Aprendizaje de representación multimodal
Entrenamos embeddings compartidos que conectan laboratorios, síntomas, historia médica y señales continuas de estilo de vida.
Investigación
Modelos fundacionales para la fisiología humana
Desarrollamos modelos multimodales que conectan síntomas, biomarcadores, historia clínica y señales de estilo de vida en una representación unificada. Buscamos planes de prevención y cuidado más precisos, explicables y personalizados.
Enfoque
Modelado longitudinal de riesgo
Modalidad
Clínico + wearable + comportamiento
Pilares de investigación activos
Construidos en una hoja de ruta centrada en la fisiología, orientada a señales de alto valor y relevancia clínica.
Predicción consciente de la fisiología
Modelamos trayectorias individuales para anticipar deterioro, ventanas de recuperación e impacto de intervenciones.
Interfaces de razonamiento clínico
Diseñamos flujos con humano en el circuito para que las recomendaciones sean interpretables y basadas en evidencia.
Pipeline del programa
Nuestro stack de investigación va de la agregación de señales a la guía accionable, manteniendo rigor en cada etapa.
Fase 1
Curar y normalizar
Armonizar registros fragmentados, feeds de wearables y contexto reportado por el paciente en vistas longitudinales.
Fase 2
Entrenar y someter a prueba
Entrenar modelos con chequeos contrafactuales, análisis por subgrupos y evaluaciones de robustez bajo cambio de datos.
Fase 3
Validación clínica
Evaluar desempeño con protocolos de revisión experta centrados en relevancia, seguridad y accionabilidad.
Fase 4
Compuertas de despliegue
Lanzar capacidades por etapas con trazabilidad, monitoreo y auditorías continuas post-lanzamiento.
Estándares de evidencia
Priorizamos la confiabilidad antes que la escala: criterios transparentes, revisiones con expertos clínicos y compuertas de seguridad conservadoras.
Evaluación basada en protocolo
Cada iniciativa sigue criterios predefinidos antes de pasar a flujos aplicados.
Resultados auditables
Decisiones y recomendaciones quedan registradas con contexto de origen para revisión clínica y calidad.
Controles de seguridad y privacidad
Salvaguardas estrictas para manejo de PHI, acceso a modelos y límites de despliegue.
Nota de transparencia
Los resultados de investigación se publican de forma progresiva al cumplir hitos de calidad, seguridad e interpretabilidad.