Aarogyaai utilizza IA/ML su AWS per diagnosticare con precisione la resistenza antimicrobica

I fondatori conoscono il sogno di una startup. Costruito su un insieme di esperienze di vita, vittorie, sconfitte, dati, iterazioni e talvolta fortuna, questo sogno accompagna una startup nel viaggio da "Ho questa grande idea" a dimostrare cosa è possibile.

Aarogyaai, una startup indiana nel settore sanitario e delle scienze della vita (HCLS), nasce dal sogno di "utilizzare le ricerche che io e il mio co-fondatore abbiamo svolto nel mondo accademico e puntare sulla salute umana", afferma l'amministratore delegato (CEO) Dr. Praapti Jayaswal. AarogyaAI utilizza l'intelligenza artificiale e il machine learning (IA/ML) per diagnosticare rapidamente la resistenza ai farmaci nei pazienti causata da agenti patogeni batterici, fungini e virali. Ciò consente ai medici di prendere decisioni terapeutiche basate sui dati e di prescrivere farmaci che trattano e aumentano efficacemente i risultati di salute dei pazienti.

Praapti e la sua co-fondatrice, Avlokita Tiwari, chief technology officer (CTO), hanno iniziato la loro amicizia nel 2012 come compagni di carpool durante il viaggio di 30 miglia da casa al loro laboratorio presso il Translational Health Science and Technology Institute di Faridabad, in India. Praapti stava lavorando al suo dottorato di ricerca in ricerca sulla tubercolosi e Avlokita era una ricercatrice junior.

La loro amicizia è continuata nel 2019, quando Avlokita ha detto a Praapti: "Sto cercando lavoro". Praapti ha risposto: "Non lo cercare, vieni a costruire questa azienda insieme a me". Senza esitare, Avlokita rispose semplicemente "Sì".

Con ciò, è stata fondata Aarogyaai. L'azienda ha festeggiato il suo quarto compleanno nel maggio del 2023 e oggi ha nove partnership cliniche e commerciali. Gestiscono sei pipeline di malattie infettive sul cloud Amazon Web Services (AWS), oltre al loro archivio di quasi 20.000 genomi di agenti patogeni.

Dimostrare cosa è possibile nell'assistenza sanitaria moderna

"Ci ha frustrato il fatto che le persone morissero a causa di malattie curabili. Nel 2018, la tubercolosi è stata la malattia infettiva più letale, anche se esistevano 19 farmaci per curare quell'infezione batterica", afferma Praapti. "Abbiamo visto l'intelligenza artificiale utilizzata per rendere le persone più ricche, ma non per rendere più sane le persone malate".

Praapti e Avlokita hanno deciso di cambiare questa situazione utilizzando l'intelligenza artificiale per rendere accessibile la diagnosi di precisione della resistenza antimicrobica al punto di cura. AarogyaAI consente ai medici di inserire il sequenziamento genomico del campione del paziente in AAIcare, un'applicazione basata su AWS. Sia Praapti che Avlokita credono che tutti possano e debbano avere accesso a un trattamento efficace. "La nostra visione è rendere la genomica disponibile nei punti di cura. L'informatica su AWS ci avvicina alla promozione di decisioni terapeutiche basate sui dati per risultati positivi su scala demografica", spiega Praapti.

AAIcare identifica quantitativamente e qualitativamente tutti i patogeni presenti, nonché la suscettibilità ai farmaci di tali agenti patogeni. Inoltre, i modelli ML di Aarogyaai, sviluppati su Amazon SageMaker, cercano e prevedono le mutazioni all'interno del campione che contribuiscono alla resistenza ai farmaci.

"La tecnologia si è evoluta nel corso dei decenni, ma raramente viene utilizzata nella pratica clinica", afferma Praapti. "Stiamo cambiando questa situazione".

Aarogyaai sta dimostrando che l'assistenza sanitaria proattiva può diventare normale quanto l'assistenza sanitaria reattiva che viene comunemente praticata oggi. "Stiamo dimostrando che l'attuale genomica dei patogeni e dei superbatteri può prevedere quali saranno le loro tendenze future", afferma Praapti. "Quando esce un farmaco, è già troppo tardi di 10 anni. Dobbiamo applicare la tecnologia per essere in grado di creare farmaci preventivamente, in modo che quando un virus come il SARS-CoV-2 si diffonde e provoca il caos in tutto il mondo, 8 miliardi di persone, non siamo alla mercé di quella cosa invisibile".

Per comprendere biologicamente e scientificamente le tendenze evolutive dei patogeni, "La genomica intelligente è il punto cruciale del nostro lavoro in cui combiniamo l'intelligenza artificiale con la genomica", spiega Avlokita. "Questo aiuta a prendere decisioni terapeutiche oggi con l'obiettivo di estrarre informazioni pertinenti sull'evoluzione dei patogeni, guidando così l'elaborazione delle politiche di sanità pubblica per la preparazione alla pandemia".

Costruire la startup su AWS

Praapti e Avlokita hanno deciso di affidarsi interamente ad AWS per creare un'applicazione sanitaria sicura, affidabile e scalabile.

