¿Y si diagnosticar una condición de salud mental pudiera algún día ser tan rutinario como hacerse un análisis de sangre en tu clínica local? Esa es la ambición que impulsa a Hemispheric, una startup creada por el coinventor de FaceID de Apple, que ahora utiliza diagnósticos cerebrales con IA para detectar trastornos como el TEPT, la depresión y el Parkinson, sin cirugía, sin máquinas de imagen y, potencialmente, sin los largos tiempos de espera que definen la atención psiquiátrica moderna.
Summary
Conclusiones clave
- Hemispheric recaudó 52 millones de dólares en financiación en etapas tempranas para desarrollar diagnósticos cerebrales no invasivos impulsados por IA.
- La startup entrenó sus modelos de deep learning con datos cerebrales recopilados de 100.000 voluntarios en Asia, Tel Aviv y Boston.
- Su sistema utiliza un casco EEG ligero y una app de tablet para medir la actividad cerebral durante aproximadamente 15 minutos.
- El primer producto se centra en el diagnóstico de TEPT y está previsto para su presentación a la FDA a principios de 2025, con un lanzamiento público previsto para 2027.
- El cofundador Hagai Lalazar imagina que el dispositivo sea tan barato y esté tan extendido como un análisis de sangre en clínicas y hospitales.
La conexión con FaceID: por qué importa la trayectoria de este fundador
Gidi Littwin pasó años en Apple construyendo el tipo de sistemas de IA que requerían enormes conjuntos de datos para funcionar. FaceID necesitó cientos de miles de sujetos para entrenar los modelos que permiten que tu teléfono reconozca tu rostro en la oscuridad, en ángulo o detrás de unas gafas. Cuando Littwin dejó Apple en 2020, no se estaba alejando de ese enfoque: estaba buscando dónde aplicarlo en contextos de mayor riesgo.
Lo encontró en Hagai Lalazar, quien le escribió un mensaje en frío por LinkedIn después de hablar con aproximadamente otros 75 candidatos. Lalazar había estado trabajando en sistemas de IA para estudiar el cerebro sin procedimientos invasivos. Lo que necesitaba era alguien que entendiera cómo construir una operación comercial de datos a gran escala. Littwin era esa persona.
El paralelismo es llamativo. Así como FaceID requirió enormes canalizaciones de recopilación de datos para enseñar a las máquinas a reconocer rostros humanos, Hemispheric tuvo que enseñar a las máquinas a reconocer algo mucho más complejo: la firma eléctrica de un cerebro alterado. «Detrás de estos proyectos hubo operaciones masivas de recopilación de datos y sabíamos que teníamos que construir algo muy similar en Hemispheric», dijo Littwin a WIRED.
La tecnología de diagnóstico cerebral con IA de Hemispheric
La base de la plataforma de Hemispheric es su conjunto de datos, y su escala es lo que diferencia a esta startup de la mayoría de competidores en el sector. Lalazar y Littwin recopilaron lo que describen como su «posesión más preciada»: un cuarto de millón de horas de datos de actividad cerebral de 100.000 voluntarios remunerados reclutados en Asia, Tel Aviv y Boston.
Entrenando IA con 100.000 conjuntos de datos cerebrales
Los participantes no estaban simplemente tumbados inmóviles en escáneres. Realizaron una serie de tareas que parecían juegos, pero que estaban diseñadas para activar regiones específicas del cerebro. El conjunto de datos resultante proporcionó a la empresa algo poco común en neurociencia: un corpus de actividad cerebral grande, diverso y ricamente etiquetado para entrenar modelos de deep learning.
La analogía que traza Hemispheric es con los grandes modelos de lenguaje. Así como un LLM deduce significado analizando patrones estadísticos en texto, el modelo de frontera de Hemispheric infiere la función cerebral a partir de patrones de actividad eléctrica medidos dentro del cráneo. Cuando se probó en subconjuntos de individuos diagnosticados con TEPT, esquizofrenia y depresión, el modelo realizó evaluaciones precisas del estado de salud cerebral de esas personas. La empresa también está llevando a cabo un estudio clínico para comprobar si el modelo puede diagnosticar —e incluso predecir— el Alzheimer.
