Jesús Prada, CEO y cofundador de HORUS ML: "El CDTI Innovación nos ayuda a desarrollar una IA para anticipar el riesgo cardiovascular a través de imagen médica y monitorización remota"
Detectar antes la enfermedad y acompañar mejor al paciente son dos de los grandes desafíos de la atención cardiovascular. Para abordarlos, HORUS ML desarrolla soluciones basadas en inteligencia artificial que analizan retinografías para mejorar la detección precoz de enfermedades cardiovasculares y facilitar el seguimiento de pacientes crónicos
Las enfermedades cardiovasculares siguen siendo uno de los grandes retos de los sistemas sanitarios. Su impacto no solo se mide en cifras de mortalidad sino también en la dificultad de detectar a tiempo procesos que pueden avanzar de forma silenciosa durante años y manifestarse de manera brusca en forma de infarto o ictus.
En este contexto trabaja HORUS ML, una empresa constituida en Madrid en 2022 que desarrolla soluciones personalizadas basadas en inteligencia artificial y machine learning para el sector sanitario. La compañía nació con una misión clara: acercar el potencial real de la inteligencia artificial a la práctica clínica.
Según explica Jesús Prada, CEO y cofundador de HORUS ML, el equipo detectó desde el inicio una brecha entre los avances tecnológicos en machine learning y su aplicación efectiva en hospitales y centros sanitarios. “Los hospitales generan enormes cantidades de datos, pero carecían de socios especializados capaces de transformar esa información en herramientas útiles para el diagnóstico, el tratamiento y el seguimiento de los pacientes”, señala.
Por eso, HORUS ML no se plantea como una empresa orientada a un único producto, sino como una plataforma tecnológica centralizada que integra tres grandes verticales: diagnóstico por imagen, medicina de precisión y monitorización remota de pacientes. Una propuesta que combina perfiles tecnológicos especializados en IA con profesionales sanitarios con experiencia asistencial, incluidos cardiólogos en ejercicio. “La IA en salud solo funciona cuando se combina el conocimiento tecnológico con la visión clínica”, subraya Prada.
Miembros del equipo de Horus ML
Del diagnóstico precoz al seguimiento continuo
El proyecto de HORUS ML aborda dos momentos clave del recorrido de la enfermedad cardiovascular. El primero es la detección precoz, especialmente de procesos como la aterosclerosis subclínica, que puede avanzar durante años sin provocar síntomas. Prada resume el problema con un dato especialmente ilustrativo: aproximadamente la mitad de los infartos se producen en personas que son clasificadas como de bajo riesgo por las escalas tradicionales. “Hay un colectivo enorme de pacientes que ya están enfermos y a los que el sistema no está mirando”, explica.
Para responder a esta limitación, la compañía ha desarrollado una línea de diagnóstico por imagen basada en inteligencia artificial, orientada a facilitar la identificación del riesgo de aterosclerosis —la principal causa de enfermedad cardiovascular—, a partir de pruebas sencillas, accesibles y compatibles con la actividad ordinaria de atención primaria.
El segundo momento es el seguimiento de pacientes que ya padecen una enfermedad cardiovascular, especialmente personas con insuficiencia cardíaca crónica. En estos casos, el problema no es solo diagnosticar sino anticiparse a descompensaciones que pueden evolucionar muy rápido y acabar en hospitalización. Frente a un modelo tradicional basado en visitas presenciales periódicas, HORUS ML trabaja en una monitorización remota que permita pasar de un seguimiento reactivo a uno continuo y proactivo. “Lo que conecta ambas líneas es una misma idea: pasar de una medicina reactiva, que actúa cuando el daño ya está hecho, a una medicina preventiva y proactiva”, afirma.
La retina como ventana al sistema vascular
Una de las líneas más avanzadas del proyecto se basa en el análisis de imágenes retinográficas. La retinografía es una fotografía del fondo del ojo que puede obtenerse en apenas unos segundos, sin necesidad de dilatar la pupila y sin molestias para el paciente.
La retinografía permite observar los vasos sanguíneos de la retina y detectar señales asociadas al riesgo cardiovascular
La clave está en que la retina es el único lugar del cuerpo donde los vasos sanguíneos pueden observarse directamente mediante una imagen sencilla. Por eso, para HORUS ML, representa una vía especialmente prometedora para detectar señales relacionadas con la salud vascular. “La retina es, literalmente, una ventana al sistema vascular”, explica Prada.
En estas imágenes pueden aparecer patrones muy sutiles asociados a la presencia de aterosclerosis, como variaciones en el calibre de los vasos o alteraciones en la microvascularización. Son indicios difíciles de detectar para el ojo humano, pero que pueden ser identificados por modelos de inteligencia artificial entrenados con miles de imágenes.
La propuesta de HORUS ML aprovecha la amplia implantación de los retinógrafos no midriáticos para convertir una prueba rápida, económica y no invasiva en una herramienta de cribado de aterosclerosis. Tras realizar la retinografía, la imagen se procesa automáticamente y, en menos de diez segundos, el profesional sanitario recibe una evaluación del riesgo de aterosclerosis que le sirve de apoyo en la toma de decisiones.
