La inteligencia colectiva salva vidas: el caso de CrowdMed. Entrevista a Jared Heyman


Andrés Alonso
La inteligencia colectiva salva vidas: el...

Jared Heyman photoLa sabiduría de las masas comenzó en 1906, con Francis Galton acertando el peso de un buey muerto. Desde entonces esta tecnología de predicciones se ha venido aplicando a diversos campos como la política, meteorología, relaciones internacionales, deportes y economía. Ahora tenemos lo que muchos definirían como la aplicación más sorprendente de “inteligencia colectiva”.  CrowdMed aspira a predecir diagnósticos de enfermedades de pacientes que no han podido recabar una respuesta del sistema sanitario tradicional.

Nosotros somos unos apasionados de los mercados de predicciones. Hemos fundado la primera en España, Futura Markets, y nos resultaba clave poder establecer contacto e intercambiar la difusión de la potencia de estas tecnologías con iniciativas que están siendo disruptivas en el mundo. Éste es el caso de CrowdMed, y ha sido un honor poder hablar con su fundador y CEO, Jared Heyman. En esta entrevista se puede comprobar la gran potencia que supone el uso de la inteligencia colectiva a la Sanidad.

Jared Heyman nos cuenta que “el paciente medio ha visto 8 médicos y ha estado enfermo por 6 años en el momento en que sube su caso en CrowdMed“. Éste es el escenario ideal para que los mercados de predicciones actúen. Incertidumbre, información dispersa e incentivos de mercado para revelar las mejores partes de información disponible. Dejando a la gente apostar por los diagnósticos más probables según los síntomas reportados por los pacientes, CrowdMed puede separar la señal del ruido usando el mercado como un filtro de información.

Uno de los consejos más conocido en el mundo de los emprendedores de éxito es “crea algo que tú mismo usarías“. Esto es exactamente lo que hizo Jared. Su hermana pequeña estuvo enferma durante 3 años, y tuvieron que gastar más de cien mil dólares en consultas y visitar docenas de médicos hasta que consiguieron dar con un diagnóstico acertado, una enfermedad genética rara. Jared testeó CrwodMed con este caso real, y y adivinen qué sucedió:

“Mediante la externalización a la multitud, los usuarios fueron capaces de identificar en dos semanas lo que los médicos tardaron tres años en diagnosticar”

Cuando pensamos en innovación disruptiva no hay duda de que este es un claro candidato en lo referente a la industria médica. Por cierto, CrowdMed ha conseguido más de 2,4 millones de dólares de financiación y participado en el prestigioso programa de aceleración de startups YCombinator en 2013. Entre sus inversores están NEA, Andreessen Horowitz, Greylock Partners, y SV Angel.

 

* La versión original en inglés la puedes encontrar aquí *

 

:: ¿Debemos decir “la sabiduría de las masas” o “la sabiduría de los mercados”? Donde está, si es que lo hay, el poder predictivo? 

Los mercados de predicciones son sólo uno (de los muchos) métodos para aprovechar la sabiduría de las masas. Para los objetivos de CrowdMed, creemos que son el método más potente. Los mercados de predicciones se han venido utilizando durante los últimos años para predecir una amplia variedad de eventos futuros, con una precisión sorprendente. En nuestro caso, nosotros estamos prediciendo “¿Cuál es el diagnóstico que más probablemente será correcto para este paciente?”

crowmed sintetia inteligencia colectiva

:: Nate Silver nos cuenta en su libro “La Señal y el Ruido“, que todo paquete de información se puede descomponer en señal (parte veraz) y ruido (parte aleatoria). Pero la medicina es un campo de estudio de alta especialización ¿existe alguna señal que podamos agregar que no provenga de médicos? ¿qué tipo de usuarios predicen diagnósticos en CrowdMed? 

Separar la señal del ruido es la parte técnicamente más complicada de lo que hacemos en CrowdMed. Dentro de nuestra multitud de “Detectives Médicos”, hay personas que conocen el diagnóstico adecuado para un paciente concreto (señal), y personas que no saben o dan la respuesta equivocada (ruido). La labor de CrowdMed es separar la señal del ruido y hacerle llegar al paciente sólamente la señal.

Creemos firmemente que la señal puede no venir exclusivamente de un médico – la revelación que puede llevar a un paciente a cercarse a su diagnóstico adecuado puede provenir de cualquier lugar. Cerca del 60% de nuestros Detectives Médicos trabajan o estudian en medicina, y otro 40% es gente llana (a menudo otros pacientes que han pasado la misma enfermedad). Nos gusta tener este mix entre profesionales médicos y profesionales no-médicos porque ambos grupos tienen importante información que compartir.

:: Robin Hanson se hace la pregunta “¿Por qué las apuestas tienen mala fama?” De hecho, esta mala prensa será más grave cuando lo aplicamos a medicina, pudiendo chocar a muchos no familiarizados con la metodología. Ver cómo alguien apuesta a la enfermedad de un tercero puede ser contra-intuitivo. ¿Cómo explican el beneficio del sistema de apuestas a los usuarios potenciales de CrowdMed?

Hay algo en las “apuestas” que disgusta a las sociedades.  Quizás porque los asocian con el juego, que es algo considerado como un negocio pecaminoso. Pero los mercados de predicciones, por su naturaleza, requieren del incentivo de la apuesta para funcionar adecuadamente.

