Retos de la financiación de la IA en el sector sanitario: guía para fundadores e inversores
La IA promete cambiar para siempre la asistencia sanitaria, pero si estás creando una startup de IA dedicada a la salud (o invirtiendo en una), el camino hacia el éxito es mucho más complejo que la propia tecnología.
Desde lidiar con regulaciones cambiantes hasta acceder a los datos adecuados, demostrar el valor clínico y encontrar un modelo de negocio viable, el camino hacia la financiación está lleno de obstáculos ocultos. Para los emprendedores que crean productos innovadores de IA para el sector sanitario y para los inversores que los respaldan, la oportunidad es clara, pero también lo son los obstáculos. Conseguir capital en este mercado puede ser complejo y requiere una comprensión clara de los riesgos técnicos, normativos y comerciales. En este artículo, analizamos algunos de los mayores retos a los que se enfrentan las empresas de IA sanitaria a la hora de obtener capital y las estrategias que han ayudado a otras a superarlos.
Entorno normativo e incertidumbre
La IA tiene el potencial de transformar la atención sanitaria mejorando los diagnósticos, personalizando los tratamientos y optimizando los flujos de trabajo clínicos. Para muchos productos de IA destinados a la atención sanitaria, la vía regulatoria representa uno de los obstáculos iniciales más importantes. Cuando se requiere la autorización o aprobación de la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (FDA), los inversores se muestran naturalmente cautelosos, ya que los plazos y los criterios pueden cambiar. Las normas relativas a las herramientas de IA y aprendizaje automático en la asistencia sanitaria están evolucionando en Estados Unidos, mientras que la Ley de IA recientemente promulgada por la Unión Europea añade otra capa de consideraciones de cumplimiento. Además, estados de EE. UU. como California, Texas y Colorado están desarrollando su propia legislación relacionada con la IA.
El éxito es posible: incluyendo enfoques tradicionales y otros menos obvios, como obtener una clasificación de novo de la FDA, tal y como han hecho algunas empresas para abordar este reto, un logro que requiere una preparación temprana y un compromiso estratégico con los reguladores. Para los fundadores, esto subraya la importancia de trazar la ruta regulatoria desde el principio e integrarla en las narrativas de recaudación de fondos.
Acceso a los datos y calidad
El acceso a grandes volúmenes de datos de pacientes de alta calidad, representativos y anonimizados es esencial para desarrollar modelos sólidos de IA para la atención sanitaria. Las leyes de privacidad, como la HIPAA, el RGPD y la CCPA, pueden restringir significativamente el uso de los datos con fines comerciales. Incluso cuando se garantiza el acceso, etiquetar los datos médicos con precisión es costoso y a menudo requiere conocimientos especializados.
Algunas empresas han abordado este reto asociándose con empresas farmacéuticas y laboratorios para obtener acceso a grandes conjuntos de datos de imágenes y entornos de validación. Para las empresas en fase inicial, forjar alianzas estratégicas con hospitales, instituciones de investigación o empresas del sector puede ser uno de los pocos medios viables para obtener los conjuntos de datos necesarios para el desarrollo y las pruebas.
Importancia de la validación clínica
Hoy en día, los inversores esperan pruebas tangibles de que un producto de IA para el sector sanitario marcará una diferencia cuantificable en los resultados clínicos, la experiencia de los pacientes o la eficiencia de la atención sanitaria. Esto se debe, en parte, a los anteriores ciclos de expectación exagerada en torno a la IA, que prometían mucho y cumplían poco. A menudo se requieren estudios clínicos rigurosos o programas de evidencia real bien diseñados antes de comprometerse a realizar una inversión importante, y estos pueden llevar mucho tiempo y ser costosos de llevar a cabo.
Los fundadores que puedan demostrar que la validación clínica forma parte de su hoja de ruta, y que puedan compartir indicadores tempranos de resultados positivos, suelen tener más posibilidades de conseguir inversión.
Vías de reembolso y monetización
Incluso con un producto validado, el éxito comercial depende de una vía clara hacia los ingresos. El reembolso por parte de las aseguradoras o los pagadores gubernamentales no está garantizado, especialmente cuando los beneficios clínicos o económicos de un producto aún no son ampliamente reconocidos. Además, el proceso de venta en el sector sanitario suele ser largo, y puede tardar entre 12 y 24 meses desde el primer contacto hasta la firma del contrato.
Algunas empresas han abordado este reto diversificando su negocio, por ejemplo, vendiendo información a empresas farmacéuticas para el desarrollo de medicamentos y, al mismo tiempo, prestando apoyo a los proveedores mediante herramientas de decisión clínica. Este tipo de estrategia multicanal puede reducir la dependencia de una única fuente de ingresos.
Presiones competitivas y estratégicas
El mercado de la IA aplicada a la asistencia sanitaria está fragmentado, con muchas empresas que ofrecen soluciones que se solapan. Esto dificulta a los inversores identificar claramente quiénes son los líderes del mercado. Al mismo tiempo, grandes empresas tecnológicas como Google, Amazon y Microsoft están realizando importantes inversiones en IA aplicada a la asistencia sanitaria, lo que supone una amenaza potencial para la cuota de mercado y la diferenciación de las empresas más pequeñas.
Un enfoque reflexivo para proteger la propiedad intelectual, desarrollar tecnología defendible y asegurar relaciones de confianza con los clientes puede ayudar a las empresas más pequeñas a mantener su ventaja competitiva.
Exposición legal y gestión de riesgos
Cuando se utilizan herramientas de IA en la toma de decisiones clínicas, siempre existe el riesgo de que un resultado erróneo pueda causar daños al paciente. Aunque la responsabilidad legal suele recaer en el proveedor de atención médica, la posibilidad de demandas por negligencia hace que algunos inversores se muestren cautelosos. Las empresas emergentes pueden abordar estas preocupaciones aclarando su función en el flujo de trabajo clínico, aplicando rigurosos controles de calidad y colaborando con los proveedores para establecer las medidas de protección adecuadas.
Formar el equipo adecuado
Crear una empresa de IA dedicada a la asistencia sanitaria requiere experiencia en múltiples ámbitos: IA, práctica clínica, diseño de productos, flujos de trabajo sanitarios y cumplimiento normativo. Los inversores suelen considerar que la calidad y la integridad del equipo son uno de los indicadores más importantes del éxito. Para los fundadores, demostrar que se cuenta con este talento multidisciplinar o que se puede atraer puede inspirar una mayor confianza en los posibles patrocinadores. Reunir un equipo de este tipo es un reto y puede requerir un capital significativo. El proceso suele llevar más tiempo del previsto, lo que aumenta la tasa de consumo de capital y las necesidades de financiación de la empresa.
Reflexiones finales
Recaudar capital para una empresa de IA dedicada a la atención sanitaria no consiste simplemente en presentar un algoritmo revolucionario. Los inversores buscan equipos que comprendan y cuenten con estrategias creíbles para hacer frente a los requisitos normativos, los retos de la adquisición de datos, las exigencias de validación, las vías de reembolso, la competencia en el mercado, los riesgos legales y los obstáculos para la creación de equipos. Para los fundadores, el camino hacia la financiación es más fácil cuando se reconocen abiertamente estas realidades, se cuenta con un plan claro y se respalda con pruebas iniciales. Para los inversores, evaluar cómo aborda un equipo estos retos es tan importante como evaluar la tecnología en sí.
La promesa de la IA en el ámbito sanitario sigue siendo inmensa, pero también lo es su complejidad. Quienes dominen tanto la innovación como la ejecución de la ecuación serán los que más probabilidades tengan de crear un valor duradero.
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