AarogyaAI usa IA/ML na AWS para diagnosticar com precisão a resistência antimicrobiana

Os fundadores estão familiarizados com o  sonho de uma startup. Edificado com base no acúmulo de experiências de vida, vitórias, derrotas, dados, iterações e, às vezes, sorte, esse sonho leva uma startup desde a jornada de “Eu tenho uma ótima ideia” até provar o que é possível.

A AarogyaAI, uma startup de ciências biológicas e saúde (HCLS) da Índia, foi criada com base no sonho de “usar a pesquisa que meu cofundador e eu fizemos no meio acadêmico e mudar o rumo da saúde humana”, diz a diretora executiva, Dra. Praapti Jayaswal. A AarogyaAI usa  inteligência artificial e machine learningmachine learning (IA/ML) para diagnosticar rapidamente a resistência a medicamentos em pacientes causada por patógenos bacterianos, fúngicos e virais. Isso permite que os médicos tomem decisões de tratamento orientadas por dados e prescrevam medicamentos que tratem com eficácia e aumentam os resultados de saúde dos pacientes.

Praapti e sua cofundadora, Avlokita Tiwari, diretora de tecnologia (CTO), começaram sua amizade em 2012 como companheiras de carona durante a viagem de 30 milhas de casa até o laboratório no Instituto Translational Health Science and Technology Institute em Faridabad, Índia. Praapti estava trabalhando em seu doutorado em pesquisa de tuberculose e Avlokita era pesquisadora júnior.

A amizade delas continuou em 2019, quando Avlokita disse a Praapti: “Estou procurando emprego”. Praapti respondeu: “Não procure emprego, vamos construir essa empresa juntas”. Sem hesitar, Avlokita simplesmente respondeu “Sim”.

É aí que surge a AarogyaAI. A empresa comemorou seu 4º aniversário em maio de 2023, e hoje tem nove parcerias clínicas e comerciais. Eles estão executando seis pipelines de doenças infecciosas na nuvem da Amazon Web Services (AWS), bem como em seu repositório de quase 20.000 genomas de patógenos.

Provando o que é possível na área de saúde moderna

“Ficávamos frustradas em ver pessoas morrendo de doenças curáveis. Em 2018, a tuberculose foi a doença infecciosa mais letal, embora existissem 19 medicamentos para curar essa infecção bacteriana”, diz Praapti. “Víamos a IA sendo usada para tornar as pessoas mais ricas, mas não para tornar as pessoas doentes mais saudáveis”.

Praapti e Avlokita decidiram mudar isso usando a IA para tornar o diagnóstico preciso da resistência antimicrobiana acessível nos centros de atendimento. A AarogyaAI permite que os médicos insiram o sequenciamento genômico da amostra do paciente no  AAICare, um aplicativo criado na AWS. Tanto Praapti quanto Avlokita acreditam que todos podem e devem ter acesso a um tratamento eficaz. “Nossa visão é disponibilizar a genômica no ponto de atendimento. A computação na AWS nos leva um passo mais perto de tomar decisões de tratamento baseadas em dados para obter resultados positivos em escala populacional”, explica Praapti.

O AAICare identifica quantitativa e qualitativamente todos os patógenos presentes, bem como a suscetibilidade a medicamentos desses patógenos. Além disso, os modelos de ML da AarogyaAI, que eles criam no Amazon SageMaker, procuram e prevêem mutações dentro da amostra que contribuem para resistência a medicamentos.

“A tecnologia evoluiu ao longo das décadas, mas raramente está sendo usada na prática clínica”, diz Praapti. “Estamos mudando isso”.

A AarogyaAI está provando que a assistência médica proativa pode se tornar tão normal quanto a assistência médica reativa comumente praticada hoje em dia. “Estamos demonstrando que a genômica atual de patógenos e superbactérias pode prever quais serão suas tendências futuras”, diz Praapti. “Quando um medicamento sai, já é 10 anos tarde demais. Precisamos aplicar a tecnologia para poder criar medicamentos preventivamente, para que, quando um vírus como o SARS-CoV-2 surgir e causar estragos em todo o mundo (8 bilhões de pessoas) não fiquemos à mercê dessa coisa invisível”.

Para entender biológica e cientificamente as tendências evolutivas dos patógenos, “a genômica inteligente é o cerne do nosso trabalho, em que combinamos IA com genômica”, explica Avlokita. “Isso ajuda na tomada de decisões de tratamento hoje com a visão de extrair informações relevantes sobre a evolução do patógeno, orientando assim a formulação de políticas de saúde pública para a preparação para pandemias”.

Construção da startup na AWS

Praapti e Avlokita decidiram que, para criar uma aplicação de saúde segura, confiável e escalável, usariam tudo na AWS.

