Monitorear a los pacientes de forma remota sin violar su privacidad es una tarea difícil. Pero una cofundadora cree que ha descifrado el código.
Durante un episodio reciente de TechCrunch Live, el evento semanal de TC diseñado para ayudar a los fundadores a construir mejores empresas respaldadas por capital de riesgo, Romi Gubes, CEO de Sensi AIexplicó cómo creó una empresa que utiliza software de inteligencia artificial basado en audio 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 fundar Sensi.AI después de un episodio de abuso en la guardería de su hija.
«Fue una de las cosas en la vida que realmente te cambia la vida», dijo. «Y quería aprovechar mi experiencia en tecnología para ayudar a estas personas vulnerables a estar seguras en cualquier tipo de entorno de atención».
la ilumino escasez masiva profesionales de atención residencial en los Estados Unidos, así como los efectos del «envejecimiento en el lugar» sin el apoyo de infraestructura adecuado.
«Como la mayoría de ustedes saben, con el tiempo hay más adultos mayores y menos jóvenes que potencialmente pueden cuidarlos», dijo Romi. «Muy rápidamente me di cuenta de la magnitud del dolor en la industria del cuidado de personas mayores».
Créditos de la imagen: Sensi AI
Sensi.AI, fundada en 2018, ha crecido con bastante rapidez; hoy cuenta con 70 empleados en dos países, Estados Unidos e Israel, y clientes en 37 estados que atienden a miles de personas. En el camino, Sensi.AI ha recaudado $ 25 millones de inversores, incluido el socio general de Flint Capital y miembro de la junta directiva de Sensi.AI, Sergey Gribov, quien se unió a la discusión de TC Live.
Impulsado por la pandemia, el mercado de soluciones de monitoreo de atención remota es bastante grande. Entonces, ¿cómo logró Sensi.AI destacar entre la multitud? Romi lo atribuye a la tecnología diferenciada de la empresa, que utiliza una combinación de inteligencia artificial y monitoreo de audio para detectar eventos clave en los entornos de los pacientes y sus alrededores.
Sensi.AI ha pasado años recopilando datos de campo para entrenar su sistema de IA. Hasta la fecha, la empresa ha captado más de 10 millones de interacciones con cuidadores de decenas de miles en todo Estados Unidos, afirma Romi.
“Por ejemplo, sabemos cómo detectar si un cuidador tiene un problema específico con la transición de la cama a la silla del anciano, donde ese es un factor de riesgo enorme para ambos, en realidad”, explicó. . «Nos estamos enfocando más en la capa de prevención para empoderar realmente a los profesionales para que actúen antes de que suceda algo».
Pero, ¿qué pasa con la privacidad, tanto la privacidad del paciente como la privacidad del cuidador?
Romi señaló que Sensi.AI no usa cámaras para vigilancia, a diferencia de algunos de sus competidores. Además de eso, el sistema cumple con HIPAA, el principal proyecto de ley de privacidad de registros médicos en los EE. UU., y anonimiza los datos para que los datos de audio no se vinculen con ninguna persona que esté siendo monitoreada.
Esto también contribuyó al éxito de la financiación de Sensi.AI, según Gribov. Pero podría decirse que la pandemia jugó un papel más importante.
“Cuando llegó la pandemia, muchos cuidadores no pudieron ir a los hogares de los ancianos y realmente atenderlos, y los ancianos se quedaron solos en casa”, dijo Romi. «Y ahí es donde la necesidad de soluciones como Sensi fue muy, muy clara.
Créditos de la imagen: Sensi AI
Uno supondría que la gran ambición de Sensi.AI es reemplazar a los trabajadores sociales por completo. Pero Romi afirma que ese no es el caso. De hecho, ella piensa 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 rastrear lo que sucede en el hogar de un paciente vulnerable.
“Podemos hacer que su trabajo sea mucho más eficiente y llevarlos a tomar mejores decisiones”, dijo Romi.