25:59] estamos  haciendo  1000  pacientes  al
[26:01] 
[26:01] mes  solo  de  solo  de  esos  software  luego
[26:04] 
[26:04] tenemos  unos  3000  pacientes  más  al  mes
[26:07] 
[26:07] que  vienen  de  otro  producto  que  tenemos
[26:10] 
[26:10] que  no  es  un  Medical  device  como  tal  es
[26:13] 
[26:13] nuestra  plataforma  de  datos  es  donde
[26:16] 
[26:16] acumulamos  datos  de  Muchos  pacientes  la
[26:18] 
[26:18] llamamos  CP  insites  y  sirve  para  le
[26:21] 
[26:21] cargamos  ahí  muchas  imágenes  médicas
[26:24] 
[26:24] mucha  resonancia  mucho  tag  y  vincula  la
[26:27] 
[26:27] información  que  extraemos  esas  imágenes
[26:29] 
[26:29] con  lo  que  les  ha  ocurrido  en  el  futuro
[26:31] 
[26:31] a  los  pacientes  Porque  queremos  extraer
[26:34] 
[26:34] predicciones  claro  esto  es  como  el
[26:37] 
[26:37] entrenamiento  del  Ai  básicamente  eso  lo
[26:40] 
[26:40] hacéis  vosotros  o  vendéis  la  plataforma
[26:41] 
[26:42] para  que  los  centros  médicos  hagan  su
[26:43] 
[26:43] propio  entrenamiento  nosotros  eh  hemos
[26:46] 
[26:46] creado  la  plataforma  Entonces  cuando
[26:48] 
[26:48] hacemos  estos  modelos  de  de  Inteligencia
[26:51] 
[26:51] artificial  modelo  de  trabajo  que  tenemos
[26:53] 
[26:54] aquí  es  un  modelo  más  colaborativo  sea
[26:55] 
[26:56] nosotros  por  ejemplo  no  no  no  trabajamos
[26:58] 
[26:58] modo  consultora  vendiendo  horas  de
[27:01] 
[27:01] ingeniero  o  ingeniera  a  una  farma  o  o  a
[27:04] 
[27:04] un  centro  sanitario  sino  que  lo  que
[27:06] 
[27:06] hacemos  Es  les  vendemos  CP  insights  la
[27:10] 
[27:10] plataforma  para  gestionar  los  datos  de
[27:12] 
[27:12] los  pacientes  en  investigación  y
[27:14] 
[27:15] nosotros  decimos  bueno  gracias  a  esta
[27:16] 
[27:16] plataforma  sin  datos  toda  la  plataforma
[27:19] 
[27:19] sin  datos  efectivamente  los  datos  los
[27:20] 
[27:21] cargan  ellos  creamos  una  investigación
[27:23] 
[27:23] conjunta  y  nos  nos  quedamos  la  propiedad
[27:26] 
[27:26] intelectual  porque  esa  detección  de  esa
[27:30] 
[27:30] ese  vínculo  entre  los  biomarcadores  y  lo
[27:33] 
[27:33] que  les  ocurre  a  los  pacientes  en  un
[27:34] 
[27:34] futuro  esto  lo  podéis  usar  vosotros  para
[27:38] 
[27:38] influenciar  las  guías  médicas  o  para
[27:40] 
[27:40] mejorar  vuestros  algoritmos  de  detección
[27:43] 
[27:43] en  base  a  imágenes  efectivamente  Y
[27:44] 
[27:44] porque  es  gracias  a  nuestros  algoritmos
[27:46] 
[27:46] por  lo  que  se  consigue  encontrar  esta
[27:48] 
[27:48] vinculación  entre  los  datos  y  lo  que  les
[27:50] 
[27:50] ocurre  a  los  pacientes  en  el  futuro  y
[27:52] 
[27:52] poder  crear  un  modelo  predictivo  que
[27:54] 
[27:54] llamamos  un  hospital  que  se  convierte  en
[27:57] 
[27:57] cliente  de  kiim  tiene  que  comprar
[27:59] 
[27:59] máquinas  nuevas  no  O  siempre  utiliza  las
[28:01] 
[28:01] que  ya  tenía  utiliza  las  que  ya  tenía  da
[28:03] 
[28:03] igual  la  máquina  que  tenga  sí  eh  o  sea
[28:06] 
[28:06] una  máquina  de  radiografía  de  tag  de
[28:08] 
[28:08] resonancia  de  lo  que  sea  más  o  menos  son
[28:10] 
[28:10] todas  iguales  Sí  nosotros  trabajamos
[28:12] 
[28:12] trabajamos  con  un  concepto  que  se  llama
[28:14] 
[28:14] real  World  Data  vale  es  la  parte  que  más
[28:17] 
[28:17] nos  nos  gusta  e  interesa  es  decir  no
[28:19] 
[28:19] tenemos  que  modificar  ningún  protocolo
[28:22] 
[28:22] ninguna  estrategia  de  cómo  se  adquieren
[28:25] 
[28:25] las  imágenes  al  final  una  de  las  grandes
[28:28] 
[28:28] desventajas  es  poder  aterrizar  en  un
[28:31] 
[28:31] hospital  o  una  farma  que  tenga  un
[28:33] 
[28:33] conjunto  de  datos  enorme  y  poder
[28:35] 
[28:35] convertir  esto  en  información  que  todo
[28:37] 
[28:37] te  vale  todo  Me  vale  No  tienes  que
[28:39] 
[28:39] descartar  no  es  que  esta  máquina  es
[28:40] 
[28:40] vieja  es  que  este  formato  no  lo  soporto
[28:42] 
[28:42] hemos  tenido  que  invertir  mucho
[28:44] 
[28:44] calidades  y  calidades  entiendo  yo
[28:45] 
[28:45] efectivamente  Y  eso  es  por  lo  que  hemos
[28:48] 
[28:48] tenido  que  invertir  mucha  investigación
[28:50] 
[28:50] en  lo  que  hemos  llamado
[28:52] 
[28:52] armonización  o  sea  dos  hígados
[28:55] 
[28:55] fotografiados  con  dos  máquinas  mu
[28:58] 
[28:58] diferentes  tú  tienes  que  poder  ponerlos
[29:00] 
[29:00] al  mismo  plano  compararlos  no  No
[29:02] 
[29:02] únicamente  desde  la  perspectiva  ya
[29:05] 
[29:05] anatómica  sino  también  de  la  calidad  de
[29:08] 
[29:08] imagen  por  ejemplo  cuando  hacen  un
[29:09] 
[29:09] ensayo  clínico  por  ejemplo  para  probar
[29:11] 
[29:11] un  nuevo  fármaco  y  tienen  que  recoger
[29:15] 
[29:15] datos  de  70  hospitales  lo  que  nos  ha
[29:18] 
[29:18] ocurrido  es  que  cuando  recibimos  esos
[29:19] 
[29:19] datos  tenemos  70  hospitales  Pero  hay  59
[29:23] 
[29:23] modelos  de  máquina  distinta  las
[29:25] 
[29:25] calidades  de  imagen  son  muy  heterogéneas
[29:27] 
[29:27] y  la  farma  no  tiene  capacidad  de
[29:29] 
[29:29] homogeneizar  y  vosotros  sí  lo  habéis
[29:31] 
[29:32] hecho  y  cuando  la  farma  o  la  c  que  es
[29:35] 
[29:35] como  una  compañía  a  la  que  la  farma
[29:37] 
[29:37] contrata  para  realizar  los  ensayos
[29:39] 
[29:39] clínicos  simplemente  recogen  la  imagen
[29:42] 
[29:42] hacen  mediciones  básicas  en  en  los
[29:44] 
[29:44] tumores  que  es  el  cambio  de  tamaño  del
[29:46] 
[29:46] tumor  Y  esto  es  lo  que  a  día  de  hoy  guía
[29:50] 
[29:50] el  que  se  diga  si  un  fármaco  está  si  el
[29:53] 
[29:53] paciente  está  respondiendo  a  un  fármaco
[29:54] 
[29:54] o  no  es  si  El  tumor  está  cambiando  de
[29:56] 
[29:56] tamaño
[29:58] 
[29:58] Yo  creo  que  con  nuestra  O  al  menos  con
[29:59] 
[29:59] mi  falta  de  conocimiento  médico  no  puedo
[30:02] 
[30:02] llegar  mucho  más  profundo  en  Cómo
[30:04] 
[30:04] funciona  el  producto  más  o  menos  me
[30:06] 
[30:06] puedo  imaginar  alguna  cosa  pero  me
[30:07] 
[30:07] encantaría  entender  Cómo  funciona  el
[30:08] 
[30:08] negocio  muy  bien  vale  cuéntanos  e  cómo
[30:12] 
[30:12] es  este  proceso  de  venta  vais  vosotros  A
[30:14] 
[30:14] los  hospitales  y  les  decís  tenemos  esto
[30:16] 
[30:16] o  vienen  los  hospitales  a  vosotros  o  hay
[30:19] 
[30:19] algún  otro  camino  de  de  venta  es  una  es
[30:21] 
[30:21] una  combinación  Nosotros  hemos  hecho
[30:23] 
[30:23] mucho  marketing  mucha  comunicación  si
[30:25] 
[30:25] ves  que  ibim  es  una  compañía
[30:26] 
[30:26] eminentemente  tecnológica  no  no  somos
[30:29] 
[30:29] todavía  una  maquinaria  de  ventas  esto  lo
[30:31] 
[30:31] tenemos  que  construir  ahora  a  partir  de
[30:33] 
[30:33] de  de  la  financiación  que  estamos
[30:35] 
[30:35] levantando  eh  pero  básicamente  hemos
[30:39] 
[30:39] sido  nosotros  sea  hemos  contado  la
[30:42] 
[30:42] historia  hemos  sugerido  la  utilización
[30:45] 
[30:45] de  la  imagen  médica  Y  hasta  ahora  pues
[30:47] 
[30:47] tenemos  cuatro  grandes  farmas  que  están
[30:50] 
[30:50] trabajando  con  nosotros  en  esta  línea
[30:52] 
[30:52] vale  o  sea  Son  poquitas  pero  muy  grandes
[30:54] 
[30:54] sí  tenemos  muchas  más  biotec  eh  Y
[30:56] 
[30:56] compañías  pequeñas  y  estamos  haciendo
[30:58] 
[30:58] ensayos  en  en  Estados  Unidos  digamos  que
[31:00] 
[31:01] log  es  que  el  mundo  reconozca  tenemos
[31:03] 
[31:03] cuatro  cuatro  grandes  farmas  y  una  vez
[31:06] 
[31:06] llegas  a  un  acuerdo  e  qué  contrato  se
[31:08] 
[31:08] firma  Cómo  funciona  un  acuerdo  Así  es
[31:11] 
[31:11] muy  diferente  en  función  de  de  la
[31:14] 
[31:14] compañía  pero  nosotros  Nosotros  hemos
[31:17] 
[31:17] creado  un  modelo  de  colaboración  que
[31:20] 
[31:20] para  nosotros  es  relativamente  estable  e
[31:23] 
[31:23] sobre  todo  es  muy  importante  aquí  tener
[31:25] 
[31:25] en  cuenta
[31:28] 
[31:28] ar  que  el  algoritmo  es  un  activo  y  esto
[31:31] 
[31:31] es  muy  importante  porque  si  no  tendría
[31:33] 
[31:33] que  bien  tendría  el  riesgo  de  como  como
[31:36] 
[31:36] he  comentado  antes  de  ser  un  poco
[31:37] 
[31:37] consultora  no  decir  yo  hago  algoritmos  y
[31:39] 
[31:39] te  ayudo  a  cribar  a  los  pacientes  y  yo
[31:42] 
[31:42] quería  ser  una  compañía  centrada  en
[31:43] 
[31:43] producto  Entonces  únicamente  me  centro
[31:46] 
[31:46] en  colaborar  en  aquellos  proyectos  que
[31:50] 
[31:50] estén  vinculados  con  algún  producto  que
[31:51] 
[31:51] queremos  desarrollar  en  el  futuro  por
[31:54] 
[31:54] ejemplo  nosotros  queremos  lanzar  una
[31:56] 
[31:56] herramienta  de  cáncer  de  pulmón  Es  una
[32:00] 
[32:00] herramienta  muy  ambiciosa  Porque
[32:02] 
[32:02] queremos  ser  capaces  de  detectar
[32:04] 
[32:05] mutaciones  a  partir  de  la  imagen  médica
[32:08] 
[32:08] sin  muestra  es  decir  sin  sin  la  biopsia
[32:10] 
[32:10] poder  decir  qué  mutaciones  tiene  un
[32:13] 
[32:13] tumor  entonces  a  mí  me  interesan  las
[32:16] 
[32:16] colaboraciones  en  el  ámbito  del  cáncer
[32:18] 
[32:18] de  pulmón  entonces  lo  que  hacemos  ahí  es
[32:20] 
[32:20] si  hay  una  farma  que  tiene  una  necesidad
[32:22] 
[32:22] en  cáncer  de  pulmón  Nosotros  también  la
[32:25] 
[32:25] tenemos  Porque  queremos  encontrar  estos
[32:27] 
[32:27] bomarc
[32:28] 
[32:28] predictivos  y  precisamente  las  preguntas
[32:30] 
[32:30] que  queremos  responder  nosotros  son  las
[32:32] 
[32:32] mismas  que  quiere  responder  una  una
[32:34] 
[32:34] Pharma  entonces  ahí  establecemos  un
[32:36] 
[32:36] modelo  de  colaboración  donde  decimos
[32:37] 
[32:37] bueno  Kim  colabora  a  riesgo  vamos  a
[32:42] 
[32:42] crear  nosotros  el  modelo  de  Inteligencia
[32:45] 
[32:45] artificial  nos  quedamos  la  propiedad
[32:47] 
[32:47] intelectual  y  luego  te  lo
[32:49] 
[32:49] licenci  te  lo  licenci  porque  este
[32:52] 
[32:52] algoritmo  te  va  a  ayudar  a  criar  a  los
[32:54] 
[32:54] pacientes  para  tu  fármaco  y  ya  tenemos
[32:56] 
[32:56] modelos  de  colaboración  Don  y  luego  tú
[32:58] 
[32:58] Esto  se  lo  puedes  licenciar  a  los
[33:00] 
[33:00] competidores  de  esta  farma  que  están
[33:02] 
[33:02] compitiendo  si  no  me  pagan  un  fei  por
[33:04] 
[33:04] exclusividad  sí  y  luego  tú  lo  puedes
[33:06] 
[33:06] utilizar  para  producti  selo  a  un
[33:09] 
[33:09] hospital  correcto  Y  que  cuando  le  hagan
[33:12] 
[33:12] una  prueba  e  gráfica  a  un  a  a  un
[33:16] 
[33:17] paciente  le  puedes  ayudar  a  hacer  un