Cómo funciona el sistema: casco EEG y app de tablet
La interfaz clínica es deliberadamente sencilla. Un paciente lleva un casco EEG ligero e interactúa con una app en una tablet durante unos 15 minutos. Durante ese tiempo, el casco registra la actividad eléctrica del cerebro. El modelo de IA de Hemispheric analiza entonces esas señales para ayudar a los clínicos a realizar diagnósticos, identificar el enfoque de tratamiento más eficaz y hacer un seguimiento de la evolución del paciente a lo largo del tiempo.
Aquí es donde el ángulo del diagnóstico cognitivo no invasivo se vuelve realmente significativo. Actualmente, el diagnóstico de depresión, Parkinson o Alzheimer depende en gran medida de cuestionarios subjetivos y observaciones de comportamiento, herramientas cuya fiabilidad varía y que son difíciles de escalar. Una señal constante basada en hardware que la IA pueda interpretar de forma objetiva representa un cambio significativo en la forma en que podrían evaluarse las condiciones de salud mental.
Enfoque clínico e hitos regulatorios
El primer objetivo comercial de Hemispheric es el TEPT, una condición que afecta a millones de personas y que sigue siendo notoriamente difícil de diagnosticar de forma consistente. El plan es presentar este producto a la FDA para su aprobación a principios de 2025, con un lanzamiento público previsto para 2027 si se obtiene esa aprobación.
Trastornos objetivo y producto inicial
Más allá del TEPT, la plataforma ya ha mostrado potencial en una variedad de condiciones. El modelo de IA se ha probado en casos que implican depresión, esquizofrenia y Parkinson. El trabajo sobre el Alzheimer sigue en fase de estudio clínico, lo cual es una distinción importante: la empresa aún no afirma tener un producto validado en esa área.
Lo que revela la cartera de trastornos objetivo es una estrategia deliberada: Hemispheric se está posicionando en la intersección de la psiquiatría y la neurología, dos campos que históricamente han carecido de herramientas diagnósticas fiables basadas en biomarcadores. Es una brecha amplia, y cubrir siquiera una parte de ella sería significativo tanto médica como comercialmente.
Cronograma de presentación a la FDA y planes de lanzamiento público
La vía de la FDA será un momento definitorio para la empresa. La aprobación regulatoria no solo valida la ciencia, sino que desbloquea el mercado clínico en Estados Unidos y sienta un precedente para aprobaciones en otras jurisdicciones. El objetivo de lanzamiento público en 2027 refleja el ritmo realista del proceso regulatorio más que una falta de urgencia por parte de Hemispheric.
Financiación, visión y posición en el mercado
La ronda de financiación de 52 millones de dólares atrajo tanto a firmas de capital riesgo estadounidenses e israelíes como a inversores individuales. Entre ellos se encuentra Howard Morgan, uno de los primeros inversores en Uber, cuya participación señala el tipo de apuesta temprana y de alta convicción que suele producirse cuando los inversores ven una base técnica realmente diferenciada.
Asegurar 52 millones de dólares para el desarrollo y la expansión
La empresa planea desplegar el capital en varios frentes: construir alianzas con gobiernos y sistemas de salud, ampliar su equipo en Estados Unidos, avanzar hacia la aprobación regulatoria y, de forma crítica, recopilar datos cerebrales de millones de personas más para mejorar el rendimiento del modelo.
Este último punto importa más de lo que podría parecer. Los modelos de diagnóstico con IA mejoran con los datos, y un conjunto de datos más grande y diverso reduce el riesgo de que el modelo funcione de manera inconsistente en distintas poblaciones. Escalar la recopilación de datos no es, por tanto, solo un movimiento de crecimiento, sino también científico.
