Conozca a los expertos en IA indios detrás de una de las nuevas empresas de salud más prometedoras de Silicon Valley
Escondido detrás de las líneas de código médico y filas de datos de imágenes curadas, un grupo de ingenieros con raíces en la India está haciendo ganancias tranquilas pero medibles en cómo se ejecutan las startups de salud. Estos científicos y profesionales de datos lideran su propia empresa, Trinzz, una plataforma dedicada a manejar datos biomédicos. Su enfoque se mantiene fijo en un solo objetivo: hacer que la investigación médica se mueva más rápido y de manera más confiable.
Lo que construyeron puede no dibujar los titulares en el nivel de la superficie. Sin embargo, dentro de los laboratorios, clínicas y centros académicos, los equipos que usan sus herramientas dicen que los flujos de trabajo que requieren mucho tiempo se reemplazan con algo más fácil de administrar, más fácil de confiar y más fáciles de construir.
Manejo de complejidad con simplicidad técnica
La plataforma de la startup se desarrolló para organizar y apoyar formatos de imágenes biomédicas complejas como los estándares DICOM y NIFTI que se encuentran en casi todos los sistemas hospitalarios modernos. Estos archivos contienen detalles críticos para la investigación clínica y el diagnóstico. Sin embargo, debido a su tamaño y estructura, requieren una preparación significativa antes de volverse útiles para los modelos de datos.
Los ingenieros indios en el centro de este esfuerzo crearon herramientas que pueden procesar estos archivos automáticamente. Su sistema prepara grandes volúmenes de datos de imágenes para su revisión, etiquetado y anotación, todo dentro de un entorno digital seguro. Los radiólogos y patólogos, a menudo trabajan a través de las zonas horarias, ahora pueden evaluar escaneos en líneas de tiempo compartidas sin cambiar entre plataformas.
La seguridad permanece central en el diseño de este sistema. La información se encripta durante la transferencia y el almacenamiento, y la infraestructura cumple con los formatos regulatorios esenciales como HIPAA, ISO 27001 y SOC 2. Estas precauciones hacen que la plataforma sea viable tanto para los ensayos de investigación en etapas tempranas como para los equipos clínicos vinculados al hospital.
Código, colaboracióny flujos de trabajo personalizados
La flexibilidad técnica era una prioridad para los ingenieros. Su plataforma se conecta a proveedores de almacenamiento en la nube como Google Cloud Platform y Amazon Web Services, que admite instituciones que ya mantienen datos en entornos existentes. Las cargas, las importaciones y las actualizaciones ocurren sin causar fricción entre los equipos.
Los desarrolladores que usan el sistema pueden acceder a las herramientas de API y SDK abiertas a menudo enterradas dentro de los sistemas empresariales cerrados. Estas opciones permiten a los usuarios automatizar los flujos de trabajo, recortar los pasos y estandarizar el rendimiento en múltiples proyectos. Los equipos también pueden establecer puntos de control para garantizar la calidad, verificando la precisión de la imagen antes de que esos archivos avancen en el proceso de etiquetado.
Las características de seguimiento dentro de la plataforma muestran dónde ocurren los retrasos y dónde se necesitan revisiones. Para los investigadores que construyen modelos que dependen de miles de imágenes etiquetadas consistentemente, estos puntos de control se convierten en una parte necesaria de la entrega de resultados confiables.
Un equipo que mantiene los proyectos en camino
El liderazgo técnico detrás de esta plataforma incluye ingenieros capacitados en campos como informática visual, informática biomédica y diseño de anotaciones. Su trabajo anterior abarca los laboratorios de investigación clínica, las empresas en etapas tempranas y las colaboraciones médicas a través del país. Mientras se basa en Silicon Valley hoy, muchos en el equipo comenzaron sus caminos profesionales en la India, donde estudiaron tecnologías en las que muchos hospitales ahora confían.
El equipo también trabaja directamente con los revisores de imágenes médicas certificadas, incluidos radiólogos y profesionales de patología que aportan el conocimiento clínico necesario al proceso. Esta colaboración ayuda a garantizar que los conjuntos de datos finales se basen en la aplicación del mundo real, así como los estándares científicos.
Tener herramientas es una cosa. Hacer esas herramientas lo suficientemente flexibles para hospitales y grupos de investigación de diferentes tamaños es otra. Al ofrecer una estructura donde los equipos generalmente enfrentan cuellos de botella, esta plataforma hace más que acelerar las tareas; Hace que el proceso sea más confiable en cada punto del flujo de trabajo.
Los ingenieros que lideran este esfuerzo rara vez hablan públicamente, permitiendo que su plataforma hable a través del uso y los resultados. Aún así, el impacto que dejan su trabajo es rastreable en cómo los equipos médicos informan que progresan. Para los investigadores de salud que hacen malabares con proyectos complejos y de alto volumen, estas herramientas pueden continuar desempeñando un papel esencial para ayudar a los datos a moverse más rápido sin sacrificar la precisión donde más importa.