[33:18] 
[33:18] diagnóstico  eso  es  cuando  ya  tienes
[33:19] 
[33:19] ahora  mismo  tu  negocio  sobre  todo  las
[33:21] 
[33:21] farmas  pero  tu  Visión  Es  sobre  todo  los
[33:24] 
[33:24] los  hospitales  efectivamente  desde  el
[33:26] 
[33:26] último  yo  diría  los  últimos  dos
[33:29] 
[33:29] trimestres  del  año  2023  empezamos  a
[33:32] 
[33:32] tener  ya  las  certificaciones  para
[33:33] 
[33:33] nuestros  productos  en  próstata  neuro
[33:36] 
[33:36] hígado  ya  hemos  empezado  a  desplegar  a
[33:39] 
[33:39] escala  el  modelo  Sas  es  decir  tenemos  la
[33:43] 
[33:43] parte  que  llamamos  de  software  as  a
[33:44] 
[33:44] Medical  device  el  dispositivo  sanitario
[33:46] 
[33:46] que  es  lo  que  puede  eso  se  vend  los
[33:47] 
[33:47] hospitales  no  las  farmacéuticas  correcto
[33:50] 
[33:50] también  hay  farmas  que  nos  compran  Sas
[33:52] 
[33:52] que  nos  compran  el  el  software  Asa
[33:54] 
[33:54] Medical  device  porque  tienen  un  conjunto
[33:56] 
[33:57] de  pacientes  y  lo  quieren  pasar  lo
[33:59] 
[33:59] quieren  analizar  con  con  nuestro
[34:00] 
[34:00] dispositivo  pero  digamos  no  es  el  modelo
[34:01] 
[34:01] que  te  estaba  contando  antes  pero  lo
[34:03] 
[34:03] vendemos  a  hospitales  y  en  en  los
[34:06] 
[34:06] hospitales  directamente  este  algoritmo
[34:08] 
[34:08] te  analiza  un  paciente  te  da  el
[34:09] 
[34:09] resultado  y  te  responde  a  la  pregunta
[34:12] 
[34:12] que  que  quieres  saber  en  este  caso  en
[34:14] 
[34:14] cáncer  de  próstata  el  paciente  lo  tengo
[34:16] 
[34:16] que  biopsiar  sí  o  no  O  la  próstata  no
[34:19] 
[34:19] tiene  nada  pues  si  hay  una  lesión  que
[34:22] 
[34:22] hemos  detectado  que  es  clínicamente
[34:23] 
[34:23] significativa  hay  que  biopsiar  Y  a
[34:25] 
[34:25] partir  de  aquí  hay  que  hay  que  seguir  me
[34:27] 
[34:27] estás  hablando  de  de  que  Vais  a  riesgo
[34:29] 
[34:29] con  esta  farma  que  quiere  decir  que
[34:32] 
[34:32] empezáis  a  desarrollar  el  modelo  y  a
[34:34] 
[34:34] entrenarlo  sin  cobrar  nada  pero  una  vez
[34:37] 
[34:37] empieza  a  funcionar  les  empezáis  a
[34:38] 
[34:38] cobrar  Sí  qué  les  cobris  les  facturamos
[34:40] 
[34:40] lo  que  llamamos  los  out  of  Pocket
[34:42] 
[34:42] expenses  no  es  un  poco  final  los  gastos
[34:45] 
[34:45] que  sí  o  sí  va  a  tener  esta  esta
[34:47] 
[34:47] colaboración  por  ejemplo  tenemos
[34:50] 
[34:50] almacenamiento  Cloud  eh  tenemos
[34:52] 
[34:53] etiquetado  de  datos  efectivamente  Y
[34:55] 
[34:55] luego  qué  les
[34:57] 
[34:57] servir  a  la  farma  que  le
[35:13] 
[35:13] cobrárselo  en  un  en  un  proyecto
[35:16] 
[35:16] multianual  eso  es  un  proyecto  multianual
[35:18] 
[35:18] vale  porque  todavía  no  estáis  facturando
[35:19] 
[35:19] 50  millones  correcto  vale  pero
[35:21] 
[35:21] potencialmente  pueden  llegar  ahí  vale  e
[35:24] 
[35:24] hablanos  un  poquito  de  los  economics  de
[35:26] 
[35:26] la  empresa  vosotros  eh  empezáis
[35:30] 
[35:30] eh  con  capital  propio
[35:32] 
[35:32] em  conseguimos  financiación  de  lanzadera
[35:35] 
[35:35] al  principio  eh  un  un  préstamo  de  de
[35:39] 
[35:39] unos  200.000  que  era  la  tercera  edición
[35:41] 
[35:41] de  lanzadera  inauguramos  Marina  de
[35:43] 
[35:43] empresas  y  la  verdad  que  me  vino  muy
[35:45] 
[35:45] bien  para  crear  ese  equipo  inicial
[35:48] 
[35:48] conseguimos  una  pequeña  ronda  también  de
[35:51] 
[35:51] inversores  más  regionales  y  estuve
[35:55] 
[35:55] convirtiendo  digamos  esa  inación  a
[35:58] 
[35:58] producto  durante  4  años  hasta
[36:02] 
[36:02] 2019  porque  al  final  todo  lo  que
[36:05] 
[36:05] desarrollamos  aquí  tiene  que  seguir  una
[36:07] 
[36:07] ISO  somos  un  dispositivo  médico  Entonces
[36:10] 
[36:10] no  puedes  desarrollar  De  cualquier
[36:11] 
[36:11] manera  tienes  que  seguir  una  normativa
[36:13] 
[36:13] auditorías  desde  el  principio  desde  el
[36:15] 
[36:15] principio  si  lo  quieres  hacer  bien  si  no
[36:18] 
[36:18] tienes  que  que  hacer  todo  el  trabajo  no
[36:20] 
[36:20] Entonces  cuando  analizamos  muy  bien  lo
[36:21] 
[36:21] que  nos  tocaba  hacer  vi  claramente  que
[36:24] 
[36:24] esto  no  era  continuar  haciendo  más
[36:25] 
[36:25] investigación  y  ya  está  sino  que  tenía
[36:27] 
[36:27] tenemos  que  pues  adoptar  toda  una  serie
[36:29] 
[36:29] de
[36:30] 
[36:30] requerimientos  de  trazabilidad  en  todo
[36:32] 
[36:33] lo  que  desarrollamos  se  nos  llama
[36:34] 
[36:34] fabricante  de  productos  sanitario  por  lo
[36:36] 
[36:36] tanto  estamos  inscritos  como  fabricante
[36:38] 
[36:38] de  productos  sanitario  en  la  agencia
[36:39] 
[36:39] española  de  medicamento  e  así  con  todas
[36:42] 
[36:42] las  regiones  con  las  que  estamos
[36:44] 
[36:44] trabajando  con  todos  los  países  entonces
[36:48] 
[36:48] pasar  toda  esa  investigación  a  producto
[36:49] 
[36:49] siempre  digo  que  es  una  parte  que  me
[36:51] 
[36:51] costó  muchísimo  y  y  es  algo  que  se  infra
[36:54] 
[36:54] estima  cuando  estás  en  el  mundo  de  la
[36:56] 
[36:56] investigación  seg  donde  mueren  casi
[36:58] 
[36:58] todos  los  proyectos  de  investigación
[37:00] 
[37:00] médicos  o  hardtech  a  día  de  hoy  estoy
[37:03] 
[37:03] mentorizado  a  a  bastantes  emprendedores
[37:05] 
[37:05] y  y  algo  que  me  ayuda  muy  bien  a  cribar
[37:07] 
[37:07] a  los  emprendedores  es  cuando  veo  Quién
[37:09] 
[37:09] no  se  toma  En  serio  La  regulación  Y
[37:10] 
[37:10] quién  Sí  y  hay  alguien  que  me  dice  no
[37:14] 
[37:14] pero  es  que  yo  no  soy  un  una  herramienta
[37:17] 
[37:17] clase  dos
[37:18] 
[37:18] porque  intentan  saltarse  sí  no  estoy
[37:21] 
[37:21] dando  un  diagnóstico  y  yo  digo  no  sí  que
[37:23] 
[37:23] estás  dando  un  diagnóstico  O  sí  que
[37:25] 
[37:25] estás  siendo  una  ayuda  para  el
[37:26] 
[37:26] diagnóstico  no  pasa  nada
[37:28] 
[37:28] no  intentes  ir  demasiado  rápido  porque
[37:31] 
[37:31] entonces  no  vas  a  conseguir  captar  un
[37:32] 
[37:32] inversor  potente  al  final  los  inversores
[37:34] 
[37:35] buenos  quieren  ver  que  vas  a  lo  grande
[37:38] 
[37:38] no  y  si  vas  a  crear  no  te  escondes  de
[37:41] 
[37:41] los  problemas  grandes  sino  que  los
[37:42] 
[37:42] superas  claro  es  es  algo  que  es  duro
[37:45] 
[37:45] pero  tienes  que  abrazarlo  tienes  que
[37:46] 
[37:46] abrazarlo  difícil  per  tú  cuando  has
[37:48] 
[37:48] empezado  Kim  dices  Yo  no  sé  si  esto
[37:50] 
[37:50] funcionara  o  no  funcionará  no  sé  si  hay
[37:52] 
[37:52] mercado  de  momento  lo  único  que  estoy
[37:54] 
[37:54] haciendo  es  palmando  pasta  haciendo
[37:55] 
[37:55] investigación  pero  lo  voy  a  hacer  todo
[37:58] 
[37:58] perfecto  y  seguramente  voy  a  ir  más
[38:00] 
[38:00] lento  y  me  va  a  costar  más  dinero  por  si
[38:03] 
[38:03] algún  día  encuentro  petróleo  que  me
[38:05] 
[38:05] puedan  certificar  y  pueda  convertirme  en
[38:07] 
[38:07] un  dispositivo  médico  Sí  hay  una
[38:09] 
[38:09] diferencia  que  es  que  yo  siempre  digo
[38:12] 
[38:12] cuando  yo  empecé  no  lo  hice  pensando  en
[38:17] 
[38:17] puedo
[38:18] 
[38:18] fracasar  yo  creo  que  llevamos  una
[38:20] 
[38:20] trayectoria  de  investigación  importante
[38:23] 
[38:23] y  cuando  estás  en  el  mundo  de  la
[38:24] 
[38:24] investigación  y  lees  los  artículos
[38:25] 
[38:25] científicos  sabes  lo  que  va  va  ocurrir
[38:27] 
[38:27] en  Innovación  en  los  próximos  10  años
[38:29] 
[38:29] tenías  mucha  confianza  Sí  en  el  éxito  en
[38:33] 
[38:33] el  mercado  sí  de  este  producto  Sí  ostras
[38:36] 
[38:36] de  hecho  yo  al  equipo  al  equipo  eh  el
[38:39] 
[38:39] algoritmo  de  próstata  que  hemos  lanzado
[38:40] 
[38:40] Ahora  les  enseñé  una  alfombrilla  de
[38:43] 
[38:43] ratón  que  hicimos  en  el  año  2008  Cuando
[38:45] 
[38:45] empecé  a  investigar  para  los  urólogos
[38:48] 
[38:48] para  que  vieran  los  usos  de  la
[38:50] 
[38:50] resonancia  magnética  en  próstata  más  de
[38:53] 
[38:53] 10  años  después  cambian  las  guías
[38:54] 
[38:54] clínicas  y  ahora  es  cuando  el  producto  e
[38:57] 
[38:57] ya  es  una  un  producto  de  ella  para  para
[39:00] 
[39:00] uso  clínico  no  entonces  ahí  sabemos  que
[39:02] 
[39:02] hay  una  necesidad  si  beneficia  al
[39:04] 
[39:04] paciente  se  acabará  implantando  cuándo
[39:06] 
[39:06] empezáis  a  facturar  empezamos  a  facturar
[39:09] 
[39:09] sobre  todo  en  el  año  2020  es  cuando
[39:12] 
[39:12] incorporamos  a  amadeus  Capital  apex
[39:16] 
[39:16] partec  y  y  adara  es  la  primera  ronda  b
[39:19] 
[39:19] grande  hicimos  la  primera  ronda  BC  ahí
[39:21] 
[39:21] que  fueron  360  cas  luego  hicimos  1
[39:25] 
[39:25] millón  2021  eh  hicimos  unos  7  en  2022
[39:31] 
[39:31] todavía  sin  productos  certificados  pero
[39:33] 
[39:33] facturando  a  las  farmas  facturando
[39:35] 
[39:35] principalmente  investigación  y  y
[39:37] 
[39:37] generando  algoritmos  datos  y  modelos
[39:40] 
[39:40] efectivamente  Y  el  año  pasado  hicimos  2
[39:43] 
[39:43] com2  millones  de  euros  de  facturación
[39:45] 
[39:45] eso  es  principalmente  todavía  las  farmas
[39:47] 
[39:47] eso  es  y  ahora  creciendo  ya  y  conseguí
[39:50] 
[39:50] certificar  no  a  finales  del  año  pasado
[39:52] 
[39:52] el  primer  producto  ahora  estáis
[39:53] 
[39:53] certificando  varios  efectivamente  Y
[39:55] 
[39:55] ahora  estamos  ya  creciendo  digamos  en
[39:57] 
[39:57] cumpliendo  plan  cumpliendo  el  business
[39:59] 
[39:59] plan  y  creciendo  mucho  en  la  parte  de
[40:01] 
[40:01] software  as  a  Medical  device  y  queréis
[40:03] 
[40:03] llegar  este  año  si  no  lo  he  leído  mal  a
[40:05] 
[40:05] 6  millones  de  facturación  seguirá  siendo
[40:08] 
[40:08] casi  todo  farmas  o  ya  hay  un  porcentaje
[40:10] 
[40:10] relevante  No  ya  hay  un  porcentaje
[40:12] 
[40:12] relevante  porque  anunciamos  también  en
[40:14] 
[40:14] en  octubre  del  año  pasado  que  cerramos
[40:16] 
[40:16] un  un  deal  con  muy  importante  con
[40:18] 
[40:18] Philips  Philips  que  aparte  de  hacer
[40:22] 
[40:22] teles  y  lavadoras  y  no  sé  cuántas  cosas
[40:26] 
[40:26] hace  un  montón  de  dispositivos  médicos
[40:29] 
[40:29] que  tienen  que  costar  una  millonada
[40:31] 
[40:31] Bueno  pues  ahora  Philips  se  ha  centrado
[40:33] 
[40:33] en  el  desarrollo  de  los  dispositivos
[40:34] 
[40:35] médicos  o  sea  todo  lo  que  era
[40:37] 
