Cuando estalló la pandemia de Covid-19, el diagnóstico molecular y el diagnóstico rápido recibieron una atención y una financiación sin precedentes. Lo que se volvió fundamental para la adopción en aquel entonces fue la velocidad, y la velocidad sigue siendo importante, pero ha habido un cambio en la industria. No basta con ser científicamente sólido. Ahora la practicidad es de suma importancia. Esta es la prioridad que cualquiera que invierta y desarrolle diagnósticos debe comprender para tener éxito, porque, como lo han demostrado las investigaciones, Diagnósticos que están listos para uso clínico en una etapa temprana. son los que se están volviendo cada vez más populares.
La utilidad supera a la novedad
En el pasado, un avance científico podría haber sido suficiente para conseguir financiación. Hoy en día, los inversores y administradores de hospitales quieren pruebas de laboratorio que muestren algo más que una simple promesa especulativa. Quieren tecnología que se integre de manera transparente e instantánea en todos los aspectos de una operación. No hay problemas regulatorios. No se requiere capacitación o reentrenamiento excesivo. No hay interrupción en el mantenimiento de registros médicos. Conclusión: No se pierde tiempo ni dinero, lo que facilita la obtención de financiación y la adopción. Y lo más importante, cualquier prueba debe funcionar a nivel clínico, donde los médicos obtienen información precisa y los pacientes reciben ayuda y están más sanos.
Son estos tipos de diagnósticos diseñados para uso clínico temprano, a menudo denominados enfoques “clínicos primero”, los que están atrayendo un interés creciente. Pero aquí radica el desafío para las startups. Es posible que tengan una prueba respaldada por ciencia sólida (y la ciencia sólida todavía cuenta), pero deben tener lo que los inversionistas y los socios clínicos exigen: evidencia de que un diagnóstico tiene un impacto significativo en las decisiones de atención. Tener suficiente evidencia clínica, esencialmente validación en la práctica. temprano en el procesoofrece los datos que resuenen entre los médicos y los pagadores incluso antes de que se completen grandes estudios.
Vigila la economía y el acceso
Otra consideración importante para las nuevas empresas es prestar atención a la economía de la salud de una tecnología, en particular a las vías de reembolso. Los diagnósticos desarrollados sin una estrategia clara a menudo tienen dificultades para ganar terreno, independientemente de su éxito clínico. Ya sea remunerada o basada en valores, una estructura de compensación que promueva el compromiso de los empleados y reduzca la complejidad administrativa tiene un impacto importante en qué pruebas se realizan y cómo los médicos asignan el tiempo y los recursos.
Cuando también es atractivo y práctico Las pruebas se realizan de forma descentralizada.. Los resultados se acercan más al paciente y llegan más rápido. Se pueden tomar decisiones más rápidamente y, si bien se pueden reducir los costos, un beneficio igualmente grande es que se puede mejorar el acceso a la atención médica, particularmente en áreas desatendidas.
Otra forma de mejorar tanto la eficiencia como el acceso es que se pueden proporcionar múltiples lecturas desde un solo dispositivo. muestra de prueba única. Los enfoques proteómicos, el estudio a gran escala de proteínas en un organismo o célula, han ganado particular interés debido a su potencial para complementar los datos genómicos en la evaluación de enfermedades complejas, donde la información a nivel de proteínas puede reflejar mejor la fisiología en tiempo real.
Aprovechando el elefante en la habitación
La pregunta siempre presente que se cierne sobre cualquier tecnología nueva es cuál es la mejor manera de utilizar la inteligencia artificial, y ciertamente influye. En lugar de aplicarla a pruebas no validadas, la atención se ha centrado en utilizar la IA para mejorar los diagnósticos establecidos. Las nuevas aplicaciones incluyen mejorar la precisión de la interpretación, aumentar el rendimiento y optimizar los flujos de trabajo. El valor más inmediato de la IA es aumentar, no reemplazar, las pruebas clínicamente probadas.
Es mucha información para procesar en un panorama en constante cambio. Una lección final ayuda a mantener las cosas bajo control. Divida el desarrollo en fases más pequeñas vinculadas a tres características clave: validación, prueba piloto y escalamiento. No hay garantía de éxito, pero estos pasos graduales minimizan el riesgo de inversión, ayudando así a fomentar la inversión.
Foto: Andriy Onufriyenko, Getty Images
Dr. Jamie Platt es director ejecutivo de pintor y tiene más de 20 años de experiencia en genómica y diagnóstico molecular. Ha liderado el desarrollo y comercialización de pruebas de diagnóstico de alta complejidad en todo el mundo y es miembro de la junta directiva de DxTerity y bioAffinity Technologies. Jamie es una voz reconocida en el espacio del diagnóstico centrada en el avance de pruebas accesibles y clínicamente significativas que brinden valor real a los laboratorios y los sistemas de atención médica.
Este artículo aparece en el Influencer de MedCity Programa. A través de MedCity Influencer, cualquiera puede publicar sus puntos de vista sobre negocios e innovación en la atención médica en MedCity News. Haga clic aquí para descubrir cómo.
