Sensi.AI TC en directo

Monitorear a los pacientes de forma remota sin comprometer su privacidad es una tarea desafiante. Pero uno de los cofundadores cree que ha descifrado el código.

En un episodio reciente de TechCrunch Live, el evento semanal de TC dedicado a ayudar a los fundadores a construir mejores empresas con respaldo de riesgo, Romi Gubes, CEO Sensi IAhabló sobre cómo creó una empresa que utiliza software de inteligencia artificial basado en sonido para detectar y predecir anomalías que podrían afectar la salud de las personas que reciben atención domiciliaria.

Romi, una ingeniera de software de formación que ha trabajado en compañías Fortune 500, incluidas Cisco, Dell y Vonage, dice que se inspiró para iniciar Sensi.AI en un episodio de abuso en el preescolar de su hija.

“Fue una de las cosas en la vida que realmente te cambia la vida”, dijo. “Quería usar mi experiencia en tecnología para ayudar a estas personas vulnerables a mantenerse seguras en cualquier entorno de atención”.

Esto la impulsó a escasez masiva trabajadores de atención domiciliaria en los EE. UU. y los efectos que puede tener el “envejecimiento en el lugar” sin el apoyo de infraestructura adecuado.

“Como la mayoría de ustedes saben, a medida que pasa el tiempo, hay más y más adultos mayores y menos personas jóvenes que potencialmente pueden cuidarlos”, dijo Romi. “Me di cuenta muy rápidamente de cuánto dolor hay en la industria del cuidado de personas mayores”.

Sensi.AI TC en directo

Créditos de la imagen: Sensi IA

Fundada en 2018, Sensi.AI ha crecido bastante rápido, ahora cuenta con 70 empleados en dos países, EE. UU. e Israel, y clientes en 37 estados que atienden a miles de personas. En el camino, Sensi.AI recaudó $25 millones de inversionistas, incluido Sergey Gribov, socio general de Flint Capital y miembro de la junta directiva de Sensi.AI, quien se unió a la discusión de TC Live.

El mercado mejorado por la pandemia para soluciones de monitoreo de atención remota es bastante grande. Entonces, ¿cómo se destacó Sensi.AI entre la multitud? Romi atribuye esto a la tecnología diferenciada de la empresa, que utiliza una combinación de inteligencia artificial y monitoreo de audio para detectar eventos clave en y alrededor de los entornos de los pacientes.

Sensi.AI ha pasado años recopilando datos en el campo para entrenar su sistema de IA. Hasta la fecha, Romi dice que la compañía ha captado más de 10 millones de interacciones de cuidadores con decenas de miles de personas en todo Estados Unidos.

“Por ejemplo, sabemos cómo detectar si un cuidador tiene un problema específico para mover a un adulto mayor de la cama a la silla, donde en realidad es un factor de riesgo enorme para ambos”, explicó. “Nos estamos enfocando más en la capa preventiva para permitir realmente que los profesionales tomen medidas antes de que suceda algo”.

Pero, ¿qué pasa con la privacidad, tanto para los pacientes como para los cuidadores?

Romi señaló que Sensi.AI no usa cámaras de vigilancia, a diferencia de algunos de sus competidores. Además, el sistema cumple con HIPAA, la principal ley de protección de privacidad de registros médicos de EE. UU., y anonimiza los datos para que los datos de audio no se vinculen con ninguna persona que esté siendo monitoreada.

Según Gribov, esto también contribuyó al éxito financiero de Sensi.AI. Pero probablemente la pandemia jugó un papel más importante.

“Cuando llegó la pandemia, muchos cuidadores no pudieron llegar a los hogares de los ancianos y realmente atenderlos, y los ancianos se quedaron solos en casa”, dijo Romi. “Y aquí la necesidad de soluciones como Sensi fue muy, muy clara”.

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Créditos de la imagen: Sensi IA

Se podría suponer que la gran ambición de Sensi.AI es reemplazar completamente a los trabajadores del cuidado. Pero Romi dice que ese no es el caso. De hecho, cree que no es técnicamente factible, y no lo será en el futuro previsible. Más bien, espera que Sensi.AI pueda convertirse en una herramienta de atención que los médicos, e incluso los padres de personas mayores, puedan usar para realizar un seguimiento de lo que sucede en el hogar de un paciente vulnerable.

“Podemos hacer que su trabajo sea mucho más eficiente y hacer que tomen mejores decisiones”, dijo Romi.

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