[40:37] electrodoméstico  iluminación  y  demás  lo
[40:40] 
[40:40] está  externalizado  y  ahora  todo  Philips
[40:43] 
[40:43] prácticamente  es  dispositivo  sanitario
[40:45] 
[40:45] las  marcas  son  una  locura  eh  como
[40:46] 
[40:46] emprendedor  todo  el  mundo  te  dice  Focus
[40:48] 
[40:48] Focus  Focus  y  tienes  a  Yamaha  haciendo
[40:51] 
[40:51] guitarras  motos  y  cohetes  Cuál  es  el
[40:55] 
[40:55] deal  que  habéis  hecho  con  e  el  deal
[40:59] 
[40:59] es  las  resonancias  magnéticas  a  día  de
[41:02] 
[41:02] hoy  se  digamos  pueden  mejorar  muchísimo
[41:06] 
[41:06] Si  incorporan  tecnología  de
[41:10] 
[41:10] ella  digamos  directamente  ya  en  la
[41:12] 
[41:12] propia  máquina  vale  es  decir  la  manera
[41:14] 
[41:14] en  la  que  kibin  funciona  a  día  de  hoy
[41:16] 
[41:16] para  que  se  entienda  porque  la  máquina
[41:17] 
[41:17] saca  píxeles  la  máquina  saca  imágenes
[41:19] 
[41:20] píxeles  saca  imágenes  efectivamente  Pero
[41:22] 
[41:22] cómo  cómo  funciona  Kim  hoy  en  un
[41:24] 
[41:24] hospital  nosotros  nos  conectamos  al
[41:26] 
[41:26] repositorio  de  imágenes  del  hospital  que
[41:28] 
[41:28] se  llama  pxs  picture  archiving  and
[41:31] 
[41:31] communication  System  es  como  la  historia
[41:32] 
[41:33] clínica  pero  de  imágenes  vale  la  galería
[41:35] 
[41:35] de  fotos  correcto  ent  nos  conectamos  ahí
[41:38] 
[41:38] hay  un  estándar  de  comunicación  con  el
[41:41] 
[41:41] que  nosotros  leemos  esas  imágenes  se
[41:43] 
[41:43] analizan  en  nuestro  Cloud  con  Con
[41:45] 
[41:45] Microsoft  que  es  un  poco  nuestro
[41:47] 
[41:47] proveedor  ahí  y  devolvemos  los
[41:50] 
[41:50] resultados  de  esos  análisis  de  vuelta  al
[41:52] 
[41:52] al  centro  sanitario  pero  pensamos  bueno
[41:56] 
[41:56] igual  igual  si  esa  ya  también  está  cerca
[42:00] 
[42:00] de  donde  se  genera  la  imagen  del
[42:02] 
[42:02] paciente  tiene  valor  y  efectivamente  lo
[42:04] 
[42:04] tiene  porque  si  tú  ya  en  la  propia
[42:08] 
[42:08] exploración  de  Tac  o  de  resonancia
[42:10] 
[42:10] magnética  eres  capaz  de  detectar  algún
[42:13] 
[42:13] hallazgo  o  por  ejemplo  detectar  imágenes
[42:16] 
[42:16] que  no  sean  de  buena  calidad  al  técnico
[42:18] 
[42:18] que  está  haciendo  la  imagen  ya  le  puedes
[42:20] 
[42:20] decir  repite  la  imagen  que  no  tiene  la
[42:23] 
[42:23] calidad  suficiente  no  hace  falta  Llamar
[42:25] 
[42:25] al  paciente  cuando  ya  se  ha  ido  a  casa
[42:27] 
[42:27] sino  que  la  ia  en  la  propia  máquina  ya
[42:29] 
[42:29] te  dice  si  las  imágenes  son  de  calidad  o
[42:31] 
[42:31] si  hay  algo  por  lo  que  tienes  que  llamar
[42:33] 
[42:33] al  médico  para  que  lo
[42:35] 
[42:35] revise  por  ejemplo  en  los  smartphones
[42:38] 
[42:38] desde  hace  unos  cuantos  años  eh  el
[42:40] 
[42:40] sensor  Bueno  de  hecho  en  las  cámaras
[42:42] 
[42:42] buenas  también  no  pero  sobre  todo  en  los
[42:44] 
[42:44] smartphones  el  sensor  y  el  objetivo  son
[42:48] 
[42:48] menos  de  la  mitad  de  la  foto  más  de  la
[42:50] 
[42:50] mitad  de  la  foto  es  la  Inteligencia
[42:52] 
[42:52] artificial  que  mejora  la  luz  los
[42:55] 
[42:55] balances  los  colores  en  la  foto  eso  está
[42:58] 
[42:58] pasando  también  en  este  tipo  de  vosotros
[43:00] 
[43:00] estáis  haciendo  esto  o  esto  lo  hace
[43:02] 
[43:02] directamente  nosotros  esto  lo  hace
[43:03] 
[43:03] directamente  El  fabricante  El  fabricante
[43:05] 
[43:05] Philips  ya  tiene  algoritmos  de  Deep
[43:07] 
[43:07] learning  pero  no  solo  Philips  y  lo  mismo
[43:09] 
[43:09] que  pasa  en  la  cámara  en  el  en  el
[43:11] 
[43:11] software  del  Smartphone  también  está
[43:14] 
[43:14] pasando  ya  en  la  máquina  de  radiografía
[43:16] 
[43:16] de  T  de  resonancia  y  orientado  a  que  el
[43:19] 
[43:19] paciente  esté  menos  tiempo  en  la  máquina
[43:21] 
[43:21] por  ejemplo  ahora  la  efectividad  de  del
[43:25] 
[43:25] del  escaneo  imagen  se  puede  regenerar  o
[43:29] 
[43:29] reconstruir  con  alta  calidad  gracias  a
[43:31] 
[43:31] Deep  learning  no  O  sea  en  lugar  de  hacer
[43:32] 
[43:33] siete  fotos  y  componerlas  haces  una
[43:35] 
[43:35] rápida  y  luego  tú  ya  Vas  sacando  trabajo
[43:37] 
[43:37] derivado  de  de  esa  única  exposición  a  la
[43:41] 
[43:41] radi  logía  cómo  se  llama  resonancia  que
[43:44] 
[43:44] teas  Eh  vale
[43:47] 
[43:47] entonces  2,2  millones  de  factorización
[43:49] 
[43:49] el  año  pasado  en  camino  de  seis  este  año
[43:52] 
[43:52] Vais  a  un  plan  en  H  buena  eh  habéis
[43:55] 
[43:55] levantado  un  poquito  más  de  20  millones
[43:57] 
[43:57] euros  creo  hasta  la  fecha  Cuántos  de
[43:59] 
[43:59] estos  20  millones  habéis  gastado  o
[44:01] 
[44:01] invertido  en  eh  research  en
[44:05] 
[44:05] imasd  yo  diría  la  inversión  hasta  la
[44:08] 
[44:08] fecha  en  en  investigación  ha  sido  un  60
[44:10] 
[44:10] por  6  5%  de  los  20  millones  o  sea  los
[44:14] 
[44:14] habéis  gastado  casi  todos  ya  sí  vale  Y
[44:16] 
[44:17] eso  son  programadores  son  doctores
[44:20] 
[44:20] o  qué  tipo  de  perfiles  son  Sí
[44:22] 
[44:22] Prácticamente  tenemos  un  93  por  de
[44:26] 
[44:26] perfiles  son  titulaciones  superiores  eh
[44:29] 
[44:29] ingenieros  científicos  de  datos  tenemos
[44:33] 
[44:33] ingenieros  de  Telecom  ingenieros
[44:34] 
[44:34] informáticos  a  mí  la  titulación  me
[44:36] 
[44:36] importa  menos  Qué  hacen  o  qué  saben
[44:38] 
[44:38] hacer  hacen  Data  Science  eh  sobre  todo  e
[44:41] 
[44:41] por  ejemplo  tenemos  tanto  desarrollo  de
[44:43] 
[44:43] plataforma  lo  que  es  la  plataforma  de
[44:45] 
[44:45] datos  esto  sería  parecido  a  lo  que
[44:46] 
[44:46] hacemos  en  factorial  tenemos  gente
[44:48] 
[44:48] haciendo  plataforma  efectivamente  con  el
[44:50] 
[44:50] con  el  el  el  certificado  educativo  que
[44:52] 
[44:52] sea  pero  es  gente  que  es  programadora
[44:54] 
[44:54] que  diseña  sistemas  luego  hay  unos  que
[44:56] 
[44:56] hacen  los  algoritmos  vale  que  estos  son
[44:59] 
[44:59] programadores  también  son  programadores
[45:01] 
[45:01] pero  especializados  en  Machine  learning
[45:03] 
[45:03] efectivamente  en  entrenamiento  de
[45:04] 
[45:04] modelos  de  ella  perfecto  luego  Tenemos
[45:07] 
[45:07] también  dentro  de  estos  digamos  los  que
[45:09] 
[45:09] se  dedican  a  armonización  de  imagen  los
[45:11] 
[45:11] que  se  dedican  a  todo  esto  Son  son
[45:14] 
[45:14] programadores  de  diferentes  tipos
[45:16] 
[45:16] doctores  médicos  Ah  A  ver  es  que  dentro
[45:19] 
[45:20] de  una  titulación  puedes  tener  doctores
[45:22] 
[45:22] yo  tengo  doctores  científicos  de  datos
[45:25] 
[45:25] también  pero  no  son  médicos  médicos
[45:28] 
[45:28] ingenieros
[45:29] 
[45:29] biomédicos  médicos  tenemos  el  director
[45:31] 
[45:31] médico  es  un  oncólogo  ch  Medical  officer
[45:34] 
[45:34] Y  luego  el  resto  de  radiólogos  que
[45:35] 
[45:35] tenemos  Son  externos  los  contratamos
[45:38] 
[45:38] para  la  gran  mayoría  de  tu  inversión
[45:42] 
[45:42] es
[45:44] 
[45:44] software  modelos  pl  estudos  y  estudios
[45:47] 
[45:47] clínicos  y  estudios  clínicos  quién  los
[45:49] 
[45:49] hace  no  es  un  médico  Quién  hace  un
[45:50] 
[45:50] estudio  clínico  no  por  ejemplo  cuando  tú
[45:52] 
[45:52] vas  a  lanzar  un  producto  a  mercado  por
[45:54] 
[45:54] ejemplo  mi  herramienta  de  detección  de
[45:57] 
[45:57] de  próstata  tienes  que  demostrar  que
[45:59] 
[45:59] funciona  se  la  tienes  que  presentar  a
[46:01] 
[46:01] los  organismos  reguladores  al  que  te  va
[46:04] 
[46:04] a  dar  el  marcado  ce  o  el  sello  fda  en
[46:08] 
[46:08] Estados  Unidos  la  información  que  tienes
[46:10] 
[46:10] que  presentar  ahí  es  evidencia  de  que
[46:13] 
[46:13] digamos  tu  algoritmo  funciona  bien  Eso
[46:15] 
[46:15] es  el  estudio  clínico  eso  es  el  estudio
[46:17] 
[46:17] clínico  esto  O  lo  haces  tú  directamente
[46:21] 
[46:21] y  esto  lo  hacemos  nosotros  en  Europa  no
[46:23] 
[46:23] lo  externaliza  no  lo  externaliza
[46:25] 
[46:25] hablamos  con  cinco  o  seis  hospitales
[46:27] 
[46:27] reclutamos  pacientes  colabor  con
[46:29] 
[46:30] hospitales  efectivamente  hacemos  esa  ese
[46:32] 
[46:32] estudio  y  digamos  no  le  pagamos  a  un
[46:34] 
[46:34] externo  para  hacerlo  nosotros  mismos  lo
[46:35] 
[46:35] gestionamos  porque  estamos  aquí  pero
[46:38] 
[46:38] tenemos  otros  entornos  donde  nos  es  muy
[46:40] 
[46:40] complicado  El  conocer  a  una  red  de
[46:43] 
[46:43] clínicos  con  la  que  lo  podamos  hacer  o
[46:45] 
[46:45] los  centros  sanitarios  Entonces  por
[46:47] 
[46:47] ejemplo  nosotros  tenemos  un  un  proveedor
[46:51] 
[46:51] en  Estados  Unidos  que  es  mas  general
[46:53] 
[46:53] brigam  hospital  de  Boston  donde  por  un
[46:56] 
[46:56] estudio  deid
[46:58] 
[46:58] pagas  un  millón  y  medio  de  euros  como
[47:00] 
[47:00] mínimo  como  mínimo  si  todo  va  bien  si  no
[47:02] 
[47:02] hay  retrasos  por  cada  estudio  de
[47:04] 
[47:04] validación  de  cada  producto  y  eso  lo
[47:06] 
[47:06] estás  haciendo  claro  Entonces  cuando  tú
[47:09] 
[47:09] quieres  crear  un  un  Medical  device  ya
[47:12] 
[47:12] quieres  la  certificación  que  toca  y  vas
[47:15] 
[47:15] a  emitir  diagnósticos  tienes  que  ir  en
[47:16] 
[47:16] serio  y  y  tienes  que  invertir  Cuando  veo
[47:21] 
[47:21] a  alguien  que  me  dice  no  es  que  lo
[47:23] 
[47:23] certificar  como  Medical  device  lo
[47:24] 
[47:25] primero  que  hago  es  mirar  el  business
[47:26] 
[47:26] plan  y  me  voy  a  ver  el  bottom  Line  y
[47:28] 
[47:28] digo  los  costes  aquí  no  son  reales  esto
[47:30] 
[47:30] Esto  no  es  real  o  sea  no  estás
[47:32] 
[47:32] considerando  un  escenario  regulatorio  es
[47:33] 
[47:34] muy  caro  llegar  a  estar  bien  regulado  a
[47:36] 
[47:36] mercado  Sí  es  muy  caro  es  muy  caro  vale
[47:38] 
[47:38] de  has  dicho  60  por  lo  habéis  invertido
[47:40] 
[47:40] en  imd  y  el  otro  40%  dónde  ha  ido  Bueno
[47:43] 
[47:43] hay  una  parte  importante  en  regulatorio
[47:45] 
[47:45] en  en  lo  que  es  este  millón  y  medio  no
[47:48] 
[47:48] no  no  en  esa  parte  la  ponemos  ahí  más  de
[47:50] 
[47:50] porque  son  estudios  clínicos  luego
[47:51] 
[47:51] tenemos  un  equipo  de  regulatorio  Qué
[47:53] 
[47:53] significa  esto  completo  pues  tenemos
[47:55] 
[47:55] digamos  el  equipo  que
[47:57] 
[47:57] prepara  toda  la  documentación  las
