Cada vez que imparto la clase de atención médica 101, termino con áreas en las que estoy buscando invertir. Un ejemplo: traer más estandarización a la atención médica. La atención médica ha caído en gran medida en el campamento de que las soluciones deben ser personalizadas para sus usuarios finales. Hay una gran oportunidad para crear soluciones más estandarizadas, que terminan convirtiéndose en una opción más barata gracias a la escala. También se convierten en una valiosa vía de distribución porque las soluciones de los socios pueden distribuirse rápidamente entre los clientes (sin necesidad de implementaciones costosas). En mi opinión, la IA juega un papel enorme aquí: la naturaleza no determinista de la misma es realmente excelente para manejar los casos límite que la personalización ha creado. Ejemplos: 1) Escalas para medir enfermedades: muchas de ellas son increíblemente subjetivas, ¿puedes usar la tecnología para hacerlas más estandarizadas entre los clínicos que las administran? (por ejemplo, Cognoa y otros diagnósticos digitales hacen esto) 2) Tomar procesos personalizados y convertirlos en versiones más estándar "plug and play" (por ejemplo, lo que Redox ha hecho para las integraciones de EHR) 3) Tomar datos desordenados y no estructurados y convertirlos en datos estandarizados y más fáciles de usar (por ejemplo, lo que Tuva Health está haciendo por los datos de atención médica) Paso por 6-7 temas más que me interesan, si quieres tomar el curso de atención médica 101, comienza el 22/9 (inscríbete en el siguiente tweet).