Predictheon cierra una ronda de 840.000€ para el lanzamiento de sus primeros productos destinados al entorno clínico

Predictheon S.L, startup promovida gracias a los resultados de la investigación entre la Universidad de Navarra, el Hospital Clínic de Barcelona y la Universidad de San Buenaventura en Cali, ha cerrado su primera ronda de inversión por un importe de 840.000€. 

Esta operación ha sido liderada por el fondo UN I+D+I Technology Transfer, bajo la gestión de Clave y promovido junto con Universidad de Navarra. Además, la operación ha sido coordinada por la consultora estratégica y de finanzas corporativas, INVENIAM GROUP, en la que han participado inversores de la comunidad médica e inversores internacionales.

Predictheon es una empresa especializada en el desarrollo de soluciones software para la predicción en tiempo real de cambios en el estado del paciente, así como eventos adversos clínicamente relevantes. La entrada de capital permitirá a la compañía completar el proceso regulatorio en Europa y USA para sus primeros productos. Éstos, se emplearán en quirófanos y en procesos de sedación, y completar la validación clínica en curso.

Por otro lado, la operación ayudará a la startup a preparar el camino regulatorio para los siguientes desarrollos y consolidar el equipo humano, entre otros avances. El objetivo es poder alcanzar así sus ventas iniciales en 2022.

La gestora Clave consolida de este modo su apuesta por la transferencia tecnológica dentro del sector Salud. “Hemos invertido en Predictheon por el importante valor que ofrecen sus productos tanto para el paciente como para el médico”, explica Santiago Lozano, director del fondo UN I+D+I Technology Transfer.

Con esta nueva inversión, el fondo y la gestora de capital riesgo acumulan en la actualidad un total de 15 operaciones en transferencia tecnológica para el ámbito sanitario, con el apoyo de Fond-ICO Global y otros inversores del sector.

“El ámbito de la salud ha sido desde nuestros orígenes en 2001 una de nuestras claras referencias y en la actualidad trabajamos con proyectos en fases de preseed, seed y rondas A, para apoyarles en la generación de valor”, declara Lozano.

MAYOR CAPACIDAD PREDICTIVA

Según explica el cofundador y consejero delegado de Predictheon, Pedro Gambús, la compañía tiene como objetivo “mejorar los sistemas de monitorización y control de los pacientes introduciendo una nueva dimensión: la capacidad de predicción”. A los datos clínicos recogidos de un gran número de pacientes; empleando sistemas de alta resolución; la empresa aplica métodos matemáticos para generar modelos predictivos con el objetivo de apoyar al médico y personalizar el tratamiento.

Estos modelos toman características individuales de los pacientes que permiten anticiparse al comportamiento que estos puedan tener frente a situaciones concretas tanto en el entorno perioperatorio como en otros ámbitos clínicos.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Los modelos predictivos son resultado de la integración de métodos de modelización que también incluyen los derivados de Inteligencia Artificial, mediante técnicas de Machine Learning y Deep Learning, en los productos.

“Hemos desarrollado modelos computacionales a través de la combinación de la información masiva recogida de pacientes, que ha sido tratada con técnicas de Machine Learning, con modelos matemáticos fundamentados en principios de la fisiología y farmacología. El resultado es una plataforma con una excelente capacidad de predecir la respuesta del paciente. Y además, con una antelación suficiente que permita al especialista clínico un cambio en la pauta de dosificación para maximizar los efectos terapéuticos o evitar efectos farmacológicos indeseados”, explica José Ignacio Fernández de Trocóniz, profesor de la Universidad de Navarra, cofundador y CSO de Predictheon.

Actualmente no existe en el mercado global una aproximación predictiva a la monitorización y control de los pacientes. Los desarrollos de Predictheon se presentan como una herramienta novedosa que aumenta la seguridad del paciente mediante la individualización del efecto terapéutico. Asimismo, disminuyen la incidencia de eventos adversos y mejoran el trabajo clínico al aportar información relevante al médico, reduciendo a su vez los costes que producen las complicaciones y representando una mejora significativa para el sistema sanitario.