[47:59] 
[47:59] auditorías  las  isos  no  son  ingenieros
[48:02] 
[48:02] también  son  ingenieros  también  todo
[48:04] 
[48:04] ingenieros  son  ingenieros  porque  al
[48:06] 
[48:06] final  trabajan  con  con  documentación
[48:07] 
[48:08] técnica  tienen  que  saber  escribir  lo  que
[48:10] 
[48:10] llamamos  un  technical  file  es  donde  se
[48:12] 
[48:12] describe  toda  nuestra  tecnología  para
[48:14] 
[48:14] que  un  regulador  la  vea  no  Y  esto  es
[48:17] 
[48:17] grande  también  esto  es  grande  s  sí  es  un
[48:19] 
[48:19] equipo  muy  mu  especificaciones  de  cómo
[48:22] 
[48:22] funciona  el  software  s  apenas  encuentras
[48:25] 
[48:25] perfiles  que  sepan  de  regulatorio  es
[48:27] 
[48:27] super  Nicho  esto  es  muy  Nicho  Y  qué  más
[48:28] 
[48:28] tienes  tenemos  marketing  y  comunicación
[48:30] 
[48:30] también  un  equipo  grande  Eso  es  para
[48:33] 
[48:33] encontrar  clientes  efectivamente  para
[48:35] 
[48:35] que  se  nos  conozca  no  para  s  per  te
[48:37] 
[48:37] interesa  que  te  conozcan  las  farmas  o
[48:39] 
[48:39] los  hospitales  o  doctores  también  nos
[48:41] 
[48:41] interesa  y  y  yo  lo  llamo  esto  crear
[48:43] 
[48:43] categoría  nos  interesa  crear  categoría
[48:46] 
[48:46] porque  yo  me  he  preocupado  mucho  de
[48:48] 
[48:48] crear  producto  crear  compañía  pero  luego
[48:52] 
[48:52] Es  verdad  que  imagen  médica  en  medicina
[48:54] 
[48:54] de  precisión  eh
[48:57] 
[48:57] no  somos  ni  una  mettec  pura  ni  somos
[49:00] 
[49:00] tampoco  una  compañía  de  ciencias  de  la
[49:01] 
[49:01] vida  al  100%  entonces  somos  parecida
[49:05] 
[49:05] cómo  defines  medtech  tú  medtech  al  final
[49:08] 
[49:08] sería  puramente  nuestra  parte  de  Medical
[49:12] 
[49:12] devices  vale  Esto  sí  que  sería  medtech
[49:14] 
[49:14] esto  sería  medtech  puro  y  duro  vale  Y
[49:16] 
[49:16] ciencias  de  la  vida  es  ese  impacto  en  el
[49:19] 
[49:19] desarrollo  de  nuevas  terapias  valeas
[49:22] 
[49:22] tenéis  dos  patas  estamos  y  necesitáis
[49:24] 
[49:24] las  dos  patas  y  necesitamos  las  dos
[49:25] 
[49:25] patas  efectivamente  no  no  Entonces  es
[49:27] 
[49:27] muy  importante  explicar  que  estamos  un
[49:29] 
[49:29] poco  definiendo  al  igual  que  lo  hicieron
[49:31] 
[49:31] otras  compañías  en  genética  que
[49:33] 
[49:33] empezaron  a  secuenciar  a  pacientes  el
[49:36] 
[49:36] ADN  de  pacientes  y  crearon  modelos  de
[49:39] 
[49:39] negocio  basados  en  información  empezaron
[49:41] 
[49:41] a  crear  grandes  bases  de  datos  de
[49:42] 
[49:42] genética  y  empezaron  a  encontrar
[49:44] 
[49:44] mutaciones  nuevas  que  no  estaban
[49:46] 
[49:46] descritas  No  eso  es  lo  que  yo  quiero  con
[49:48] 
[49:48] kiin  es  decir  Quiero  crear  un  modelo  de
[49:50] 
[49:50] negocio  basado  en  información  extraído  a
[49:52] 
[49:52] partir  de  la  imagen  y  a  día  de  hoy  solo
[49:55] 
[49:55] en  el  mercado  encuentro  compañías  que
[49:57] 
[49:57] están  orientadas  a  workflow  hac  que  el
[49:59] 
[49:59] radiólogo  informe  más  rápido  y  yo  quiero
[50:02] 
[50:02] tener  un  impacto  también  en  la
[50:03] 
[50:03] aprobación  de  fármacos  en  el  descubrir
[50:05] 
[50:06] nuevos  biomarcadores  Entonces  esto  lo
[50:08] 
[50:08] llamamos  crear  categoría  y  para  esto
[50:10] 
[50:10] comunicamos  mucho  somos  muy  vocales  en
[50:13] 
[50:13] en  redes  en  revistas  científicas  de  de
[50:16] 
[50:16] estos  resultados  científicos  y  de  lo  que
[50:18] 
[50:18] estamos  haciendo  Y  eso  también  es
[50:19] 
[50:19] inversión  importante  para  mí  bueno  Y
[50:21] 
[50:21] también  porque  te  interesa  que  esa  guía
[50:23] 
[50:23] médica  correcto  se  entere  efectivamente
[50:26] 
[50:26] de  que  esto  es  una  posibilidad  y  vaya
[50:28] 
[50:28] cambiando  la  guía  médica  para  que  los
[50:31] 
[50:31] hospitales  vengan  más  a  buscaros  y
[50:32] 
[50:32] consuman  más  a  vosotros  y  obviamente
[50:34] 
[50:35] idealmente  que  mejore  la  salud  y  la  vida
[50:37] 
[50:37] de  los  pacientes  no  que  es  el  objetivo
[50:38] 
[50:38] final  eso  es  Vale  has  hablado  de  que
[50:42] 
[50:42] seguís  levantando  capital  Cuál  es  el
[50:44] 
[50:44] Pich  ahora  cuál  es  la  próxima  etapa  para
[50:47] 
[50:47] kibin  Ahora  la  próxima  etapa  es  crear
[50:50] 
[50:50] una  maquinaria  de
[50:51] 
[50:51] ventas  ya  hay  producto  ya  hay  Medical
[50:54] 
[50:54] device  aprobado  producto  hay  producto
[50:56] 
[50:56] tiene  que  llegar  a  todos  los  hospitales
[50:57] 
[50:57] del  mundo  efectivamente  ahora  Estamos
[50:59] 
[50:59] teniendo  muchas  peticiones  de  de  nuestro
[51:02] 
[51:02] producto  de  próstata  las  estamos
[51:03] 
[51:03] desplegando  todas  porque  somos  muy
[51:05] 
[51:05] escalables  gracias  a  a  la
[51:08] 
[51:08] infraestructura  que  tenemos  en  la  nube  y
[51:10] 
[51:10] a  que  desarrollamos  una  herramienta  que
[51:12] 
[51:12] yo  considero  clave  que  hace  que  los
[51:14] 
[51:14] servicios  de  informática  de  los  centros
[51:15] 
[51:15] sanitarios  no  tengamos  que  entrar
[51:17] 
[51:17] nosotros  al  hospital  sino  que  ellos  se
[51:19] 
[51:20] descargan  es  un  instalador  y  ya  se
[51:22] 
[51:22] conecta  con  nuestra  nube  esto  nos  ha
[51:24] 
[51:24] resuelto  muchos  Problem  la
[51:25] 
[51:25] implementación  es  fácil  es  muy  fácil  y
[51:27] 
[51:27] esto  nos  está  permitiendo  escalar  el
[51:29] 
[51:29] software  escala  muy  bien  está  escalando
[51:31] 
[51:31] muy  bien  estamos  subiendo  un  40%  cada
[51:35] 
[51:35] mes  en  en  número  de  pacientes  ahora
[51:37] 
[51:37] mismo  mon  on  month  Y  cómo  les
[51:56] 
[51:56] que  se  ajusta  en  función  del  número  de
[51:58] 
[51:58] de  estudios  el  número  de  exámenes  de
[52:00] 
[52:00] próstata  o  de  neuro  que  hag  o  sea  que
[52:02] 
[52:02] como  más  muestras  se  manden  al  modelo
[52:06] 
[52:06] más  cobris  efectivamente  pero  son  como
[52:08] 
[52:08] tramos  son  tramos  son  tramos  pero
[52:10] 
[52:10] basados  en  uso  con  lo  cual  un
[52:11] 
[52:11] crecimiento  de  40%  mes  a  mes  de
[52:14] 
[52:14] pacientes  es  brutal  porque  repercutirán
[52:16] 
[52:16] la  facturación  eso  es  y  luego  Este
[52:19] 
[52:20] modelo  Funciona  muy  bien  para  sistemas
[52:22] 
[52:22] sanitarios  donde  hay  una  relativa  salud
[52:25] 
[52:25] universal  como  por  ejemplo  el  español
[52:28] 
[52:28] sistemas  sanitarios  eh  Por  ejemplo  el
[52:30] 
[52:30] británico  donde  digamos  hay  compra  o  hay
[52:34] 
[52:34] recomendación  relativamente  centralizada
[52:36] 
[52:36] de  de  lo  que  se  tiene  que  hacer  desde
[52:38] 
[52:38] los  gobiernos  no  pero  por  ejemplo  e  en
[52:42] 
[52:42] otros  entornos  donde  vas  más  por
[52:43] 
[52:43] aseguradoras  y  tienes  que  hacer  una
[52:45] 
[52:45] negociación  como  Estados  Unidos  como
[52:47] 
[52:47] Estados  Unidos  o  o  como  Alemania  eh  el
[52:49] 
[52:49] modelo  es  de  reembolso  por  prueba  y  para
[52:53] 
[52:53] esto  eso  también  es  un  proceso  muchos
[52:55] 
[52:55] pensamos  principio  que  tener  la  fda  o
[52:58] 
[52:58] tener  una  certificación  ya  lo  era  todo
[53:01] 
[53:01] pero  luego  descubres  que  que  no  que  ya
[53:04] 
[53:04] no  solo  es  que  haya  un  product  Market
[53:05] 
[53:05] fit  sino  que  tienes  que  tener  cobertura
[53:08] 
[53:08] para  que  te  paguen  por  tu  prueba  y  en
[53:10] 
[53:10] Estados  Unidos  esto  lo  regula  el  lo  que
[53:13] 
[53:14] se  llama  el  cms  el  Center  For  Medicare
[53:16] 
[53:16] and  Medicaid  Este  es  un  es  una  entidad
[53:19] 
[53:19] centralizada  en  Estados  Unidos  que
[53:22] 
[53:22] negocia  los  tratamientos  disponibles  y
[53:26] 
[53:26] dónde  están  cubiertos  Y  dónde  no  digamos
[53:28] 
[53:28] que  junto  con  la  la  American  Medical
[53:32] 
[53:32] association  es  un  poco  la  asociación  de
[53:34] 
[53:34] médicos  de  diferentes  especialidades
[53:36] 
[53:36] determinan  qué  prueba
[53:39] 
[53:39] eh  es  merecedora  de  un  código  cpt  que
[53:42] 
[53:42] llaman  ellos  un  cpt  de  que  esté  cubierta
[53:44] 
[53:45] por  las  pólizas  de  salud  aquí  hay  mucho
[53:47] 
[53:47] truco  porque  el  código  solo  es  el  código
[53:50] 
[53:50] entonces  hay  mucha  compañía  que  dice  ya
[53:52] 
[53:52] tengo  cobertura  en  Estados  Unidos  pero  a
[53:54] 
[53:54] lo  mejor  tienen  un  cpt  3  Y  esto  es
[53:56] 
[53:56] temporal  luego  tienes  que  demostrar  que
[53:59] 
[53:59] hay  adopción  y  ya  cuando  pasas  de  un
[54:01] 
[54:01] cbt3  a  un  un  tienes  que  demostrar  que
[54:04] 
[54:04] tienes  cobertura  y  te  pagan  por  ello
[54:06] 
[54:06] Entonces  esta  negociación  se  tiene  que
[54:08] 
[54:08] hacer  con  las  aseguradoras  directamente
[54:10] 
[54:10] y  sí  que  tienes  un  precio  recomendado
[54:13] 
[54:13] por  prueba  no  por  ejemplo  a  día  de  hoy
[54:16] 
[54:16] tenemos  competidores  que  para  algoritmos
[54:18] 
[54:18] de  yaa  completamente  autónomos  están
[54:21] 
[54:21] cargando  unos  200  por
[54:23] 
[54:23] prueba  hay  la  fortuna  bueno  ellos  o  sea
[54:28] 
[54:28] hay  hay  competidores  también  que  han
[54:30] 
[54:30] incluido  un  médico  en  lo  que  es  la
[54:33] 
[54:33] generación  de  los
[54:34] 
[54:34] resultados  ya  no  es  un  algoritmo
[54:36] 
[54:36] Entonces  ya  no  es  únicamente  un
[54:37] 
[54:37] algoritmo  te  dan  un  tiempo  de  3  horas
[54:40] 
[54:40] para  tener  los  resultados  entonces  ponen
[54:42] 
[54:42] a  un  médico  que  visa  que  está  todo  Ok  y
[54:45] 
[54:45] el  reembolso  ahí  se  va  a  900  entonces
[54:48] 
[54:48] claro  facturación  de  la  compañía  es
[54:49] 
[54:49] mayor  pero  tienes  tienes  ese  coste  no
[54:52] 
[54:52] nosotros  somos  más  partidarios  de  de  ir
[54:55] 
[54:55] a  por  algoritmos  de  ya  completamente
[54:56] 
[54:57] automáticos  y  que
[55:13] 
[55:13] cobrárselo  2025  ostras  sí  y  y  bueno  lo
[55:19] 
[55:19] conseguir  el  código  no  es  la  parte  que
[55:22] 
[55:22] que  más  me  preocupa  la  parte  que  más  me
[55:24] 
[55:24] preocupa  es  tener  un  equipo
[55:27] 
[55:27] muy  potente  de  de  acceso  a  mercado  en
[55:29] 
[55:29] Estados  Unidos  para  la  negociación  de
[55:32] 
[55:32] esa  de  que  estas  pruebas  se  cubran  por
[55:33] 
[55:33] las  asegurado  es  es  el  equipo  comercial
[55:36] 
[55:36] al  final  sí  es  una  vertiente  del  equipo
[55:38] 
[55:38] comercial  que  llamamos  el  Market  Access
[55:40] 
[55:40] que  que  está  acostumbrado  a  negociar  un
[55:42] 
