La startup argentina Neomente lleva a EE.UU. una plataforma de IA para tratamientos psiquiátricos

La startup argentina Neomente lleva a EE.UU. una plataforma de IA para tratamientos psiquiátricos.

La startup argentina Neomente lleva a EE.UU. una plataforma de IA para tratamientos psiquiátricos.

La startup argentina Neomente prepara un proyecto piloto en Estados Unidos con una plataforma que utiliza inteligencia artificial (IA) para asistir a los médicos en la selección de tratamientos psiquiátricos. El sistema registra la historia clínica del paciente con análisis de laboratorio, información genética y evidencia sobre medicamentos. Su objetivo es reducir el proceso de prueba y error que suele producirse cuando una persona comienza un tratamiento y no responde adecuadamente al primer fármaco indicado.

La startup argentina Neomente lleva a EE.UU. una plataforma de IA para tratamientos psiquiátricos.

Los fundadores de la empresa son el emprendedor tecnológico Ariel Yahia y la médica Gabriela Nielsen, que impulsaron el proyecto con recursos propios, a partir de un financiamiento inicial y del primer estudio clínico con US$ 50.000.

Según Yahia y Nielsen, Neomente no es una plataforma autónoma de inteligencia artificial, sino un sistema de soporte para decisiones clínicas (CDSS). Esto implica que la plataforma no diagnostica ni receta de manera autónoma: organiza los datos de los pacientes, analiza posibles alternativas y entrega a los médicos un informe. A partir de ese reporte, son los profesionales los que deben tomar la decisión del tratamiento.

Los fundadores de la empresa son el emprendedor tecnológico Ariel Yahia y la médica Gabriela Nielsen.

La protagonista de Neomente: la farmacogenómica

Uno de los componentes centrales del proyecto es la farmacogenómica, la disciplina que estudia cómo determinadas variantes genéticas pueden influir en la respuesta de una persona a un medicamento. Algunas variantes afectan la velocidad con la que el organismo metaboliza un fármaco, lo que puede modificar su concentración, eficacia o riesgo de efectos adversos.

La plataforma integra esos datos con parámetros sanguíneos, antecedentes médicos, comorbilidades, interacciones entre medicamentos y guías clínicas internacionales. A partir de esa información, los algoritmos generan recomendaciones justificadas y que pueden compararse. Sin embargo, la decisión final queda bajo la total responsabilidad del médico.

En la actualidad, la farmacogenómica ya cuenta con guías para ciertos medicamentos y genes. Sin embargo, su aplicación general en psiquiatría todavía presenta diferencias entre estudios, sistemas sanitarios y grupos de pacientes.

Los estudios clínicos y el avance en Estados Unidos

Para probar la plataforma, Neomente realizó un estudio en Buenos Aires con 72 pacientes con depresión mayor, evaluados durante 12 semanas mediante la escala clínica HAM-D17. Según medios locales, los resultados indicarían que el grupo tratado con asistencia de la plataforma alcanzó una respuesta clínica del 69,4%, frente al 27,7% registrado con el tratamiento habitual. Las tasas de remisión habrían sido del 58,3% y el 13,8%, respectivamente.

La compañía también afirma que la herramienta se utilizó en más de cien casos de pacientes adultos, pediátricos y geriátricos.

Para avanzar en Estados Unidos, la empresa presentó una Q-Submission ante la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA). Esa aplicación consiste en solicitar orientación sobre el encuadre regulatorio, la evidencia clínica y la documentación que podría necesitar un dispositivo médico. Neomente también firmó un acuerdo de tratamiento de datos bajo las reglas de privacidad de HIPAA con una organización de salud mental de Nueva York que atiende a unos 2.000 pacientes, donde proyecta realizar su primer piloto.

La iniciativa se inscribe en una tendencia internacional que busca apoyar las prácticas médicas con plataformas digitales para la gestión de la información y la toma de decisiones. En particular, la psiquiatría de precisión busca complementar la evaluación clínica con información biológica y herramientas computacionales, manteniendo al profesional como responsable de interpretar los resultados y definir cada tratamiento.

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