El coinventor de FaceID y Vision Pro de Apple ha pasado los últimos seis años construyendo un modelo de inteligencia artificial de frontera que podría ayudar a decodificar la actividad eléctrica del cerebro para diagnosticar trastornos cognitivos. Ahora, la startup de Gidi Littwin, Hemispheric, ha recaudado 52 millones de dólares tras recopilar datos de 100,000 cerebros para entrenar modelos de aprendizaje profundo que examinan el cerebro sin necesidad de procedimientos invasivos.
Littwin dejó Apple en 2020 en busca de un cambio. Lo encontró cuando su cofundador en Hemispheric, Hagai Lalazar, le envió un mensaje directo en LinkedIn. Lalazar había comenzado a desarrollar inteligencia artificial para estudiar el cerebro sin cirugía y buscaba un cofundador con visión comercial para impulsar la empresa. Para cuando encontró a Littwin, ya había hablado con unos 75 candidatos.
Littwin ayudó a desarrollar FaceID y, en ese momento, trabajaba en el seguimiento de manos para un producto de realidad aumentada, el Vision Pro. Como parte de esto, tuvo que recopilar lo que él llamó “cientos de miles de datos de sujetos” para entrenar los modelos de aprendizaje profundo que impulsan la tecnología. “Detrás de estos proyectos hubo operaciones masivas de recolección de datos, y sabíamos que teníamos que construir algo muy similar en Hemispheric”, dice Littwin, “y lo hemos hecho”.
El desafío de diagnosticar trastornos cognitivos
Debido a que la actividad cerebral de cada individuo es diferente, los médicos han tenido que basarse en gran medida en cuestionarios subjetivos y observaciones de comportamiento para diagnosticar depresión, Alzheimer y Parkinson. Para superar esto, Littwin y Lalazar recolectaron su “posesión más preciada”: un cuarto de millón de horas de datos cerebrales de 100,000 voluntarios remunerados en Asia, Tel Aviv y Boston. Los sujetos realizaron una serie de actividades que parecían juegos pero que activaban diferentes partes de sus cerebros.
Esos datos ayudaron a entrenar un modelo de frontera que infiere la función cerebral a partir de la actividad eléctrica dentro del cráneo, de la misma manera que los grandes modelos de lenguaje deducen significado analizando estadísticamente el texto. Luego, probaron el modelo generalizado en subconjuntos de personas, incluidas aquellas diagnosticadas con trastorno de estrés postraumático (TEPT), esquizofrenia y depresión, y afirmaron que el modelo hizo deducciones precisas sobre la salud cerebral de los individuos.
Próximos pasos: Alzheimer y aprobación regulatoria
El equipo está trabajando actualmente en un estudio clínico para probar si su modelo puede diagnosticar e incluso predecir el Alzheimer. Littwin y Lalazar presentarán su primer producto, que se utilizará para estudiar el TEPT, a la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA) para su aprobación a principios del próximo año. Esperan que esto les permita lanzar el producto al público a finales de 2027.
Para ayudar a diagnosticar un trastorno cognitivo, un paciente usa un casco EEG ligero que mide la actividad eléctrica del cerebro durante unos 15 minutos mientras interactúa con una aplicación en una tableta. Hemispheric dice que su modelo de IA ayudará a los médicos a decodificar las señales para hacer diagnósticos, seleccionar la intervención más efectiva mediante predicciones sobre el tratamiento y monitorear el progreso.
“El futuro que imaginamos es uno en el que esto sea similar a un análisis de sangre”, dice Lalazar. “El dispositivo será muy, muy barato; podrá venderse y distribuirse en clínicas de salud mental, hospitales e incluso consultorios de psicólogos”.
Contexto y competencia en el sector
Las herramientas de diagnóstico asistidas por IA para enfermedades como el cáncer de pulmón ya están en uso clínico y aceleran el acceso al tratamiento en toda Europa. Mientras tanto, los gigantes de la IA, incluidas OpenAI y Anthropic, se están expandiendo hacia la atención médica, intensificando la competencia para las startups en el espacio.
Hemispheric ha recaudado fondos iniciales de firmas de capital de riesgo estadounidenses e israelíes e inversores individuales, incluido el primer inversor de Uber, Howard Morgan. Utilizará el dinero para avanzar en asociaciones con gobiernos, organizaciones de salud y empresas farmacéuticas, contratar más personal en Estados Unidos y trabajar hacia la aprobación regulatoria. También planea medir más datos cerebrales de millones de personas para mejorar su modelo.
El equipo también está desarrollando sus propios escáneres cerebrales para obtener información que la empresa cree que puede proporcionar datos más útiles para sus modelos que los EEG tradicionales. “Estos dispositivos nunca fueron construidos para el aprendizaje automático y definitivamente no para el aprendizaje profundo”, dice Littwin.
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