[55:42] poco  tiene  los  contactos
[55:44] 
[55:44] efectivamente  conoce  los  procesos
[55:46] 
[55:46] regulatorios  las  personas  todo  los  lobis
[55:49] 
[55:49] eso  es  vaya  mundo  Sí  sí  sí  es  el  mundo
[55:52] 
[55:52] del  reembolso  de  de  las  pruebas  médicas
[55:53] 
[55:53] Vale  entonces  eh  queréis  capital  cuánto
[55:57] 
[55:57] Pues
[55:58] 
[55:58] ah  a  día  de  hoy  estamos  levantando  una
[56:02] 
[56:02] serie  a  estamos  ya  en  proceso  de  de
[56:04] 
[56:04] cierre  de  esa  serie  a  Ah  vale  o  sea  ya
[56:06] 
[56:06] tienes  un  term  sheet  no  tenemos  todavía
[56:08] 
[56:08] term  sheet  vale  estás  en  proceso  estamos
[56:10] 
[56:10] en  proceso  estamos  ahí  en  en  Mitad  mitad
[56:12] 
[56:12] del  proceso  eh  hemos  hecho  un  primer
[56:14] 
[56:14] Cierre  en  en  enero
[56:16] 
[56:16] eh  ha  sido  un  cierre  de  la  de  la  mitad
[56:20] 
[56:20] de  la  ronda  cuando  dice  cierre  quiere
[56:21] 
[56:22] decir  dinero  en  el  banco  vale  Porque
[56:23] 
[56:23] para  mí  cierre  es  dinero  en  el  banco
[56:25] 
[56:25] vale  vale  a  mí  también  yo  no  no  soy  de
[56:28] 
[56:28] del  humo  aquí  Sí  hemos  hecho  13  millones
[56:32] 
[56:32] pero  nos  queda  levantar  más  de  la  mitad
[56:35] 
[56:35] de  la  ronda  y  lo  haremos
[56:37] 
[56:37] probablemente  para  antes  de  verano  antes
[56:40] 
[56:40] de  agosto  un  poco  cuando  nos  hemos
[56:41] 
[56:41] marcado  sí  estoy  De  hecho  no  puedo
[56:44] 
[56:44] comentar  mucho  por  esto  vale  este  tipo
[56:46] 
[56:46] de  bisis  Sin  decir  los  nombres  eh  es  el
[56:48] 
[56:48] mismo  tipo  de  BC  que  invertiría  en  un
[56:51] 
[56:51] b2b  Sas  o  en  una  aplicación  para  pedir
[56:54] 
[56:54] taxis  o  en  una  aplicación  para  entregar
[56:56] 
[56:56] de  comida  o  es  super  especializado  en
[56:58] 
[56:58] salud  es  super  especializado  sí  em
[57:01] 
[57:01] digamos  pero  es  B  es  BS  no  son  empresas
[57:04] 
[57:04] O  sea  no  es  Samsung  o  Philips  o  no  no  no
[57:08] 
[57:08] nosotros  ya  ya  empezamos  con  con  los
[57:11] 
[57:11] partners  que  que  tenemos  ahora  y  son
[57:13] 
[57:13] fondos  muy  buenos  desde  el  año  2020
[57:15] 
[57:15] entró  amadeus  capital  como  lead  investor
[57:17] 
[57:17] eh  partec  apex  pero  partec  es
[57:20] 
[57:20] generalista  cierto  pero  no  era  el  lead  y
[57:23] 
[57:23] hab  con
[57:24] 
[57:24] partec  no  era  el  lead  de  la  ronda  en
[57:26] 
[57:26] casoy  con  mundo  médico  que  es  el  que  sí
[57:31] 
[57:31] en  este  caso  amadeus  Yo  creo  que  tenía
[57:33] 
[57:33] una  combinación  entre  Tech  y  y  mundo
[57:36] 
[57:36] Life  sciences  adecuada  que  nos  ha  nos  ha
[57:38] 
[57:38] llevado  al  nivel  en  el  que  estamos  ahora
[57:40] 
[57:40] no  y  ahora  estamos  ya  en  un  tramo  en  el
[57:43] 
[57:43] que  vamos  a  ir  todavía  más  a  a
[57:45] 
[57:45] inversores  especializados  en  en  ciencias
[57:47] 
[57:47] de  la  vida  la  dilución  o  las
[57:49] 
[57:49] valoraciones  de  una  empresa  como  kiim  es
[57:51] 
[57:51] parecida  a  otro  tipo  de  empresa  de
[57:53] 
[57:53] software  Cuál  es  la  dilución  de  una
[57:55] 
[57:55] ronda  s  o  de  una  sería
[57:58] 
[57:58] típica  depende  de  A  ver  cuál  te  gustaría
[58:02] 
[58:02] a  ti  que  fuera  o  no  cero  pero  no  pero
[58:04] 
[58:04] siendo  realista  Cuál  es  el  el  tipo  de
[58:07] 
[58:07] dilución  a  ver  yo  creo  que  los  tipos  de
[58:09] 
[58:09] dilución  clásicos  están  en  un  20  30%  o
[58:13] 
[58:13] por  ahí  de  las  rondas  importantes  vale
[58:16] 
[58:16] 30  es  mucho  20  también  todo  llamas  de
[58:19] 
[58:19] cero  es  mucho  pero  30  o  sea  si  tees  30%
[58:22] 
[58:22] varias  veces  te  diluyes  mucho  es  Que
[58:25] 
[58:25] dirías  que  hay  más
[58:26] 
[58:26] M  M  mi  intuición  es  que  pero  no  lo  sé  de
[58:30] 
[58:30] hecho  nosotros  eso  también  se  refleja  en
[58:32] 
[58:32] la  compañía  no  nosotros  tenemos  por  un
[58:33] 
[58:33] lado  lo  que  es  K  la  parte  Tec  Pero  por
[58:37] 
[58:37] otro  lado  la  parte  Life  sciences  esta
[58:38] 
[58:38] categoría  de  la  que  yo  hablo  no  entonces
[58:40] 
[58:40] ahí  también  se  percibe  no  estamos  al
[58:44] 
[58:44] final  aspirando  a  ser  una  compañía  de
[58:47] 
[58:47] muy  alto  impacto  sobre  todo  vinculándolo
[58:50] 
[58:50] al  beneficio  que  le  podemos  aportar  una
[58:51] 
[58:51] farma  Ah  mismo  por  los  datos  que  tenemos
[58:54] 
[58:54] un  poco  acortar  de  un  fármaco  6  meses
[58:58] 
[58:58] para  una  farma  significa  2,5  billón  más
[59:00] 
[59:00] de  revenue  iba  a  decir  cientos  de
[59:02] 
[59:02] millones  Pero  bueno  2,5  billon  no  está
[59:04] 
[59:04] mal  sí  Entonces  digamos  si  yo  hubiera
[59:07] 
[59:07] querido  crear  una  compañía  de  100
[59:11] 
[59:11] millones  200  millones  de  de  valor  a
[59:13] 
[59:13] largo  plazo  habría  creado  solo  un
[59:15] 
[59:15] algoritmo  y  y  y  ya  está  pero  aquí
[59:17] 
[59:17] estamos  creando  una
[59:19] 
[59:19] plataforma  con  un  modelo  de  información
[59:21] 
[59:21] a  partir  de  la  imagen  médica  queremos
[59:23] 
[59:23] que  Kim  sea  ese  gran  líder  en  imagen
[59:26] 
[59:26] médica  radiológica  e  ya  en  en  el  futuro
[59:29] 
[59:29] no  para  farma  y  hospitales  tú  me  estás
[59:31] 
[59:31] justificando  que  te  lo  compro  eh  Por  qué
[59:34] 
[59:34] merece  la  pena  diluirse  más  porque  el
[59:37] 
[59:37] Horizonte  está  muy  lejos  y  se  puede
[59:39] 
[59:39] llegar  a  tener  mucho  impacto  pero  luego
[59:41] 
[59:41] hay  otra  dimensión  que  también  Creo  que
[59:44] 
[59:44] es  eh  interesante  comentarla  que  es  el
[59:46] 
[59:46] Por  qué  hay  más  dilución  que  es  al  final
[59:49] 
[59:49] como  hay  procesos  de  investigación  muy
[59:51] 
[59:51] largos  que  cuestan  mucho  dinero  el  valor
[59:54] 
[59:54] del  dinero  es  más  alto  efectivamente  que
[59:56] 
[59:56] en  un  tipo  de  empresa  donde  hay  un  ciclo
[59:59] 
[59:59] muy  rápido  de  desarrollo  con  lo  cual  lo
[60:01] 
[60:01] que  tiene  más  valor  es  el  talento  que
[60:03] 
[60:04] siempre  lo  tiene  eh  pero  tiene  menos
[60:05] 
[60:05] valor  el  dinero  entonces  sube  la
[60:07] 
[60:07] valoración  porque  el  capital  es  menos
[60:09] 
[60:09] impactante  en  una  empresa  donde  hay  que
[60:11] 
[60:11] hacer  un  gran  desarrollo  tener  dinero
[60:13] 
[60:13] para  aguantar  ese  tiempo  es  clave  con  lo
[60:15] 
[60:15] cual  el  dinero  es  más  importante  no  Y  si
[60:16] 
[60:16] te  vas  a  una  empresa  de  de  desarrollo  de
[60:19] 
[60:19] producto  físico  de  Hardware  ahí  todavía
[60:20] 
[60:20] es  más  importante  el  capital  con  lo  cual
[60:22] 
[60:22] todavía  es  más  grande  la  ucción  y  en  el
[60:24] 
[60:24] extremo  el  no  hay  Premium  no  O  sea  una
[60:27] 
[60:27] ronda  de  100  millones  la  valoración
[60:28] 
[60:28] poson  100  millones  porque  nada  más
[60:30] 
[60:30] aporta  valor  no  en  el  mundo  de  la
[60:32] 
[60:32] tecnología  Pues  el  capital  humano  El
[60:34] 
[60:34] Talento  tiene  muchísimo  valor  eso  es
[60:36] 
[60:37] pero  como  más  valor  tenga  el  el  dinero
[60:39] 
[60:39] pues  más  te  vas  a  diluir  y  tú  estás  ahí
[60:40] 
[60:40] en  un  entremedio  no  entre  una  empresa
[60:42] 
[60:42] puro  biotec  eh  con  mucho  Hardware  y  con
[60:46] 
[60:46] una  con  un  capex  de  la  [ __ ]  y  una
[60:47] 
[60:47] empresa  software  con  procesos  de
[60:49] 
[60:49] iteración  muy  rápido  es  una  muy  buena
[60:50] 
[60:50] descripción  es  interesante  es  que  no
[60:52] 
[60:52] hacemos  mucho  de  tu  mundo  y  estoy
[60:54] 
[60:54] aprendiendo  un  montón  hoy  em
[60:56] 
[60:56] luego  también  hay  un  tema  de  del  precio
[60:59] 
[60:59] porque  yo  me  imagino  que  el  coste
[61:01] 
[61:01] marginal  de  estas  máquinas  es  muy
[61:06] 
[61:06] bajo  si  yo  no  de  la  máquina  o  sea  si  yo
[61:09] 
[61:09] ahora  monto  aquí  en  la  calle  donde
[61:11] 
[61:11] estamos  aquí  en  pulladas  en  Barcelona  no
[61:13] 
[61:13] monto  un  kiosco  donde  tú  entras  te  pones
[61:16] 
[61:16] así  como  en  el  aeropuerto  no  te  hace
[61:18] 
[61:18] unas  fotos  Unas  cosas  el  coste  de
[61:20] 
[61:21] Electricidad  y  de  amortización  de  la
[61:23] 
[61:23] máquina  pueden  realmente  marginalmente
[61:26] 
[61:26] ser  muy  bajos  por  paciente  no  Y  luego  el
[61:28] 
[61:28] algoritmo  también  tiene  un  coste
[61:29] 
[61:29] marginal  muy  bajo  entonces  hay  dos
[61:31] 
[61:31] maneras  de  verlo  una  que  es  decir  Oye  el
[61:33] 
[61:33] coste  de  un  radiólogo  doctor  y  el  coste
[61:36] 
[61:36] de  oportunidad  de  falsos  negativos  o
[61:38] 
[61:38] falsos  positivos  quizás  Son  300  la
[61:41] 
[61:41] prueba  pero  al  extremo  podríais  bajar  el
[61:45] 
[61:45] precio  de  una  manera  radical  Y  hacer  que
[61:47] 
[61:47] todo  el  mundo  preventivamente  una  vez
[61:49] 
[61:49] cada  cada  año  vamos  a  poner  se  hiciera
[61:52] 
[61:52] un  escaneo  completo  por  100  de  todo  una
[61:55] 
[61:55] vez  al  año  no  Y  eso  al  sistema  público  o
[61:57] 
[61:58] incluso  a  la  aseguradora  o  incluso  a
[61:59] 
[61:59] ciudadano  le  sale  más  barato  hacerse  una
[62:02] 
[62:02] prueba  muy  barata  muy  frecuentemente  y
[62:05] 
[62:05] ahorrarse  un  cáncer  y  morir  o  ahorrarse
[62:08] 
[62:08] una  intervención  que  cuesta  mucho  dinero
[62:09] 
[62:09] o  ahorrarse  una  biopsia  que  cuesta  mucho
[62:11] 
[62:11] dinero  y  mucha  molestia  etcétera  vamos
[62:14] 
[62:14] para  allá  sí  has  leído  mi  futuro
[62:15] 
[62:15] emprendedor  mi  mi  mi  proyecto  vital  qué
[62:18] 
[62:18] tiene  que  cambiar  para  que  pase  esto  el
[62:19] 
[62:20] año  que  viene  a  ver  tiene  que  cambiar
[62:22] 
[62:22] que
[62:23] 
[62:23] primero  tenemos  que  crear  algoritmos
[62:27] 
[62:27] mejores  mucho  más  robustos  y  y  tenemos
[62:29] 
[62:29] que  crear  equipos  y  ya  estáis  al  nivel
[62:31] 
[62:31] de  un  radiólogo  experimentado  así  en
[62:34] 
[62:34] muchas  áreas  anatómicas  Sí  pero  todavía
[62:36] 
[62:36] elero  clo  Todavía  falta
[62:39] 
[62:39] eh  A  ver  nosotros  ya  hemos  realizado  por
[62:42] 
[62:42] ejemplo  estudios  en  este  sentido  hicimos
[62:44] 
[62:44] un  proyecto  aquí  en  Girona  e  que  fue  en
[62:48] 
[62:48] colaboración  eh  financiado  Por  la  marató
[62:50] 
[62:50] con  Dr  Joseph  p  donde  hicimos  2000
[62:53] 
[62:54] voluntarios  de  de  Salt  y  otras  ciudades
[62:57] 
[62:57] de  de  alrededor  eh  2000  voluntarios
[63:00] 