Para la compañía, la clave no está solo en la precisión, sino también en la integración con la historia clínica electrónica y los sistemas de información del centro sanitario. “Una herramienta que no se integra en el flujo asistencial real, por muy precisa que sea, acaba sin usarse”, sostiene Prada.
Además, el sistema incorpora un módulo de interpretabilidad que muestra qué zonas de la imagen han influido más en la predicción, permitiendo al médico contrastar el resultado con su propio criterio clínico. Si se detecta un riesgo elevado, el paciente puede ser derivado a una ecografía vascular, que continúa siendo la prueba de referencia para confirmar el diagnóstico.
Monitorización remota para pacientes crónicos
Además del diagnóstico por imagen, HORUS ML trabaja en una línea de monitorización remota para pacientes con insuficiencia cardíaca basada en inteligencia artificial generativa. A través de llamadas telefónicas en lenguaje natural, el sistema realiza un seguimiento periódico del paciente, recoge información sobre su estado de salud y analiza posibles señales de deterioro.
A partir de esos datos, un modelo predictivo estima el riesgo de descompensación y, si detecta indicios de empeoramiento, genera una alerta para el equipo médico. “No se trata solo de hablar con el paciente, sino de anticipar el problema y avisar a tiempo para poder intervenir de forma preventiva”, explica Prada.
El objetivo es mejorar la calidad de vida y la autonomía de los pacientes, reducir hospitalizaciones evitables y favorecer un seguimiento más continuo y proactivo.
El respaldo necesario para llegar a la práctica clínica
El apoyo del CDTI Innovación a través de la iniciativa NEOTEC ha sido clave para el desarrollo de la tecnología y la consolidación de HORUS ML. “Este apoyo ha sido uno de los pilares que han hecho posible que el proyecto exista tal y como es hoy”, señala Prada.
Según explica, la financiación ha permitido a la compañía afrontar procesos complejos como la validación clínica y los requisitos regulatorios sin renunciar a una innovación de alto impacto. Además, el respaldo de un organismo público especializado ha reforzado la credibilidad del proyecto ante hospitales, instituciones e inversores.
En conjunto, Prada considera que el CDTI no solo ha financiado un desarrollo concreto, sino que ha contribuido a consolidar HORUS ML como compañía. “Son una palanca fundamental para que la innovación que nace en empresas pequeñas pueda llegar de verdad a tener impacto”, afirma.
Por ello, iniciativas como la de HORUS ML reflejan el papel de la innovación tecnológica en la transformación del sistema sanitario y en el desarrollo de soluciones con impacto social y económico.
Una medicina más preventiva, accesible y equitativa
De cara a los próximos años, la compañía plantea su evolución en tres horizontes. El primero es lograr que su herramienta de cribado de aterosclerosis, Aitheroscope, se convierta en una solución estándar en atención primaria en España. La aspiración es que una retinografía para evaluar el riesgo de padecer aterosclerosis llegue a ser tan habitual como una analítica de colesterol o una toma de tensión.
Aitheroscope: herramienta de cribado de aterosclerosis
El segundo, es consolidar a la compañía como referente en inteligencia artificial aplicada a enfermedades cardiovasculares.
Y, por último, su tercer horizonte es desarrollar plenamente una plataforma integral que, mediante una única integración en el sistema sanitario, permita acceder a distintas herramientas de inteligencia artificial en salud. Con ello, HORUS ML busca reducir la fragmentación tecnológica y facilitar la adopción de nuevas soluciones por parte de los centros sanitarios.
En este sentido, el proyecto se alinea con los Objetivos de Desarrollo Sostenible. En primer lugar con el ODS 3, vinculado a la salud y el bienestar. En segundo lugar, contribuye al ODS 5, relacionado igualdad de género, ya que ofrece herramientas de cribado y prevención validadas con rendimiento equilibrado en ambos sexos, que ayudan a corregir el infradiagnóstico cardiovascular que históricamente ha afectado a las mujeres. Por último, también hay un alineamiento con el ODS 9, por su apuesta por la innovación tecnológica aplicada a un reto sanitario de alto impacto.
Pero, más allá de la dimensión tecnológica, Prada insiste en que el objetivo último es contribuir a una medicina más preventiva, accesible y equitativa. “Si dentro de unos años hemos ayudado a que muchas personas eviten un evento cardiovascular grave que de otro modo habrían sufrido, habremos cumplido con lo que de verdad nos mueve”, concluye.
CDTI Innovación
El Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación, CDTI E.P.E. es la agencia de innovación del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, cuyo objetivo es la promoción de la innovación tecnológica en el ámbito empresarial. La misión del CDTI es conseguir que el tejido empresarial español genere y transforme el conocimiento científico-técnico en crecimiento globalmente competitivo, sostenible e inclusivo. En 2025, en el marco del Plan Estratégico 2024-2027, el CDTI proporcionó 2.423 millones de euros de apoyo a empresas y startups españolas.
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