Con la llegada de la pandemia de Covid-19, los diagnósticos moleculares y rápidos recibieron una atenció y financiación sin precedentes. Lo que entonces se volvió esencial para su adopción fue la velocidad, y ésta sigue importando, pero ha habido un cambio en el sector. Ya no basta con ser científicamente sólido. Ahora, la practicidad es de la máxima importancia. Esta es la prioridad que todo aquel involucrado en invertir y desarrollar diagnósticos debe comprender para tener éxito, porque, como ha demostrado la investigación, los diagnósticos listos para su implementación clínica temprana son los que cuentan con un favor creciente.
La utilidad vence a la novedad
En el pasado, un avance científico podía ser suficiente para asegurar financiación. En la actualidad, inversores y administradores hospitalarios quieren pruebas de laboratorio que no solo muestren una promesa especulativa. Quieren tecnología que se integre de forma fluida e inmediata en todos los aspectos de una operación. Que no presente problemas regulatorios. Que no requiera capacitación o reciclaje excesivo. Que no altere el modo en que se gestionan las historias clínicas. En resumen: que no implique pérdida de tiempo ni dinero, facilitando así la obtención de fondos y su adopción. Y, lo más importante, cualquier prueba debe funcionar a nivel clínico, donde los profesionales obtengan información precisa y los pacientes sean atendidos y mejoren su salud.
Son este tipo de diagnósticos, diseñados para una implementación clínica temprana y a menudo descritos como enfoques “clínicos primero”, los que atraen un interés creciente. Pero aquí está el desafío para las startups. Pueden tener una prueba respaldada por una ciencia sólida –y la ciencia sólida sigue contando– pero necesitan tener lo que inversores y socios clínicos exigen: evidencia de que un diagnóstico afecta de manera significativa las decisiones de atención. Contar con evidencia clínica suficiente, es decir, una validación en el mundo real en las primeras etapas del proceso, proporciona los datos que resuenan con clínicos y pagadores, incluso antes de que se completen grandes ensayos.
Observar la economía y el acceso
Otra consideración esencial para las startups es prestar atención a la economía de la salud de una tecnología, específicamente, a las vías de reembolso. Los diagnósticos diseñados sin una estrategia clara suelen tener dificultades para ganar terreno, independientemente de su promesa clínica. Ya sea mediante modelos de pago por servicio o basados en valor, una estructura de reembolso que fomente la participación de los empleados y reduzca la complejidad administrativa influye poderosamente en qué pruebas se adoptan y en cómo los clínicos asignan tiempo y recursos.
Lo que también resulta atractivo y se considera práctico es cuando las pruebas se descentralizan. Los resultados se acercan más al paciente y se reciben con mayor rapidez. Las decisiones pueden tomarse más rápido y, aunque los costes pueden reducirse, una ventaja igualmente significativa es que puede aumentar el acceso a la atención, especialmente en zonas desatendidas.
Otra forma de mejorar tanto la eficiencia como el acceso es cuando se pueden obtener múltiples resultados a partir de una única muestra de prueba. Los enfoques proteómicos, el estudio a gran escala de las proteínas en un organismo o célula, han ganado especial interés por su potencial para complementar los datos genómicos en la evaluación de enfermedades complejas, donde la información a nivel de proteína puede reflejar mejor la fisiología en tiempo real.
Aprovechando el elefante en la habitación
La pregunta siempre presente sobre cualquier nueva tecnología es cómo usar mejor la inteligencia artificial, y ciertamente tiene un papel que desempeñar. En lugar de aplicarla a pruebas no validadas, el enfoque ha cambiado hacia el uso de la IA para mejorar los diagnósticos establecidos. Las aplicaciones emergentes incluyen mejorar la precisión interpretativa, aumentar el rendimiento y optimizar los flujos de trabajo. El valor más inmediato de la IA radica en aumentar, no reemplazar, los ensayos clínicamente probados.
Es mucha información para procesar en un panorama en constante cambio. Una última lección ayuda a mantener el control. Dividir el desarrollo en etapas más pequeñas vinculadas a tres marcadores principales: validación, implementación piloto y escalado. Nada garantiza el éxito, pero dar estos pasos incrementales minimiza el riesgo de inversión y, al hacerlo, ayuda a fomentar la inversión.
Foto: Andriy Onufriyenko, Getty Images
La Dra. Jamie Platt es CEO de Pictor y cuenta con más de 20 años de experiencia en genómica y diagnósticos moleculares. Ha liderado el desarrollo y comercialización de pruebas diagnósticas de alta complejidad a nivel global y forma parte de los consejos de administración de DxTerity y bioAffinity Technologies. Jamie es una voz reconocida en el campo de los diagnósticos, centrada en promover pruebas clínicamente significativas, accesibles y que ofrezcan valor en el mundo real para laboratorios y sistemas de salud.
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