[63:00] sanos  eh  un  grupo  estaba  por  encima  de
[63:03] 
[63:03] 50  años  otro  por  encima  de  18  y  esto  era
[63:06] 
[63:06] un  camión  con  una  resonancia  mitad  de  la
[63:09] 
[63:09] plaza  es  me  encanta  haciendo  voluntarios
[63:11] 
[63:11] y  lo  que  vimos  ahí  eh  fue  importantísimo
[63:16] 
[63:16] porque  vimos  que  un  10%  eh  tenían  ya
[63:19] 
[63:19] oclusión  de  las  carotidas  como  para
[63:21] 
[63:21] poder  tener  un  ictus  en  en  los  futuros
[63:23] 
[63:23] TR  años  y  estos  fueron  luego  al  médico
[63:26] 
[63:26] es  decir  Oye  yo  estaba  aquí  tan  sano  tan
[63:27] 
[63:27] tranquilo  han  llegado  estos  con  un
[63:29] 
[63:29] camión  ahora  estoy  preocupado  vamos  a
[63:31] 
[63:31] ver  si  hay  algo  que  podamos  adelantar  y
[63:33] 
[63:33] prevenir  efectivamente  pero  o  tratar  de
[63:35] 
[63:35] manera  adelantada  claro  es  que  es  mucho
[63:38] 
[63:38] más  coste  eficiente  hacer  un  tratamiento
[63:40] 
[63:40] preventivo  como  es  colocar  un  sten  y
[63:42] 
[63:43] seguir  a  esos  pacientes  de  cerca  es  un
[63:44] 
[63:44] St  es  un  dispositivo  en  dentro  del  vaso
[63:48] 
[63:48] que  se  es  como  una  malla  dentro  de  la
[63:50] 
[63:51] sangre  dentro  de  las  arterias  dentro  de
[63:53] 
[63:53] las  arterias  digamos  que  se  coloca  como
[63:55] 
[63:55] una  malla  metálica  es  muy  flexible  pero
[63:58] 
[63:58] es  metálica  Y  a  eso  que  te  obstruye  el
[64:01] 
[64:01] flujo  de  la  sangre  que  puede  ser  grasa
[64:03] 
[64:03] te  lo  empuja  hacia  la  pared  entonces
[64:05] 
[64:05] garantiza  que  haya  un  canal  una  luz  por
[64:07] 
[64:08] la  que  pasa  la  sangre  vale  Esto  es  para
[64:09] 
[64:09] evitar  ictus  por
[64:12] 
[64:12] ejemplo  efectivamente  entonces  PR
[64:14] 
[64:14] antigamente  pues  decir  Oye  te  interesa
[64:16] 
[64:16] hacer  esto  y  te  ahorrarás  un  una  al
[64:18] 
[64:18] corazón  que  le  llamamos  y  te  vamos
[64:19] 
[64:19] siguiendo  no  Entonces  es  mucho  más  coste
[64:22] 
[64:22] eficiente  esto  que  es  un  dispositivo
[64:24] 
[64:24] mínimamente  invasivo  y  salv  vidas
[64:26] 
[64:26] correcto  y  es  un  procedimiento
[64:28] 
[64:28] mnimamente  invasivo  que  entras  por  por
[64:30] 
[64:30] la  pierna  y  puedes  colocarlo  en  el
[64:32] 
[64:32] cuello  y  y  vas  siguiendo  a  esos
[64:34] 
[64:34] pacientes  per  entras  por  la  pierna  y  lo
[64:36] 
[64:36] colocas  en  el  cuello  sí  sí  entras  por  la
[64:39] 
[64:39] por  la  femoral  con  con  un  catéter  y
[64:42] 
[64:42] empujas  y  cuando  llegan  a  la  altura  de
[64:44] 
[64:44] la  carótida  sueltan  el  sten  se  abre  y
[64:46] 
[64:46] esto  empuja  a  la  grasa  hacia  la  pared  me
[64:49] 
[64:49] mareo  solo  de  imaginarme  este  tipo  de
[64:51] 
[64:51] Procedimientos  Pero  vale  vale  es  una
[64:52] 
[64:52] intervención  una  intervención  s  Pero
[64:55] 
[64:55] bueno  Esto  es  mucho  más  costo  ficiente
[64:57] 
[64:57] que  el  tener  un  ictus  Sí  claro  y  que  te
[64:59] 
[64:59] encuentren  en  meditad  de  la  calle  todo
[65:01] 
[65:01] mal  en  el  su  y  tus  familiares  y  todo  lo
[65:03] 
[65:03] que  es  el  impacto  indirecto  también  no
[65:05] 
[65:05] entonces  Este  es  un  un  claro  ejemplo  de
[65:07] 
[65:07] que  podríamos  mover  la  imagen  antes  pero
[65:10] 
[65:10] la  comunidad  médica  también  es  muy  cauta
[65:12] 
[65:12] con  ello  porque  dice  a  ver  no  podemos  e
[65:15] 
[65:15] sobrecargar  más  al  sistema  sanitario  si
[65:18] 
[65:18] empezamos  a  detectar  pequeñas  lesiones
[65:21] 
[65:21] de  origen  incierto  tenemos  que  encontrar
[65:25] 
[65:25] ese  balance  en  el  que  la  imagen  detecta
[65:29] 
[65:29] temas  que  son  clínicamente  relevantes
[65:31] 
[65:31] pero  tú  te  crees  este  argumento  de  no
[65:33] 
[65:33] vamos  a  vamos  a  seguir  así  porque  si  no
[65:36] 
[65:36] la  gente  vendrá  con  todos  los  males  y
[65:37] 
[65:37] habrá  que  tratarles  no  es  mejor  ir  con
[65:39] 
[65:39] los  ojos  abiertos  y  saberlo  todo  y  tener
[65:41] 
[65:41] que  priorizar  yo  creo  que  tenemos  que
[65:43] 
[65:43] abordar  el  problema  de  raíz  pero  el
[65:45] 
[65:45] sistema  sanitario  a  día  de  hoy  no  está
[65:46] 
[65:46] preparado  para  un  modelo  digamos
[65:49] 
[65:49] preventivo  pero  o  sea  no  no  sé  por  qué
[65:52] 
[65:52] los  vinculamos  no  el  sistema  sanitario
[65:53] 
[65:53] está  preparado  para  x  para  el  modelo  no
[65:56] 
[65:56] tiene  una  capacidad  de  tratamiento  x  que
[65:58] 
[65:58] se  puede  cambiar  con  inversiones  y  con
[66:00] 
[66:00] incentivos  económicos  pero  tiene  una
[66:02] 
[66:02] capacidad  x  nosotros  podemos  dejarlo
[66:04] 
[66:04] como  está  ahora  que  es  el  sck  no
[66:05] 
[66:05] exactamente  que  dices  Oye  la  gente  que
[66:07] 
[66:07] le  duele  la  rodilla  quizá  está
[66:08] 
[66:08] perfectamente  pero  nos  va  a  ocupar
[66:10] 
[66:10] recursos  sanitarios  hay  otro  que  se
[66:12] 
[66:12] encuentra  perfectamente  pero  se  va  a
[66:13] 
[66:13] morir  en  un  año  si  porque  no  lo  hemos
[66:16] 
[66:16] detectado  ostr  el  de  la  rodilla  se  va  a
[66:18] 
[66:18] esperar  que  vamos  a  salvarle  la  vida  al
[66:20] 
[66:20] otro  que  no  el  sier  que  dices  tú  no  que
[66:22] 
[66:22] quizá  el  que  el  que  no  llora  No  mama  y
[66:24] 
[66:24] el  que  se  queja  mucho  ocupa  los  recursos
[66:26] 
[66:26] sanitarios  pero  no  estamos  siendo  no
[66:28] 
[66:28] estamos  maximizando  el  valor  humano  cor
[66:29] 
[66:29] yo  creo  que  sabiéndolo  gestionar  bien
[66:32] 
[66:32] aplicando  una  buena  gestión  seríamos
[66:35] 
[66:35] capaces  de  teníamos  un  modelo  preventivo
[66:38] 
[66:38] basado  en  imagen  perfectamente  pero  creo
[66:42] 
[66:42] que  esto  va  a  venir  más  empujado  por  los
[66:44] 
[66:44] pacientes  por  ejemplo  hay  compañías  en
[66:46] 
[66:46] Estados  Unidos  como  prenuvo  o  como  esra
[66:50] 
[66:50] son  compañías  Todos  hemos  visto  a  Kim
[66:51] 
[66:51] karsan  no  en  en  instagram  que  se  hizo
[66:53] 
[66:54] una  foto  con  una  resonancia  magnética
[66:55] 
[66:55] esto  de  nuestros  amigos  de  no  lo  he
[66:57] 
[66:57] visto  pero  Cuéntame  más  pues  pues  una
[66:59] 
[66:59] compañía  eh  con  la  que  colaboramos  son
[67:02] 
[67:02] preno  en  Estados  Unidos  y  básicamente
[67:05] 
[67:05] ellos  te  hacen  un  scan  de  todo  el  cuerpo
[67:07] 
[67:07] eh
[67:09] 
[67:09] 00  claro  Esto  no  se  está  haciendo  A  toda
[67:12] 
[67:12] la  población  esto  es  el  city  scan  no  es
[67:13] 
[67:13] una  resonancia  resonancia  Eh  sí  porque
[67:15] 
[67:15] el  city  scan  es  el  que  usa  radi
[67:17] 
[67:17] ionizante  vale  el  city  scan  no  no  te  lo
[67:20] 
[67:20] puedes
[67:21] 
[67:21] hacer  está  indicado  habitualmente  cuando
[67:23] 
[67:23] tienes  alguna  patología  o  sospecha  de  de
[67:26] 
[67:26] corazón  no  un  pulmón  huesos  eso  es  un
[67:30] 
[67:30] Tac  El  Tac  lo  haces  para  una  infinidad
[67:33] 
[67:33] de  aplicaciones  no  pero  precisamente  un
[67:36] 
[67:36] escáner  de  todo  el  cuerpo  con  resonancia
[67:37] 
[67:38] magnética  lo  puedes  hacer  con  lo  puedes
[67:41] 
[67:41] hacer  fácilmente  no  es  una  ha  una
[67:42] 
[67:42] empresa  sueca  que  se  dedica  a  esto
[67:43] 
[67:44] también  sí  neco  por  spo  Exacto  Daniel  es
[67:49] 
[67:49] los  fundadores  Ellos  tienen  ecocardio
[67:51] 
[67:51] también  entonces  este  tipo  de  de
[67:53] 
[67:53] compañías  van  a  evolucionar  yo  ahí  el
[67:57] 
[67:57] punto  y  y  que  sigo  compartiendo  es
[68:00] 
[68:00] todavía  no  creo  en  el  modelo  de  negocio
[68:02] 
[68:02] que  se  ha  establecido  en  este  tipo  de
[68:04] 
[68:04] compañías  porque  es  un  modelo  de  negocio
[68:06] 
[68:06] en  el  que  el  precio  de  la  exploración
[68:07] 
[68:07] total  Body  son  00  o  3000  un  producto  muy
[68:11] 
[68:12] Premium  no  vas  a  tener  si  tú  quieres  de
[68:15] 
[68:15] verdad  detectar  digamos  la  patología  de
[68:18] 
[68:18] de  la  población  no  vas  a  tener  una
[68:21] 
[68:21] muestra  representativa  de  la  población
[68:23] 
[68:23] tenemos  que  conseguir
[68:25] 
[68:25] monetizando  datos  ahí  hay  hay  que
[68:29] 
[68:29] extraer  valor  de  ahí  no  de  esos  datos
[68:31] 
[68:31] quién  quién  o  sea  vosotros  por  modelo  de
[68:33] 
[68:33] negocio  no  os  vais  a  dedicar  a  esto  de
[68:35] 
[68:35] momento  tal  como  me  has  explicado  Kim  o
[68:38] 
[68:38] sea  ahí  sería  un  cambio  demasiado  grande
[68:39] 
[68:39] lo  he  pensado  muchas  veces
[68:41] 
[68:41] pero  porque  al  final  hacer  una  industria
[68:45] 
[68:45] una  economía  no  tan  grande  como  la  de  la
[68:48] 
[68:48] salud  más  eficiente  es  cojonudo  pero  es
[68:51] 
[68:51] que  además  salvar  vidas  es  mucho  más
[68:54] 
[68:54] impactante  con  lo  cual  el  sí  e  el  valor
[68:57] 
[68:57] en  el  planeta  que  puedes  aportar
[68:59] 
[68:59] haciendo  esto  es  muy  grande  pero
[69:00] 
[69:00] realmente  para  conseguir  hacer  un  cambio
[69:01] 
[69:01] tan  radical  tendrías  que  hacerlo  todo  no
[69:03] 
[69:03] ser  aseguradora  proveedora  de  servicios
[69:05] 
[69:05] de  salud  eh  diagnosticador  Y  seguramente
[69:09] 
[69:09] incluso  montar  las  instalaciones
[69:12] 
[69:12] alrededor  del  mundo  o  sea  un  tesla  de  la
[69:14] 
[69:14] salud  que  hiciera  toda  la  cadena  de
[69:16] 
[69:16] valor  pero  yo  en  la  parte  de  imagen  sí
[69:18] 
[69:18] que  quiero  hacerlo  en  algún  momento
[69:20] 
[69:20] bueno  es  O  sea  si  conseguís  hacer  muy
[69:22] 
[69:22] barata  la  detección  que  empieza  por  no
[69:25] 
[69:25] necesitar  un  humano  ese  es  el  coste  más
[69:27] 
[69:27] grande  sí  a  largo  plazo  no  pero  a  corto
[69:30] 
[69:30] plazo  yo  sí  quiero  Imagínate  que  yo  con
[69:32] 
[69:32] presupuesto  infinito  me  quiero  hacer  un
[69:34] 
[69:34] diagnóstico  completo  para  prevenir
[69:36] 
[69:36] cualquier  cosa  detectar  cualquier  cosa
[69:38] 
[69:38] que  tenga  no  del  coste  real  de  ese
[69:41] 
[69:41] diagnóstico  la  gran  mayoría  irá  en
[69:44] 
[69:44] médicos  en  personas  sí  la  amortización
[69:46] 
[69:46] de  la  máquina  la  electricidad  y  el
[69:48] 
[69:48] alquiler  del  hospital  donde  está  la
[69:50] 
[69:50] máquina  son  cuatro  duros  comparados  con
[69:53] 
[69:53] la  hora  de  la  persona  que  va  a  analizar
[69:56] 
[69:56] estas  imágenes  con  lo  cual  tú  puedes
[69:59] 
[69:59] eficienci  muchísimo  la  parte  de  la
[70:00] 
[70:00] persona  no  sí  sí  efectivamente  ahí  en