De manera que tenemos que equilibrar el sesgo en contra de las apuestas con la ventaja que los mercados de predicciones pueden traer en el diagnóstico médico. Nuestra solución fue minimizar los aspectos relacionados con las apuestas y el “mercado virtual de valores” al máximo posible para nuestros usuarios. Así, mientras nuestros Detectives Médicos haces apuestas con un presupuesto dado en las respuestas que consideran acertadas, nunca usan su propio dinero, nunca hacemos referencias a cotización de precios o les enseñamos el gráfico de la evolución del mercado, y así nunca jugarán sobre si ocurrirá un resultado morboso.

En nuestro apartado de preguntas frecuentes en la web explicamos cómo funciona el sistema de incentivos mediante apuestas.

:: El procedimiento para preguntar a la multitud sobre una enfermedad funciona del siguiente modo: el paciente detalla su sintomatología y los detectives pueden proponer nuevos diagnósticos o apostar por alguno ya propuesto. Pero ¿cómo se resuelven los casos? ¿Son los pacientes responsables de escoger qué propuestas son las correctas?

Solicitamos a los pacientes que consulten a su facultativo, y nos respondan en base a lo que consideren que ha sido un diagnóstico más acercado o que les ha ayudado más de entre los recibidos por nuestros Detectives Médicos. Les damos 30 días tras cerrar la cotización del diagnóstico para que lo hagan.

:: Lo que puede suceder en ocasiones es que un paciente tenga ya un diagnóstico, y lo que busque es una segunda opinión. En este caso ¿permitís apostar sobre un único diagnóstico? 

Si un paciente tiene un diagnóstico y necesita una segunda opinión, sencillamente subiría su caso a nuestra plataforma como cualquier otro paciente. Nunca limitamos el número de diagnósticos que pueden recibir a propuesta de los Detectives Médicos y sobre los que se pueda apostar.

:: Externalizar asuntos sensibles como tu propia enfermedad puede infringir reglas médicas como “primero, no dañar”. Sin embargo, cuando se apuesta, se asumen riesgos … incluyendo fallar en el diagnóstico ¿Llevais un control sobre estos riesgos? 

En media nuestros pacientes han visto 8 médicos, y ha estado enfermo unos 6 años en el momento en que suben su caso a nuestra plataforma. Ya han agotado sus opciones en el sistema sanitario tradicional, y necesitan una fuente alternativa de respuestas. Incluso si la comunidad de Detectives Médicos no pudiera producir un diagnóstico o solución mejor que los aportados por los facultativos del paciente, éstos tienen poco o nada que perder y muchísimo que ganar al intentar externalizar su caso con CrowdMed.

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:: Por otro lado … el sistema sanitario es uno de los mejores ejemplos de “información asimétrica”. Uno no puede saber si el médico nos está dando la mejor solución para nuestra salud, o para su bolsillo (esta es la razón por la que existe el juramento Hipocrático). ¿Consideras que los incentivos del mercado alinean los intereses de los detectives médicos y pacientes? 

Hay una cierta pureza en nuestra plataforma en el sentido de que los intereses de los pacientes se alinean perfectamente con los de nuestros Detectives Médicos. De hecho, el único incentivo de los Detectives Médicos es producir el mejor diagnóstico o solución posibles para el paciente.

:: Los mercados de predicciones consisten en dos cosas: obtener buenas estimaciones de eventos futuros, y clasificar a los predictores ¿Nos podrías contar los resultados más llamativos en ambas parcelas en CrowdMed? ¿Algún Detective Médico destaca? ¿Cuál es la precisión de sus predicciones? 

En nuestra plataforma conseguimos tanto obtener la mejor solución para nuestros pacientes, como clasificar el rendimiento de nuestros Detectives Médicos. Casi en un 80% de los casos, nuestros pacientes nos dicen que la multitud ha dado con un diagnóstico certero. También podemos seguir fácilmente el rendimiento de los Detectives Médicos mediante nuestro sistema de rankings.

:: El sistema de predicción de gripe de Google (Flu Trends) ha recibido duras críticas por haber errado en sus últimas predicciones sobre los brotes epidémicos que iban a suceder a pesar de contar con toneladas de datos. Por otro lado, existen resultados satisfactorios de experimentos con mercados de predicciones que estiman la evolución de enfermedades infecciones sin tantos datos. En la era del Big-Data ¿es más importante tener muchos datos o tener un buen mecanismo de agregación de la información? 

Toneladas de datos son inútiles sin buenos mecanismos de agregación, así que ambos son importantes.

:: La economía de la “externalización a la multitud” ¿es una burbuja o es el futuro? Disponemos de ejemplos como CrowdMed en sanidad, pero también rating de startups (Cdling), investigación de mercados (Infosurv, Indingo), mercados internos (Consensus Point, QMarkets), juego social (Predictious, SMarkets) o fines académicos (SciCast, PredictWise) … 

Creo que la externalización a la multitud (crowdsourcing) está aquí para quedarse porque ofrece muchas ventajas prácticas sobre los métodos tradicionales en términos de precisión, coste, tiempo, escalabilidad, etc. Soy sobre todo optimista con la externalización a la multitud en medicina, pero quizás yo esté sesgado … deberías externalizar a la multitud esta respuesta para eliminar el sesgo en la respuesta 🙂

:: Por último ¿dónde te gustaría ver CrowdMed dentro de 2 años?

Antes de existir CrowdMed, un paciente con un misterio médico sin resolver sólo disponía de dos opciones: ver a más médicos o hacer su propia investigación en internet. En 2 años, me gustaría que CrowdMed fuera universalmente considerado como una tercera vía, combinando la experiencia humana, el conocimiento e intuición de doctores, con la velocidad, comodidad y accesibilidad de internet.

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