El modelo de base piramidal para ondas cerebrales puede potenciar los EEG

Se están aplicando modelos de IA a todos los conjuntos de datos disponibles, pero sus resultados son inconsistentes. Esto es tan cierto en el mundo médico como en cualquier otro lugar, pero una startup llamada Piramidal cree que tiene algo seguro con un modelo fundamental para analizar datos de escáneres cerebrales.

Los cofundadores Dimitris Sakellariou y Kris Pahuja observaron que la tecnología electroencefalográfica (EEG), si bien se utiliza prácticamente en todos los hospitales, está fragmentada entre muchos tipos de máquinas y requiere conocimientos especializados para interpretarla. Un software que pueda detectar constantemente patrones preocupantes, independientemente del momento, el lugar o el tipo de equipo, podría mejorar los resultados para las personas con trastornos cerebrales y, al mismo tiempo, aliviar parte de la carga de enfermeras y médicos con exceso de trabajo.

“En la UCI neuronal, hay enfermeras que monitorean al paciente y buscan señales en el EEG. Pero a veces tienen que salir de la habitación y estas son condiciones graves», dijo Pahuja. Una lectura anormal o una alarma pueden significar un episodio epiléptico, un derrame cerebral o cualquier otra cosa; las enfermeras no tienen esa capacitación e incluso los médicos especialistas pueden reconocer uno pero no el otro.

Los dos fundaron la empresa después de trabajar durante años en la viabilidad de herramientas computacionales en neurología. Descubrieron que existe absolutamente una manera de automatizar el análisis de los datos de EEG que es beneficiosa para el tratamiento, pero que no existe una forma sencilla de utilizar esa tecnología donde sea necesaria.

«Tengo experiencia con esto y he estado sentado junto a neurólogos en el quirófano para comprender exactamente por qué estas ondas cerebrales son útiles y cómo podemos construir sistemas computacionales para identificarlas», dijo Sakellariou. “Son útiles en muchos contextos, pero cada vez que se utiliza un dispositivo EEG, hay que reconstruir todo el sistema para ese problema específico. Quiere obtener nuevos datos, quiere que los humanos anoten los datos desde cero”.

Esto ya sería bastante difícil si todos los sistemas de EEG, la configuración de TI del hospital y el formato de datos fueran iguales, pero difieren mucho en los elementos más básicos, como cuántos electrodos hay en la máquina y dónde se colocan.

Los fundadores de Piramidal creen (y afirman saberlo, aunque esta culminación de su trabajo permanece inédita) que un modelo fundamental para leer EEG puede realizar un trabajo de detección de patrones de ondas cerebrales que salve vidas de forma inmediata y no después de meses de estudios.

Para ser claros, no pretende ser una plataforma médica que lo haga todo; un análogo más cercano podría ser la serie Llama de Meta de modelos (relativamente) abiertos, que pagan el costo inicial de crear la capacidad básica de comprensión del lenguaje. Depende de usted crear un chatbot de servicio al cliente o un amigo digital, pero tampoco funcionará sin la capacidad fundamental de comprender el lenguaje humano.

Pero los modelos de IA no se limitan al lenguaje: se pueden entrenar para trabajar en dinámica de fluidos, música, química y más. Para Piramidal, el «lenguaje» es la actividad cerebral, tal como la leen los EEG, y el modelo resultante es conceptualmente capaz de comprender e interpretar señales de cualquier configuración, cualquier número de electrodos o modelo de máquina, y cualquier paciente.

Nadie ha construido uno todavía, al menos no públicamente.

Aunque tuvieron cuidado de no exceder su progreso actual, Sakellariou y Pahuja dijeron: «Hemos construido el modelo fundamental, hemos hecho nuestros experimentos con él y ahora estamos en el proceso de producir el código base para que esté listo para ser utilizado». escalado a miles de millones de parámetros. No se trata de investigación; desde el primer día se trata de construir el modelo”.

La primera versión de producción de este modelo se implementará en hospitales a principios del próximo año, dijo Pahuja. «Estamos trabajando en cuatro pilotos a partir del primer trimestre; cuatro de ellos se probarán en la UCI y los cuatro quieren desarrollarse junto con nosotros» Pudimos probar el concepto del modelo funcionando en las diversas circunstancias que presenta cada uno. unidad de cuidados (Por supuesto, la tecnología de PIramidal puede ser, sobre todo, el seguimiento de los pacientes que normalmente se proporciona)[dmufuqerba’pilotilijibdewfil-Q1;erbgħaminnhomsejittestjawfl-ICUul-erbgħajridujiżviluppawflimkienmagħna”Dinsetkunprovasiewjatal-kunċettlil-mudelljaħdemfiċ-ċirkustanzivarjippreżentatiminnkullunitàtal-kura(Naturalmentit-teknoloġijata’PIramidalsetkun’ilfuqminnkullmonitoraġġlil-pazjentinormalmentjiġupprovduti)

El modelo básico aún deberá perfeccionarse para ciertas aplicaciones, trabajo que Pahuja dijo que al principio harán ellos mismos; A diferencia de muchas otras empresas de IA, no planean construir un modelo básico y luego retirar los pagos por el uso de la API. Pero tenían claro que sigue siendo increíblemente valioso tal como está.

“No existe ningún mundo en el que un modelo entrenado desde cero funcione mejor que un modelo previamente entrenado como el nuestro; tener un buen comienzo sólo puede mejorar las cosas», afirmó Sakellariou. «Sigue siendo el modelo de EEG más grande jamás creado, infinitamente más grande que cualquier otro modelo que exista».

Para avanzar, Piramidal necesita los dos elementos esenciales para cualquier empresa de IA: dinero y datos. Comenzarán primero, con una ronda inicial de 6 millones de dólares liderada conjuntamente por Adverb Ventures y Lionheart Ventures, con la participación de Y Combinator e inversores ángeles. Ese dinero se destinará a costes informáticos (enormes para modelos de formación) y personal.

En cuanto a datos, tienen suficiente para entrenar su primer modelo de producción. “Resulta que hay muchos datos de código abierto, pero también muchos datos de código abierto. ensilado datos. Así que hemos estado en el proceso de agregar y armonizar eso en un gran almacén de datos integrado».

Sin embargo, las asociaciones con hospitales deberían proporcionar datos de formación valiosos y voluminosos: miles de horas de ellos. Esta y otras fuentes pueden ayudar a elevar la próxima versión del modelo más allá de la capacidad humana.

Actualmente, dijo Sakellariou, “podemos abordar con confianza este conjunto de patrones definidos que los médicos desconfían. Pero un modelo más grande nos permitirá seleccionar modelos más pequeños de los que el ojo humano puede detectar de manera consistente y empírica».

Aún queda un largo camino por recorrer, pero la capacidad sobrehumana no es un requisito previo para mejorar la calidad de la atención. Los pilotos de la UCI deberían permitir que la tecnología sea evaluada y documentada mucho más rigurosamente, tanto en la literatura científica como probablemente en las salas de reuniones de inversores.