Descubre el proyecto Zensei | Loogic Startups

La Inteligencia Artificial es una de las tecnologías exponenciales que mayor impacto va a tener en el mundo de los negocios y en el desarrollo de la sociedad en los próximos años. Muchas startups se han lanzado a usar tecnologías como el machine learning en el desarrollo de nuevas aplicaciones y la mejora de los productos creados en sus startups.

Hoy os presentamos uno de estos nuevos proyectos, se trata de Zensei, que vas a poder conocer a través de la entrevista que hemos realizado a su fundador David Martín-Corral.

¿Cómo surge la idea de crear Zensei?

Las enfermedades del siglo XXI vienen definidas por el entorno físico, comportamientos y factores sociales. Está probado que fenómenos como el cambio climático, contaminación en las ciudades y estilos de vida sedentarios tienen consecuencias en la salud millones de personas en todo el mundo. Por este motivo hemos creado Zensei para ayudar a prevenir las enfermedades del futuro, un objetivo muy ambicioso, pero ha empezado por algo mucho más sencillo y muy valioso que es la información del entorno físico como niveles de contaminación, enfermedades respiratorias como la gripe o el resfriado, niveles de polen, clima extremo e incluso riesgos para la salud para niños como la bronquiolitis o epidemias de piojos. Toda esta información aderezada con consejos muy útiles para evitar los riesgos reales del entorno sobre nuestra salud.

Los fundadores del proyecto hemos trabajado en empresas como Doctor24, Sanitas, Smartvel, IBM, y hemos participado en la creación de Politibot, con experiencia en machine learning, desarrollo de software, seguridad informática y gestión.

¿Cómo utilizáis la Inteligencia Artificial?

Pese a ser un servicio muy sencillo el primer producto cuenta con más de 10 modelos de machine learning para predicción de factores del entorno físico y de procesamiento del lenguaje natural. En la parte de los consejos utilizan técnicas de behavioral economics para ayudarnos a tener hábitos mucho más saludables. Los datos que mostramos son de múltiples fuentes como AEMET, Instituto Carlos III de Salud, Búsquedas agregadas de buscadores y organismos públicos como ayuntamientos o el Ministerios de Agricultura y Medioambiente para la calidad del aire. Muchos de los datos como el clima, los rayos UV o calidad del aire, son reportados en tiempo real.

Pero nuestro fuerte es en los datos epidemiológicos o de calidad del aire, predecimos los datos con modelos propios de aprendizaje estadístico. En este ámbito existe un problema, por ejemplo, los datos de la gripe son datos que se reportan con dos semanas de decalaje por la red de médicos centinelas, es decir, hoy tenemos los datos de hace dos semanas y el problema que tiene la gripe es que tiene un comportamiento exponencial, en dos semanas puede haber causado mucho daño, si no se toman las medidas preventivas adecuadas.

Utilizando modelos que están a la vanguardia de la epidemiología digital nos permite ayudar a mucha gente a prevenir la gripe y sus consecuencias siguiendo nuestros consejos. Por poner un ejemplo, Zensei tiene modelos que predicen con más de un 95% de acierto la gripe, la bronquiolitis, las superación de límites de NO2 y otras muchas más métricas, como, por ejemplo, los piojos.

¿Por qué habéis elegido messenger como plataforma sobre la que desarrollar la aplicación?

Messenger ha sido nuestra decisión inicial porque creíamos que el alcance que tendría Zensei sería mayor,
pero estamos descubriendo que Messenger no es una app mayoritaria en España, y ya estamos trabajando en otros canales, Telegram, Email, Slack, … aunque el día de mañana Zensei será una plataforma multisesión y multidispositivo con su propia entidad, ya que el servicio actual de Zensei solo es un 1% de la visión que tenemos desde Zensei para llevar una medicina preventiva, escalable y accesible a todo el mundo.

¿Puedes adelantarnos algo sobre cosas nuevas en las que estáis trabajando?

Durante el verano empezaremos a escalar nuestro servicio a todas las ciudades de España y a construir un servicio mejorado que proporcionará una información más contextualizada y personalizada al usuario final. Siempre sin dejar de lado nuestra visión a largo plazo de mejorar la salud de millones de personas mediante nuevos servicios de salud digitales.

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