[70:03] 
[70:03] realidad  eh  los  algoritmos  pueden
[70:06] 
[70:06] conseguir  directamente  discriminar  Qué
[70:09] 
[70:09] zonas  de  tu  cuerpo  no  tien  ninguna
[70:10] 
[70:10] alteración  y  Y  qué  zona  Sí  y
[70:13] 
[70:14] directamente  emitir  una  recomendación
[70:16] 
[70:16] para  un  clínico  en  este  caso  no  porque
[70:19] 
[70:19] al  final  cualquier  enfermedad  que
[70:21] 
[70:21] detectes  se  tiene  que  tratar  de  una
[70:22] 
[70:22] manera  o  de  otra  No  y  el  clínico  lo  vas
[70:24] 
[70:24] a  necesitar  siempre  una  pregunta  sabes
[70:28] 
[70:28] el  concepto  de  biohacker  lo  que  es  es
[70:30] 
[70:30] esta  gente  que  se  mide  sus  marcadores
[70:33] 
[70:33] seguramente  de  una  manera  muy
[70:35] 
[70:35] superficial  y  poco  informada  con  anillos
[70:38] 
[70:38] relojes  incluso  parches  no  que  te  miden
[70:40] 
[70:40] creo  el  nivel  de  azúcar  en  en  sangre  eh
[70:43] 
[70:43] es  una  tendencia  que  se  está  poniendo
[70:44] 
[70:44] muy  de  moda  y  ahora  también  e  hay
[70:47] 
[70:47] incluso  gente  que  va  más  allá  que
[70:49] 
[70:49] empieza  a  monitorizar  de  verdad  no  con
[70:52] 
[70:52] testeos  eh  diagnósticos  serios
[70:55] 
[70:55] seguramente  preventivamente  quizá  porque
[70:56] 
[70:56] tienen  dinero  o  porque  están
[70:57] 
[70:57] obsesionados  con  este  tema  Si
[71:00] 
[71:00] tú  quisieras  saber  no  quisieras  hacerte
[71:03] 
[71:03] un  diagnóstico  completo  y  decir  Oye  yo
[71:05] 
[71:05] estoy  sano  potencialmente  pero  quiero
[71:06] 
[71:07] asegurarme  de  que  si  tengo  un  cáncer  lo
[71:08] 
[71:08] detecto  temprano  si  tengo  una  situación
[71:09] 
[71:09] que  se  puede  complicar  la  detecto
[71:11] 
[71:11] temprana  qué  harías  qué  le  recomendarías
[71:13] 
[71:13] a  alguien  potencialmente  yo  que  quisiera
[71:15] 
[71:15] hacer  esto  es  que  yo  no  soy  la  mejor
[71:17] 
[71:17] persona  para  recomendarlo  porque  yo  te
[71:20] 
[71:20] diría  hace  escáneres  de  total  Body
[71:24] 
[71:24] frecuentemente  hace  colonoscopias
[71:26] 
[71:26] frecuentemente  eh  hace  analíticas
[71:29] 
[71:29] frecuentemente  O  sea  a  día  de  hoy
[71:30] 
[71:30] tenemos  ya  un  conjunto  de  Test  Scanner
[71:33] 
[71:33] total  Body  Sí  colonoscopia  colonoscopias
[71:36] 
[71:36] y  analítica  analítica  Ah  luego  también
[71:41] 
[71:41] depende  de  la  edad  no  por  ejemplo  cuando
[71:43] 
[71:43] tienes  un  30
[71:45] 
[71:45] 40  ahí  podemos  soportar  muy  bien  la
[71:48] 
[71:48] duración  de  una  resonancia  magnética
[71:50] 
[71:50] total  Body  perfectamente  a  más  eda  es
[71:53] 
[71:53] peor  o  a  menor  edad  es  peor  a  más  edad
[71:56] 
[71:56] eh  Por  ejemplo  sobre  los  50  60  una  de
[72:01] 
[72:01] las  patologías  que  nos  pueden  preocupar
[72:03] 
[72:03] es  es  un  cáncer  de  pulmón  o  patologías
[72:05] 
[72:05] cardíacas  una  coronaria  coronaria  no  la
[72:08] 
[72:08] ves  bien  en  una  resonancia  magnética  y  y
[72:10] 
[72:11] lo  ves  bien  un  Tac  de  tórax  ex  esto  Cómo
[72:13] 
[72:13] se  hace  alguien  que  quiere  hacer  esto
[72:15] 
[72:15] existen  eh  servicios  en  Europa  que  hagan
[72:18] 
[72:18] esto  privados  públicos  Sí  sí  la  mayoría
[72:21] 
[72:21] de  privadas  existe  lo  que  se  conoce  como
[72:23] 
[72:23] el  chequeo  e  todos  tienen  alguna  esto  ir
[72:26] 
[72:26] al  médico  de  cabecera  y  decir  quiere  un
[72:27] 
[72:27] chequeo  sí  quiere  un  chequeo  completo
[72:29] 
[72:29] Entonces  te  hacen  un  ecocardio  te  hacen
[72:31] 
[72:31] un  tag  de  tórax  te  hacen  un  poco  paquete
[72:34] 
[72:34] yo  lo  que  creo  Es  que  todavía  no  está
[72:37] 
[72:37] como  integrado  no  es  que  te  hacen  muchas
[72:39] 
[72:39] pruebas  Y  tienes  como  diferentes
[72:41] 
[72:41] diagnósticos  pero  no  hallazgos  pero  no
[72:44] 
[72:44] tienes  como  una  información  integrada  yo
[72:47] 
[72:47] creo  que  ahí  pren  ubo  o  esra  lo  están
[72:49] 
[72:49] haciendo  bien  que  han  creado  como  este
[72:51] 
[72:51] gemelo  digital  donde  vas  encontrando  eh
[72:53] 
[72:53] qué  hallazgos  has  tenido  Mira  tienes  un
[72:55] 
[72:55] quiste  en  el  riñón  derecho  pum  y  te  lo
[72:57] 
[72:57] señalan  y  bueno  igual  no  no  s  Ahí  está
[73:00] 
[73:00] informado  no  está  informado  no  luego
[73:01] 
[73:02] quizá  te  das  cuenta  de  que  tiene  que  ver
[73:03] 
[73:03] con  otra  cosa  no  puedes  tomar  ninguna
[73:05] 
[73:05] acción  en  ese  momento  pero  es  verdad  que
[73:08] 
[73:08] yo  creo  que  esa  información  tenemos  que
[73:10] 
[73:10] recogerla  totalmente  porque  tenemos  que
[73:13] 
[73:13] saber  cómo  son  los  tipos  de  de  cuerpo
[73:16] 
[73:16] humano  Qué  características  tenemos  a
[73:18] 
[73:18] nivel  sistémico  no  yo  creo  que  la
[73:20] 
[73:20] enfermedad  no  es  un  fallo  de  un  órgano
[73:22] 
[73:22] en  realidad  la  enfermedad  puede  ser  que
[73:24] 
[73:24] tenga  un  origen  sistémico  en  muchos
[73:26] 
[73:26] casos  no  y  y  hemos  visto  por  ejemplo
[73:29] 
[73:29] covid  no  que  que  teníamos  efectos  a
[73:31] 
[73:31] nivel  respiratorio  pero  luego  tenido
[73:34] 
[73:34] impacto  a  nivel  a  nivel  cerebral  a  nivel
[73:36] 
[73:36] vascular  o  sea  el  cáncer  también  es  una
[73:39] 
[73:39] enfermedad  que  puede  iniciar  con  una
[73:42] 
[73:42] lesión  local  Pero  luego  se  distribuye
[73:44] 
[73:44] por  el  cuerpo  humano  no  Entonces  yo  creo
[73:46] 
[73:46] que  la  imagen  tiene  que  ser  capaz  de
[73:48] 
[73:48] resolver  este  tipo  de  de
[73:51] 
[73:51] problemas  gracias  por  el  por  el  tip  Oye
[73:55] 
[73:55] antes  de  cerrar  eh  Ángel  explícanos  un
[73:57] 
[73:57] poquito  de  dónde  sales  tú  Y  cómo  sabes
[73:59] 
[73:59] todas  estas  cosas  Pues  ah  a  ver  yo  la
[74:03] 
[74:03] verdad  es  que  hice  soy  venic  carló  me
[74:06] 
[74:06] fui  a  estudiar  a  Valencia  hice  telec  y
[74:09] 
[74:09] cuando  estaba  en  en  tercero  todo  lo  que
[74:12] 
[74:12] era  los  móviles  el  radar  y  no  me  gustaba
[74:15] 
[74:15] eh  lo  que  tocaba  en  aquella  época  en
[74:17] 
[74:17] teleco  Sí  pero  empezó  a  gustarme  mucho
[74:21] 
[74:21] el  las  señales  del  cuerpo  humano  no  y  Y
[74:24] 
[74:24] cómo  podíamos  medir  esas  señales  y  hacía
[74:26] 
[74:26] mucha  electrónica  En  aquel  momento  y  y
[74:28] 
[74:28] recuerdo  que  que  monté  un  kit  de  un
[74:30] 
[74:30] electrocardiógrafo  con  una  Game  Boy  eh
[74:33] 
[74:33] en  casa  para  para  jugar  y  demás  y  me  me
[74:36] 
[74:36] me  interesaba  todo  el  concepto  de  medir
[74:38] 
[74:38] el  cuerpo  humano  y  tú  eres  el  biohacker
[74:41] 
[74:41] de  verdad  sí  no  que  se  pone  un  anillito
[74:44] 
[74:44] No  la  verdad  que  lo  sigo  siendo  un  poco
[74:46] 
[74:46] incluso  tengo  un  ecógrafo  porque  me
[74:48] 
[74:48] inquieta  mucho  El  no  saber  qué  está
[74:50] 
[74:50] sucediendo  en  el  interior  del  cuerpo
[74:51] 
[74:51] humano  o  sea  eres  eres  Hardcore  bioh  de
[74:54] 
[74:54] hecho  por  ejemplo  mis  hijos  tengo  tres
[74:56] 
[74:56] tres  hijos  dos  dos  niñas  y  un  niño  y
[74:59] 
[74:59] algo  que  me  inquieta  es  Cómo  crece  un
[75:01] 
[75:01] niño  y  no  sabemos  cómo  está  por  dentro
[75:04] 
[75:04] claro  o  o  cómo  está  cualquier  ser  humano
[75:06] 
[75:06] por  dentro  no  entonces  de  ahí  viene  ese
[75:08] 
[75:08] interés  también  en  en  medir  el  cuerpo
[75:09] 
[75:10] humano  y  hacerlo  transparente  saber  todo
[75:11] 
[75:11] lo  que  ocurre  no  Y  prácticamente  cuando
[75:14] 
[75:14] estaba  en  tercero  me  apunté  a  un  curso
[75:16] 
[75:16] de  verano  con  con  un  amigo  compañero  de
[75:18] 
[75:19] piso  que  que  es  economista  y  casi  todos
[75:22] 
[75:22] los  cursos  de  verano  del  escorial  eran
[75:24] 
[75:24] de  iales  Pero  había  uno  que  era  de
[75:26] 
[75:26] ingeniería  de  la  salud  y  nos  fuimos  una
[75:29] 
[75:29] semana  yo  me  hice  este  curso  y  para  mí
[75:31] 
[75:31] fue  una  revelación  y  bueno  volví  ya
[75:34] 
[75:34] buscando  profesores  para  hacer  mi
[75:35] 
[75:35] proyecto  fin  de  carrera  empecé  ya
[75:38] 
[75:38] trabajando  en  el  proyecto  fin  de  carrera
[75:39] 
[75:39] en  en  visión  por  computador  en  un
[75:42] 
[75:42] algoritmo  para  medir  propiedades  del
[75:44] 
[75:44] hueso  con  resonancia  magnética  que  luego
[75:46] 
[75:46] acabó  en  nada  Eso  fue  un  gran
[75:48] 
[75:48] aprendizaje  de  de  una  investigación  que
[75:52] 
[75:52] tenía  sentido  porque  decías  bueno  es  que
[75:55] 
[75:55] el  hueso  se  fractura  porque  la
[75:56] 
[75:56] estructura  del  hueso  no  es  resistente
[75:58] 
[75:58] porque  a  las  mujeres  a  día  de  hoy
[76:01] 
[76:01] principalmente  posmenopausicas  que  es  la
[76:03] 
[76:03] que  padecen  de  pérdida  del  hueso  se  les
[76:05] 
[76:05] mide  la  densidad  la  pérdida  de  cantidad
[76:08] 
[76:08] de  hueso  pero  no  la  arquitectura
[76:09] 
[76:09] entonces  decamos  bueno  con  la  imagen
[76:11] 
[76:11] podemos  reconstruir  la  arquitectura  del
[76:13] 
[76:13] Hueso  y  ver  si  es  más  elástico  o  menos
[76:15] 
[76:15] elástico  Entonces  yo  desarrollé  ese
[76:18] 
[76:18] algoritmo  parecía  buena  idea  parecía
[76:20] 
[76:20] buena  idea  Pero  claro  tenías  que  poner  a
[76:22] 
[76:22] mujeres  de  80  990  años  dentro  de  una
[76:26] 
[76:26] resonancia  magnética  en  la  posición  de
[76:27] 
[76:28] Superman  boca  abajo  y  eso  la  gente
[76:29] 
[76:29] entiendo  que  sabe  lo  que  es  no  pero  es
[76:31] 
[76:31] esa  te  ponen  como  una  camilla  y  te  meten
[76:33] 
[76:33] dentro  de  un  tubo  que  hace  un  ruido
[76:35] 
[76:35] infernal  no  te  puedes  mover  eso  es
[76:37] 
[76:37] entonces  claro  cuando  vi  con  mis  propios
[76:40] 
[76:40] ojos  como  era  el  procedimiento  dije  esto
[76:42] 
[76:42] no  va  a  tener  ningún  sentido  en  en
[76:44] 
[76:44] práctica  clínica  no  y  ahí  es  cuando
[76:45] 
[76:45] aprendí  la  diferencia  entre  crear  un
[76:47] 
[76:47] algoritmo  de  investigación  incluso  me
[76:49] 
[76:49] lleva  a  tener  una  tesis  doctoral  y
[76:51] 
[76:51] publicaciones  y  siendo  honesto  podría
[76:53] 
[76:53] seguir  a  día  de  hoy  publicando  sobre  eso
[76:56] 
[76:56] sobre  esa  metodología  y  podría  seguir  en
[76:58] 
[76:58] esa  línea  de  trabajo  pero  ahí  es  cuando
[77:00] 
[77:00] pensé  bueno  tenemos  que  crear  algoritmos
[77:02] 
[77:02] Que  tengan  un  un  encaje  digamos  en  el
[77:04] 
[77:04] mercado  y  en  en  la  salud  no  entonces
[77:07] 