Visión de diagnósticos cerebrales accesibles como los análisis de sangre
«El futuro que imaginamos es uno en el que esto sea similar a un análisis de sangre», dijo Lalazar a WIRED. «El dispositivo va a ser muy, muy barato; podrá venderse y distribuirse en clínicas de salud mental, hospitales e incluso en las consultas de psicólogos».
Esa visión es ambiciosa, pero la lógica es sólida. Los análisis de sangre democratizaron los diagnósticos de salud física al eliminar la necesidad de infraestructura especializada. Si un dispositivo EEG de bajo coste y una app de tablet pueden detectar de forma fiable trastornos cerebrales en una sesión de 15 minutos, el alcance potencial es enorme, especialmente en sistemas sanitarios donde el acceso a neurólogos o psiquiatras es limitado.
Paisaje competitivo y desarrollo estratégico de escáneres cerebrales propios
Hemispheric opera en un espacio cada vez más concurrido. OpenAI y Anthropic se están expandiendo al sector sanitario, y las herramientas de diagnóstico asistidas por IA para afecciones como el cáncer de pulmón ya se utilizan clínicamente en toda Europa. La presión competitiva es real.
La respuesta estratégica de Hemispheric pasa en parte por la diferenciación tecnológica. La empresa está desarrollando sus propios escáneres cerebrales propietarios, distintos de los dispositivos EEG estándar. Como dijo Littwin: «Estos dispositivos nunca se construyeron para el aprendizaje automático y definitivamente no para el deep learning». La implicación es que el hardware EEG disponible en el mercado impone límites a la calidad de los datos con los que puede trabajar un modelo de deep learning, y que los escáneres personalizados podrían desbloquear diagnósticos significativamente mejores.
Que el hardware propietario proporcione a Hemispheric una ventaja duradera dependerá de cómo evolucione la ciencia y de si la FDA aprueba su producto para TEPT según lo previsto. Pero la combinación de un conjunto de datos diferenciado, un fundador con experiencia probada en IA a gran escala y una vía regulatoria clara sitúa a Hemispheric en una posición más sólida que la mayoría de las startups que intentan llevar diagnósticos cerebrales con IA al mercado. El próximo hito —esa presentación a la FDA— dirá mucho a la industria sobre si la ciencia se sostiene bajo el escrutinio regulatorio.
Preguntas frecuentes
¿Qué tipo de trastornos cerebrales está diseñado para diagnosticar el modelo de IA de Hemispheric?
El modelo de IA de Hemispheric está diseñado para diagnosticar trastornos como TEPT, depresión, Parkinson y esquizofrenia, y la empresa está llevando a cabo actualmente un estudio clínico para evaluar si también puede diagnosticar y predecir la enfermedad de Alzheimer.
¿Cómo recopila Hemispheric datos cerebrales para sus modelos de IA?
La empresa recopiló datos de actividad cerebral de 100.000 voluntarios remunerados en Asia, Tel Aviv y Boston. Los participantes llevaron un casco EEG ligero y realizaron actividades basadas en tareas diseñadas para activar diferentes partes del cerebro, generando un cuarto de millón de horas de actividad cerebral registrada.
¿Cuál es el cronograma previsto para el primer producto de diagnóstico de Hemispheric aprobado por la FDA?
Hemispheric planea presentar su primer producto —centrado en el diagnóstico de TEPT— a la FDA para su aprobación a principios de 2025. Si se aprueba, la empresa aspira a poner el producto a disposición del público en 2027.
¿Cómo planea Hemispheric hacer que los diagnósticos cerebrales sean más accesibles?
La empresa imagina desplegar un dispositivo EEG de bajo coste de forma amplia en clínicas de salud mental, hospitales y consultas de psicólogos, haciendo que los diagnósticos cerebrales sean tan rutinarios y asequibles como un análisis de sangre estándar.
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Artículo producido con la ayuda de inteligencia artificial y revisado por el equipo editorial.