A AarogyaAI usa serviços gerenciados da AWS, como o SageMaker, o  Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) e o  Elastic Load Balancing para concluir tarefas que, de outra forma, seriam complicadas para as equipes de engenharia configurarem e gerenciarem. Isso permite que a AarogyaAI se concentre mais no desenvolvimento de recursos do seu produto, em vez de se concentrar em operar em um datacenter de tecnologia e na sobrecarga que vem junto com isso.

“A melhor parte de usar a AWS é como tudo é simples”, explica Avlokita. “Foi uma experiência de aprendizado incrível descobrir todos os diferentes atributos da AWS e como eles podem apoiar nossas metas. Estamos muito felizes com a AWS”.

Para acelerar o crescimento da startup, a AarogyaAI se inscreveu e foi aceita no AWS ML Elevate, um programa com sede na Índia que ajuda startups de IA/ML a mostrar suas inovações e, ao mesmo tempo, fornece orientação e acesso a canais de capital de risco (VC).

Treinamento e implantação de modelos de machine learning

Modelos de ML são essenciais para a capacidade da AarogyaAI de analisar com precisão amostras de pacientes e prever tendências futuras. O SageMaker é uma solução de IA/ML que ajuda sua equipe de ciência de dados a criar, treinar e ajustar os modelos de ML, ao mesmo tempo em que fornece controle e visibilidade completos. “Confiamos no SageMaker para criar nossos modelos de IA/ML e implantá-los”, diz Avlokita. A AarogyaAI treina seus modelos do SageMaker em conjuntos de dados genômicos globais e locais disponíveis publicamente e gerados in-loco, mantendo em mente a ideia de traduzir pesquisas em aplicações no mundo real.

“Quando nosso líder de produto ingressou na empresa, ele não tinha experiência na AWS. Conhecia ciência de dados e algoritmos de IA/ML, mas não sabia como usar a AWS”, diz Avlokita. “O SageMaker é tão fácil de usar que ele conseguiu imediatamente descobrir como criar soluções de ML”.

Os cálculos para os modelos de ML são executados usando o Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), que oferece capacidade computacional segura e confiável sob demanda. Para armazenamento de objetos, o AarogYaai usa o Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

Otimização dos custos da nuvem para reinvestir nos negócios

Como próxima etapa no desenvolvimento do seu produto, a AarogyaAI queria tornar seus algoritmos de IA mais robustos e capazes de analisar mais patógenos. “Usamos a AWS para executar experimentos de ML. Foi rápido e eficiente”, diz Avlokita. “Ficamos muito felizes com os resultados. A AWS nos permitiu retirar o que precisávamos desses experimentos e aprender como adaptar nossos algoritmos para incluir mais patógenos”.

À medida que a AarogyaAI experimentou e aprendeu a expandir seu produto, a quantidade de computação usada aumentou e afetou sua fatura da AWS. No entanto, como membros do AWS Activate, um programa que ajuda startups a criar e escalar, eles conseguiram aplicar USD 100.000 em créditos da AWS em sua fatura.

Além disso, “a AWS na Índia e nos EUA foi muito generosa ao nos informar sobre diferentes aspectos da otimização de custos. Conseguimos reduzir nossa conta em 38% quase imediatamente”, diz Avlokita. “A forma como a AWS nos ajudou a lidar com os custos da nuvem é algo que nos deixa muito felizes. Agora, podemos continuar construindo”.

Um olhar no futuro, a AarogyaAI e a assistência médica na nuvem

Tanto Praapti quanto Avlokita estão certas de que o futuro de cuidados de saúde mais equitativos e eficazes está conectado à tecnologia. “Na vanguarda, a saúde se tornará rapidamente mais voltada para a tecnologia”, diz Avlokita. “É importante para nós fabricar produtos com a capacidade e a escalabilidade de se adaptar às novas tecnologias à medida que elas chegam”.

Para outros que estão construindo nessa interseção emergente de saúde e tecnologia, Praapti aconselha: “A maior coisa que posso compartilhar com outros fundadores é: não espere por nada. Mergulhe direto no fundo do poço”. Ela explica: “Nunca há o momento perfeito para entrar em contato com alguém, enviar aquele e-mail, fazer aquela ligação, abrir um negócio ou registrar essa patente. Independentemente de você fazer a ligação certa ou a errada, sempre terá resultados positivos”.

Como próximos passos em sua jornada de startup, a Aarogyaai planeja implantar seu produto de forma mais ampla no mercado, particularmente nos EUA. “Recebemos um suporte incrível da AWS na Índia, Singapura, Ásia-Pacífico e EUA”, diz Praapti. “Estamos entusiasmados em começar a comercializar em conjunto com a AWS”.

“Em 2012, quando Avlokita e eu costumávamos ir de carona para o laboratório, conversávamos sobre nossos sonhos mais loucos, como os ensaios clínicos se tornando redundantes usando a biologia computacional”, ri Praapti. “Com a AarogyaAI e a AWS, nossos sonhos mais loucos estão lentamente se tornando realidade”.