[77:07] empecé  a  trabajar  con  con  un  radiólogo
[77:10] 
[77:10] que  es  un  gran  visionario  de  un  uno  de
[77:13] 
[77:13] mis  referentes  que  que  ha  sido  mi  mentor
[77:15] 
[77:15] que  se  llama  Luis  marti  Bom  matí
[77:17] 
[77:17] académico  también  de  la  academia  de
[77:18] 
[77:18] medicina  y  a  pesar  de  tener  un  un  Gap  de
[77:22] 
[77:22] edad  que  teníamos  la  verdad  es  que  me
[77:25] 
[77:25] pareció  eh  la  persona  más  visionaria
[77:27] 
[77:27] metida  en  matemáticas  en  computación  le
[77:30] 
[77:30] gustaba  todo  lo  que  era  medir  las
[77:32] 
[77:32] imágenes  y  cuando  nos  encontramos  era
[77:35] 
[77:35] como  un  encaje  perfecto  porque  era  el
[77:38] 
[77:38] típico
[77:39] 
[77:39] médico  O  sea  no  no  es  correcto  es  el
[77:42] 
[77:42] atípico  médico  y  que  cree  en  la
[77:45] 
[77:45] computación  y  en  la  cuantificación  no  y
[77:48] 
[77:48] y  se  imagina  una  tecnología  que  quizás
[77:50] 
[77:50] desconoce  eso  es  No  y  se  encuentra  un
[77:52] 
[77:52] tecnólogo  empezamos  a  trabajar  la  teía
[77:54] 
[77:54] pero  no  sabe  para  qué  usarla  eso  es
[77:56] 
[77:56] empezamos  a  trabajar  conjuntamente  y  Y
[77:58] 
[77:58] empezamos  a  crear  muchísimos  algoritmos
[78:00] 
[78:00] para  cáncer  para  es  mu  típico  de  startup
[78:02] 
[78:02] eh  o  sea  muchas  grandes  invenciones
[78:04] 
[78:04] nacen  de  de  la  persona  que  se  imagina
[78:08] 
[78:08] una  tecnología  y  otro  que  conoce  la
[78:10] 
[78:10] tecnología  pero  no  no  se  la  imagina  s  sí
[78:12] 
[78:12] o  que  no  conoce  las  aplicaciones  en
[78:13] 
[78:13] Steve  Jobs  Steve  bosniak  no  en  muchos  de
[78:15] 
[78:15] estos  grandes  partnerships  tampoco  os
[78:18] 
[78:18] quiero  comparar  eh  esa  persona  es  la  que
[78:20] 
[78:20] la  que  te  allanó  el  camino  a  entender
[78:22] 
[78:22] Cómo  utilizar  Sí  estas  estas  habilidades
[78:25] 
[78:25] que  tú  estabas  desarrollando  eh  con
[78:26] 
[78:26] impacto  y  yo  creo  que  una  de  mis  grandes
[78:29] 
[78:29] experiencias  fue  trabajar  codo  con  codo
[78:31] 
[78:31] con  radiólogos  estuve  directamente  en  en
[78:33] 
[78:33] mi  despacho  era  al  lado  de  los
[78:35] 
[78:35] radiólogos  que  estaban  informando
[78:36] 
[78:36] despacho  dónde  en  quirón  cuando  empecé
[78:38] 
[78:38] yo  a  trabajar  como  qué  como  ingeniero  de
[78:41] 
[78:41] investigación  del  servicio  de  radiología
[78:44] 
[78:44] vale  empecé  a  desarrollar  ahí  la  la
[78:46] 
[78:46] investigación  eras  un  empleado  para
[78:48] 
[78:48] ayudarles  a  mejorar  su  proceso  de
[78:50] 
[78:50] diagnóstico  radiológico  correcto  pero
[78:52] 
[78:52] eso  ya  fue  una  apuesta  de  de  este  médico
[78:55] 
[78:55] de  Luis  que  tenía  Esa  visión  Claro
[78:57] 
[78:57] porque  lo  normal  es  contratar  a
[78:59] 
[78:59] radiólogos  pero  de  repente  un  ingeniero
[79:01] 
[79:01] de  telecos  es  que  habían  comprado  una
[79:03] 
[79:03] máquina  de  resonancia  magnética  de  tres
[79:06] 
[79:06] teslas  era  la  segunda  de  España  creo  de
[79:08] 
[79:08] tres  teslas  sí  que  es  el  campo  magnético
[79:10] 
[79:10] es  como  60.000  veces  el  campo  magnético
[79:12] 
[79:12] de  la  ti  Qué  cuesta  una  máquina  de  estas
[79:13] 
[79:13] eh  más  que  tres
[79:15] 
[79:15] teslas  pues  más  de  un  millón  de  euros
[79:18] 
[79:18] dependiendo  del  fabricante  sí  entre  un
[79:21] 
[79:21] millón  o  2  millones  por  ahí  incluso  dos
[79:23] 
[79:23] y  algo  en  algunos  casos  en  función  de
[79:24] 
[79:25] todo  lo  que  lleve  entonces  acababan  de
[79:26] 
[79:26] comprar  un  equipo  así  y
[79:28] 
[79:28] decían  todas  las  prestaciones  que  tiene
[79:31] 
[79:31] toda  la  resolución  espacial  aquí  se
[79:33] 
[79:33] puede  extraer  información  no  entonces
[79:35] 
[79:35] creamos  un  pequeño  equipo  de  ingeniería
[79:38] 
[79:38] y  de  análisis  de  imagen
[79:39] 
[79:39] eh  éramos  ahí  unos  cuantos  ingenieros  en
[79:42] 
[79:42] el  servicio  pedimos  ayudas  eh  nos
[79:45] 
[79:45] financiaron  con  con  granch  y  demás  pero
[79:47] 
[79:48] ya  había  un  momento  en  el  que  h  todo  lo
[79:51] 
[79:51] que  estábamos  desarrollando  tenía  que
[79:53] 
[79:53] aplicarse  a  a  a  más  gente  no  entonces
[79:56] 
[79:56] decidimos  en  ese  momento  crear  crear
[79:59] 
[79:59] kiim  eh  creamos  desde  ese  equipo  de
[80:02] 
[80:02] quirón  eh  Sí  desde  ese  equipo  eh
[80:04] 
[80:05] decidimos  crear  kiim  le  ofrecimos  en  ese
[80:07] 
[80:07] momento  a  a  quirón  ser  parte  de  de  la
[80:10] 
[80:10] idea  pero  kiron  estaba  también  en  una
[80:12] 
[80:12] fase  ya  de  de  cambio  de  de  ciclo  cerca
[80:15] 
[80:16] de  del  exit  que  que  tuvieron  y  ya  a
[80:19] 
[80:19] partir  de  ahí  e  nosotros  consolidamos  la
[80:22] 
[80:22] compañía  eh
[80:25] 
[80:25] firmamos  un  acuerdo  de  spinoff  con  la  fe
[80:27] 
[80:27] y  es  cuando  con  la  fe  con  el  hospital  la
[80:29] 
[80:29] fe  de  valencia  es  cuando  yo  entré  como
[80:32] 
[80:33] investigador  y  emprendedor  en  lo  que  se
[80:35] 
[80:35] llamaba  el  biopolo  la  fe  y  bueno  se
[80:37] 
[80:37] sigue  llamando  que  es  como  la  incubadora
[80:38] 
[80:38] de  empresas  del  hospital  la  fe  y  de  ahí
[80:41] 
[80:41] Ya  pasé  a  lanzadera  a  la  aceleradora  de
[80:44] 
[80:44] de  Juan  rooch  en  la  tercera  edición  y  en
[80:48] 
[80:48] lanzadera  es  cuando  Sí  tuve  financiación
[80:50] 
[80:50] para  fichar  al  primer  trabajador  en  en
[80:54] 
[80:54] 2015  15  que  fue  Fabio  que  sigue  en  la
[80:56] 
[80:56] compañía  es  un  gran  ingeniero  y  nuestro
[80:59] 
[80:59] líder  de  y  ese  mentor  tuyo  sí  ha
[81:02] 
[81:02] participado  de  alguna  forma  en  kiim  ha
[81:04] 
[81:04] seguido  involucrado  s  él  fue  parte  del
[81:06] 
[81:06] equipo  fundacional  hasta  que  un  poco  él
[81:10] 
[81:10] tenía  que  seguir  su  trayectoria
[81:11] 
[81:11] académica  esto  es  muy  típico  también  en
[81:13] 
[81:13] el  mundo  académico  y  demás  el  seguir  en
[81:16] 
[81:16] el  hospital  al  final  es  el  director  del
[81:18] 
[81:18] área  de  imagen  médica  de  la  fe  entonces
[81:20] 
[81:20] llegó  un  momento  en  que  yo  le  compré  las
[81:22] 
[81:22] acciones  yo  seguí  mi  un  emprendedor
[81:25] 
[81:25] también  En  aquel  momento  en  lanzadera
[81:26] 
[81:26] eran  mucho  de  Oye  es  que  el  emprendedor
[81:29] 
[81:29] aquí  tiene  que  tener  la  propiedad  de  la
[81:30] 
[81:30] compañía  no  y  y  creo  que  es  muy  muy
[81:32] 
[81:32] importante  seguí  mi  camino  como  como
[81:35] 
[81:35] emprendedor  Él  sigue  como  advisor  médico
[81:38] 
[81:38] de  la  compañía  tenemos  una  excelente
[81:41] 
[81:41] relación  y  Y  la  verdad  es  que  es  y
[81:44] 
[81:44] seguirá  siendo  siempre  mi  mentor  en  en
[81:46] 
[81:46] la  parte  de  de  Medicina  ingeniería  y
[81:49] 
[81:49] también  muchos  aspectos  personales  y  y
[81:52] 
[81:52] la  verdad  que  eso  es  un  poco  la  la
[81:53] 
[81:53] trayectoria  no  y  luego  esa  parte  más  de
[81:56] 
[81:56] investigación  la  completé  con  el
[81:59] 
[81:59] aprendizaje  de
[82:00] 
[82:00] lanzadera  Gracias  A  toda  la  formación
[82:03] 
[82:03] que  me  dieron  en  en  gestión  en  en
[82:05] 
[82:05] modelos  de  negocio  en  Cómo  cómo  crear
[82:08] 
[82:08] cultura  corporativa  que  que  me  pareció
[82:11] 
[82:11] Pues  un  nuevo  mundo  no  y  insistí  mucho
[82:14] 
[82:14] en  crear  una  una  cultura  corporativa  muy
[82:17] 
[82:17] sólida  en  kibin  o  sea  el  que  la  misión
[82:20] 
[82:20] la  visión  los  valores  Eh  no  fueran
[82:23] 
[82:23] palabras  vacías  fui  muy  machacón  desde
[82:26] 
[82:26] los  principios  en  decir  bueno  Cuáles  son
[82:28] 
[82:28] nuestros  valores  Y  por  qué  no  y  Y  la
[82:31] 
[82:31] verdad  es  que  lo  Hemos  llegado  lo  hemos
[82:33] 
[82:33] llevado  muy  a  raj
[82:35] 
[82:35] tabla  repito  los  valores  repito  la
[82:38] 
[82:38] misión  y  hacia  dónde  vamos  muy
[82:41] 
[82:41] frecuentemente  creo  que  también  algo  que
[82:44] 
[82:44] yo  pensaba  que  era  normal  pero  luego  he
[82:46] 
[82:46] visto  que  no  lo  era  piché  a  una  persona
[82:48] 
[82:48] de  recursos  humanos  muy  pronto  cuando
[82:50] 
[82:50] éramos
[82:51] 
[82:51] 20  que  es  Jorge  Navarro  que  es  ch  of  que
[82:54] 
[82:54] tenemos  ahora  y  Y  la  verdad  es  que  esto
[82:57] 
[82:57] nos  ha  permitido  crear  una  cultura
[82:58] 
[82:58] corporativa  muy  muy  fuerte  y  muy  férrea
[83:00] 
[83:01] no  y  en  ese  sentido  Tenemos  también  muy
[83:04] 
[83:04] muy  baja  tasa  de  rotación  estamos
[83:06] 
[83:06] captando  talento  recibimos  como  1000
[83:07] 
[83:07] currículums  el  año  pasado  1000  y  pico  y
[83:11] 
[83:11] y  la  verdad  que  esa  parte  la  aprendí  eh
[83:14] 
[83:14] un  poco  gracias  a  esa  siguiente  etapa  ya
[83:17] 
[83:17] de  formarme  más  como  emprendedor  no  y
[83:19] 
[83:20] estoy  estoy  satisfecho  de  no  haber
[83:22] 
[83:22] creado  solo  producto  sino  haber  creado
[83:24] 
[83:24] compañía  también  que  yo  creo  que  es  es
[83:26] 
[83:26] importante  porque  muchas  veces  podemos
[83:28] 
[83:28] crear  producto  y  nos  podemos  olvidar  de
[83:30] 
[83:30] de  crear  esa  estructura  empresarial  no
[83:34] 
[83:34] general  se  dice  que  la  primera  etapa  de
[83:36] 
[83:37] los  fundadores  es  crear  producto  la
[83:39] 
[83:39] segunda  el  producto  es  la  compañía  es  y
[83:42] 
[83:42] el  rol  de  los  fundadores  es  crear  la
[83:44] 
[83:44] compañía  no  y  hay  una  compañía  que  crea
[83:45] 
[83:45] producto  y  lo  lleva  y  lo  lleva  mercado
[83:47] 
[83:47] Oye  Ángel  me  quedaría  aquí  6  horas  y  me
[83:49] 
[83:49] apuntaría  a  medicina  como  te  siga
[83:51] 
[83:51] preguntando  cosas  porque  me  estoy
[83:53] 
[83:53] aprendiendo  un  montón  m  Muchísimas
[83:54] 
[83:54] gracias  por  venir  hemos  aprendido  mucho
[83:57] 
[83:57] Espero  que  la  audiencia  también  haya
[83:58] 
[83:58] aprendido  partes  nuevas  de  tanto  de
[84:01] 
[84:01] negocio  como  de  Cómo  funciona  un  poquito
[84:03] 
[84:03] el  mundo  y  también  agradecer  a  Microsoft
[84:05] 
[84:05] que  nos  ha  presentado  que  es  un  Partner
[84:07] 
[84:07] vuestro  y  de  hecho  nos  sugirió  que
[84:08] 
[84:08] loamos  contigo  que  estabas  un  poco  fuera
[84:10] 
[84:10] de  nuestra  órbita  no  porque  te  te  mueves
[84:12] 
[84:12] en  una  industria  totalmente  parecida
[84:14] 
[84:14] Muchísimas  gracias  Ángel  y  a  todos
[84:16] 
[84:16] vosotros  nos  vemos  la  semana  que  viene