L'intelligenza artificiale di Aarogya utilizza servizi gestiti da AWS come SageMaker, Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) ed Elastic Load Balancing per completare attività che altrimenti sarebbero complicate da configurare e gestire per i team di progettazione. Ciò consente ad AarogyaAI di concentrarsi maggiormente sullo sviluppo delle funzionalità del proprio prodotto, anziché concentrarsi sull'operatività su un data center tecnologico e sui costi aggiuntivi che ne derivano.

"La parte migliore dell'utilizzo di AWS è la semplicità di tutto", spiega Avlokita. "È stata un'esperienza di apprendimento straordinaria scoprire tutte le diverse funzionalità di AWS e come possono supportare i nostri obiettivi. Siamo rimasti molto soddisfatti di AWS".

Per accelerare la crescita della loro startup, Aarogyaai ha fatto domanda ed è stata accettata in AWS ML Elevate, un programma con sede in India che aiuta le startup di IA/ML a mostrare le proprie innovazioni fornendo al contempo tutoraggio e accesso ai canali di capitale di rischio (VC).

Addestramento e implementazione di modelli di machine learning

I modelli ML sono fondamentali per la capacità di Aarogyaai di analizzare con precisione i campioni dei pazienti e prevedere le tendenze future. SageMaker è una soluzione IA/ML che aiuta il team di data science a creare, addestrare e perfezionare i modelli ML fornendo al contempo controllo e visibilità completi. "Ci affidiamo a SageMaker per creare i nostri modelli IA/ML e distribuirli", afferma Avlokita. Aarogyaai addestra i propri modelli SageMaker su set di dati genomici globali e locali disponibili sia pubblicamente che generati in loco, tenendo presente l'idea di tradurre la ricerca in applicazioni reali.

"Quando il nostro responsabile del prodotto è entrato in azienda, non aveva esperienza in AWS. Conosceva la scienza dei dati e gli algoritmi IA/ML, ma non sapeva come usare AWS", afferma Avlokita. "SageMaker è così intuitivo che è stato in grado di iniziare subito e capire come creare soluzioni ML".

I calcoli per i modelli ML vengono eseguiti utilizzando Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), che offre capacità di calcolo sicura e affidabile su richiesta. Per lo storage di oggetti, Aarogyaai utilizza Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

Ottimizzazione dei costi del cloud per reinvestire nella propria attività

Come passo successivo nello sviluppo del prodotto, Aarogyaai voleva rendere i propri algoritmi di intelligenza artificiale più robusti e in grado di analizzare più agenti patogeni. "Abbiamo usato AWS per eseguire esperimenti di apprendimento automatico. È stato rapido ed efficiente", afferma Avlokita. "Siamo rimasti molto soddisfatti dei risultati. AWS ci ha permesso di trarre ciò di cui avevamo bisogno da questi esperimenti e di imparare come personalizzare i nostri algoritmi per includere più agenti patogeni".

Man mano che Aarogyaai sperimentava e imparava a espandere il proprio prodotto, la quantità di calcolo utilizzata aumentava e influiva sulla fattura di AWS. Tuttavia, in qualità di membri di AWS Activate, un programma che aiuta le startup a crescere e crescere, sono stati in grado di utilizzare 100.000 dollari in crediti AWS per la fattura.

Inoltre, "AWS in India e negli Stati Uniti è stata molto generosa nel farci conoscere i diversi aspetti dell'ottimizzazione dei costi. Siamo riusciti a ridurre la bolletta del 38% quasi immediatamente", afferma Avlokita. "Il modo in cui AWS ci ha aiutato a gestire i costi del cloud è qualcosa di cui siamo molto soddisfatti. Ora possiamo continuare a costruire".

Guardando al futuro: AarogyaAI e l'assistenza sanitaria sul cloud

Sia Praapti che Avlokita sono certi che il futuro di un'assistenza sanitaria più equa ed efficace sia legato alla tecnologia. "Fondamentalmente, l'assistenza sanitaria diventerà rapidamente più basata sulla tecnologia", afferma Avlokita. "Per noi è importante realizzare prodotti con la capacità e la scalabilità necessarie per adattarsi alle nuove tecnologie man mano che arrivano".

Per gli altri che stanno costruendo in questo crocevia emergente tra sanità e tecnologia, Praapti consiglia: "La cosa più importante che posso condividere con gli altri fondatori è: non aspettate nulla. Tuffati direttamente nel profondo". Spiega: "Non sarà mai il momento perfetto per contattare qualcuno o inviare quell'e-mail o fare quella chiamata o avviare un'attività o archiviare quel brevetto: indipendentemente dal fatto che tu faccia la chiamata giusta o quella sbagliata, ne uscirai nettamente positiva".

Come passo successivo nel suo percorso di avvio, Aarogyaai prevede di distribuire il proprio prodotto in modo più ampio sul mercato, in particolare negli Stati Uniti. "Abbiamo ricevuto un supporto straordinario da AWS in India, Singapore, Asia Pacifico e negli Stati Uniti", afferma Praapti. "Siamo entusiasti di iniziare a collaborare con AWS".

"Nel 2012, quando io e Avlokita eravamo soliti andare in auto condivisa al laboratorio, parlavamo dei nostri sogni più sfrenati, come gli studi clinici che diventavano ridondanti utilizzando la biologia computazionale", ride Praapti. "Con AarogyaAI e AWS, i nostri sogni più sfrenati stanno lentamente diventando realtà".