El creador de Face ID ahora quiere que la IA aprenda a leer el cerebro

Después de enseñarle al iPhone a reconocer una cara, Gidi Littwin quiere enseñarles a las computadoras a interpretar el cerebro humano. Su nueva startup ya entrenó un modelo de IA con 250.000 horas de actividad cerebral y promete transformar el diagnóstico de enfermedades neurológicas y de salud mental.

Su startup, Hemispheric, acaba de cerrar una ronda de US$ 52 millones después de recolectar información cerebral de 100.000 personas. El objetivo es que un diagnóstico de salud mental sea tan simple, barato y accesible como un análisis de sangre.

Quién es Gidi Littwin, el creador de Face ID

Littwin dejó Apple en 2020 buscando un cambio de rumbo. Lo encontró cuando Hagai Lalazar, hoy su cofundador, lo contactó por LinkedIn después de haber hablado con unos 75 candidatos distintos para el mismo puesto.

Lalazar ya venía desarrollando inteligencia artificial para estudiar el cerebro sin necesidad de cirugía. Lo que le faltaba era alguien con espalda comercial para llevar la empresa adelante.

Littwin, que además de FaceID había trabajado en el sistema de seguimiento de manos del Vision Pro, tenía justo esa experiencia: sabía lo que costaba armar una recolección de datos masiva para entrenar un modelo de deep learning, porque ya lo había hecho antes en Apple.

Gidi Littwin pasó de desarrollar Face ID en Apple a entrenar modelos de IA con actividad cerebral para detectar enfermedades.

Cómo entrenaron una IA con 250.000 horas de actividad cerebral

Acá está el problema que Hemispheric dice haber resuelto. Hasta ahora, diagnosticar depresión, Alzheimer o Parkinson dependía en gran parte de cuestionarios subjetivos y de la observación del comportamiento del paciente, porque la actividad cerebral de cada persona es distinta.

Para esquivar esa subjetividad, el equipo recolectó un cuarto de millón de horas de datos cerebrales de 100.000 voluntarios pagos, entre Asia, Tel Aviv y Boston. Cada participante hizo una serie de actividades con forma de juego, diseñadas para activar distintas zonas del cerebro.

Con esa base entrenaron un modelo que infiere el funcionamiento cerebral a partir de la actividad eléctrica dentro del cráneo.

La lógica es parecida a la de un modelo de lenguaje. Así como un LLM deduce significado analizando estadísticamente texto, este modelo deduce salud cerebral analizando estadísticamente señales eléctricas.

Qué enfermedades promete detectar

La empresa probó el modelo en subgrupos de personas con diagnósticos previos de estrés postraumático, esquizofrenia y depresión, y asegura que logró hacer deducciones certeras sobre la salud cerebral de esos individuos.

En paralelo, ya está corriendo un estudio clínico para ver si el modelo puede diagnosticar, e incluso predecir, Alzheimer.

Según Wired, el primer producto concreto apunta al estrés postraumático. La compañía planea presentarlo ante la FDA a principios del año que viene, con la expectativa de empezar a venderlo recién en algún momento de 2027.

Cómo sería el diagnóstico

Nada de resonancias ni procedimientos invasivos. El paciente se pone un casco liviano de electroencefalograma (EEG) durante unos 15 minutos, mientras interactúa con una aplicación en una tablet.

El modelo de IA de Hemispheric decodifica esas señales para ayudar a un profesional a diagnosticar, elegir el tratamiento más efectivo y monitorear la evolución del paciente.

Lalazar lo resume con una comparación: la meta es que el dispositivo sea tan barato que pueda distribuirse en clínicas de salud mental, hospitales y hasta en consultorios de psicólogos, de la misma forma que hoy se distribuye cualquier kit de análisis de sangre.

La tecnología en salud

El diagnóstico asistido por IA ya dejó de ser una promesa lejana en otras áreas de la medicina. En el caso del cáncer de pulmón, herramientas similares ya están en uso clínico y acelerando el acceso a tratamiento en Europa.

La salud mental, hasta ahora, había quedado más rezagada en ese proceso.

Al mismo tiempo, gigantes como OpenAI y Anthropic vienen avanzando sobre el negocio de la salud, lo que intensifica la competencia para todo el ecosistema de startups del sector.

Hemispheric no compite solo contra otras empresas de diagnóstico, compite contra jugadores con mucho más capital y mucha más capacidad de cómputo.

El objetivo es desarrollar diagnósticos más objetivos para enfermedades neurológicas y de salud mental.

¿En qué van a invertir los US$ 52 millones?

La ronda contó con fondos de capital de riesgo de Estados Unidos e Israel, además de inversores individuales como Howard Morgan, uno de los primeros inversores de Uber.

Con ese capital, Hemispheric planea cerrar acuerdos con gobiernos, organizaciones de salud y farmacéuticas, ampliar su equipo en Estados Unidos y avanzar en las aprobaciones regulatorias necesarias para llevar su tecnología al mercado.

La empresa también quiere expandir su principal activo: la base de datos con la que entrena su modelo. El objetivo es registrar la actividad cerebral de millones de personas más y, además, desarrollar sus propios equipos de electroencefalografía (EEG).

Según Littwin, los dispositivos que hoy se usan para medir la actividad eléctrica del cerebro fueron diseñados con fines clínicos y no para entrenar modelos de inteligencia artificial.

Contar con hardware propio les permitiría capturar datos optimizados para machine learning y deep learning.

¿Quién controla los datos más íntimos que existen, los de la actividad cerebral?

Un análisis de sangre revela información sensible, pero acotada.

Un modelo entrenado con un cuarto de millón de horas de actividad cerebral tiene, potencialmente, acceso a mucho más: patrones de pensamiento, estados emocionales, predisposiciones que la propia persona quizás ni conoce todavía.

Hemispheric promete diagnósticos más objetivos y accesibles, y el argumento médico es genuino. Pero conviene preguntarse qué pasa con esa base de datos cerebral cuando la empresa empiece a cerrar acuerdos con gobiernos y farmacéuticas: ¿quién decide para qué más se puede usar la lectura más íntima que existe sobre una persona?

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