Cuenta Jesús Prada que lo suyo con la inteligencia artificial fue "un amor a primera vista". Tenía claro que se quería dedicar a ese tipo de tecnologías, pero para tener un impacto positivo en la sociedad. "Al trabajar en distintas empresas me di cuenta de que estar trabajando simplemente para engordar la cuenta bancaria de una compañía es algo que no me llenaba. Necesitaba ese impacto social y el sector salud es el que más llamaba mi atención por su potencial impacto positivo", relata el CEO y cofundador de Horus ML.

Con esa vocación nació esta startup, fundada e integrada al 50% por ingenieros expertos en inteligencia artificial (IA) y otro 50% por profesionales con estudios de Medicina. Y con esa vocación surgió el proyecto AITheroscope, una herramienta basada en IA (deep learning y machine learning) que permite detectar, a través de la retina, la aterosclerosis y que se ha convertido en el único proyecto europeo de la novena edición de los Premios Fundación Mapfre a la Innovación Social, resultando, además, ganador. La iniciativa española compite con otros tres proyectos internacionales procedentes de Brasil, México y EEUU. Esta tarde se conocerá el ganador, que recibirá un premio de 100.000 euros (y 10.000 euros para cada finalista).

AITheroscope aborda uno de los grandes agujeros negros de la medicina preventiva moderna: la detección precoz de la aterosclerosis subclínica, el silencioso proceso de estrechamiento y endurecimiento de las arterias por acumulación de placas de colesterol, que actúa como el principal detonante de los infartos de miocardio, los ictus y, en general, de las enfermedades cardiovasculares (que son una de las principales causas de mortalidad: una de cada cuatro fallecimientos). La aterosclerosis suele diagnosticarse en etapas avanzadas cuando las opciones de tratamiento son más limitadas, pero para prevenir episodios cardiovasculares es importante el diagnóstico precoz.

"Alrededor del 50% de los infartos de miocardio ocurren en pacientes que no habían presentado síntomas previos, o que estaban clasificados previamente como de bajo riesgo cardiovascular por los sistemas actuales", explica Prada. "Se ha observado que la prevalencia de placas de colesterol que no dan la cara es mucho más alta de lo que se pensaba en población más joven. Los últimos estudios indican que hasta el 60% de las personas entre 35 y 55 años". Sin embargo, las calculadoras de riesgo cardiovascular actuales consideran al 58% de esos pacientes como de bajo riesgo. Al cruzar ambos datos, señala Prada, se detecta que hasta un 35% de la población de 35 a 55 años tiene aterosclerosis sin síntomas no diagnosticada y, por tanto, permanecen sin control médico.

La clave está en la retina

A día de hoy, la única prueba diagnóstica de esta patología en esa fase es la ecografía vascular (carotídea y femoral), que se realiza en el hospital con equipos específicos, lo que la hace costosa e impide aumentar el alcance del cribado poblacional porque son unidades que están saturadas. Para solucionar estos problemas, la startup española los mira fijamente a los ojos. No como una metáfora, sino literalmente: para buscar en la retina. Existe una correlación biológica estrecha entre la microvasculatura de la retina y el sistema arterial general. Esa parte del ojo es el único rincón del cuerpo humano donde los médicos pueden examinar los vasos sanguíneos vivos de forma directa y no invasiva.

La herramienta usa retinografías, es decir, imágenes del fondo del ojo (concretamente, no midriáticas, es decir, que no requieren la dilatación de la pupila). El paciente se coloca frente al dispositivo óptico y se toma la imagen. A partir de ahí, el algoritmo es el que trabaja de forma veloz: en menos de 10 segundos puede generar informes de diagnóstico en tiempo real dando una estimación automatizada de la probabilidad de que ese paciente padezca aterosclerosis. AITheroscope analiza para ello parámetros geométricos muy precisos de las imágenes del ojo: la tortuosidad (la complejidad y el relieve del mapa vascular), el solapamiento (los cruces anómalos entre vasos) y el engrosamiento de las paredes vasculares de la retina.

El desarrollo del proyecto se hizo a finales de 2024 y a lo largo de 2025 y parte de este año se ha realizado la validación y entrenamiento del modelo con un estudio observacional de la mano de la Fundación para la Investigación Biomédica del Hospital Universitario Infanta Leonor y el Hospital Universitario del Sureste (Madrid). Se han usado retinografías de más de 1.000 pacientes y se compararon con la prueba diagnóstica mencionada, la ecografía vascular (carotídea y femoral), arrojando una sensibilidad del 95% y una especificidad del 90%. "Es decir, que solo se nos escapaba un 5% de los pacientes que realmente padecían la patología", subraya Prada, quien asegura que de implementarse esta tecnología en los circuitos preventivos habituales se conseguiría aflorar y diagnosticar un mayor número de casos. "De ese 35% de pacientes entre 35 y 55 años que estaban ocultos (sin síntomas y no diagnosticados), recuperaríamos el 32%, lo que supone más de 4 millones de personas de diferencia que pasarían a estar controlados adecuadamente y evitarles un evento cardiovascular severo en el futuro", recalca.

AITheroscope está funcionando en fase piloto en 18 centros de salud y en dos hospitales (donde se realizó la validación del modelo) en la Comunidad de Madrid. No sustituye al médico, sino que le ofrece un sistema de apoyo con una prueba no invasiva, fácil de realizar y que puede llevarla a cabo personal no especializado y en circuitos de atención primaria para detectar rápidamente quién debe ser derivado al cardiólogo. Es totalmente compatible con los retinógrafos que ya están físicamente instalados en los centros de Atención Primaria. "La aplicación de la IA a estas herramientas permite sacar el conocimiento experto del hospital y llevarlo a Atención Primaria, a zonas más rurales que no tienen mucha capilaridad en el territorio".

Tras culminar las fases de regulación y certificación europea correspondientes a los productos sanitarios de software, el objetivo de la compañía para este año es iniciar su escalabilidad comercial en España y el resto de Europa. También tienen un acuerdo comercial para la distribución de la herramienta en México y en Chile.

Estudio REACT

La startup mantiene también conversaciones para incorporarse como entidad colaboradora en el estudio REACT (Early Cure of Atherosclerosis), un macroproyecto internacional de medicina de precisión liderado por el Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares (CNIC) y coordinado por el doctor Borja Ibáñez, director científico del centro. El Hospital Infanta Leonor se sumó recientemente a esta cohorte internacional que busca, precisamente, generar evidencia científica sólida mediante el diagnóstico por imagen de la aterosclerosis silente en edades tempranas (desde los 20 años). En este marco, el análisis computacional de la retina de Horus ML puede ser de gran ayuda para la detección precoz.

Pero la startup tiene otras ideas de proyectos de diagnóstico por imagen, de medicina de precisión y de monitorización remota de pacientes (con especial foco en los crónicos). Así, están trabajando con el Servicio de Salud de Aragón para desarrollar una herramienta que automatice la valoración del ecocardiograma en la medición de la FEVI (fracción de eyección del ventrículo izquierdo, esto es, la fuerza con la que en corazón bombea la sangre hacia el cuerpo y puede indicar que hay insuficiencia cardiaca).

Actualmente, el cálculo de la FEVI se realiza de forma manual perfilando el ventrículo en la pantalla, un proceso laborioso que sufre de una alta variabilidad subjetiva porque depende del especialista que lo evalúe. "El resultado puede cambiar hasta un 10%, lo cual cambia el diagnóstico de tener o no insuficiencia cardíaca. El algoritmo de Horus es capaz de procesar el ecocardiograma y arrojar el parámetro exacto en décimas de segundo de forma objetiva. Al igual que con la retina y AITheroscope, el plan de futuro pasa por trasladar este software a los equipos más sencillos de ecocardioscopia utilizados en Atención Primaria, permitiendo que la IA actúe como apoyo para que el médico de Familia decida si deriva al paciente a una unidad especializada para el ecocardiograma reglado.