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En Rochester, Sofya presentó una dirección de investigación que conecta datos longitudinales, modelos fundacionales de enfermedad y brechas de atención con acciones clínicas revisables.
Primera startup brasileña aprobada en Mayo Clinic Platform_Accelerate, Sofya presentó, en el showcase final del programa en Rochester, una pregunta más exigente que demostrar un buen modelo: ¿cómo hacer viable el precision care a escala, dentro del contexto de cada sistema de salud? La respuesta propuesta combina razonamiento clínico automatizado en tiempo real con una representación longitudinal capaz de unir riesgo, atención y desenlace.
La inteligencia clínica solo importa cuando aparece a tiempo para apoyar una decisión. Eso desplaza el centro del producto de la nota lista a la conducta aún abierta: reconocer lo que cambió, reunir el contexto relevante, explicitar límites y devolver al profesional una hipótesis que pueda revisarse.
La presentación final organizó la investigación como un flujo único: representar el recorrido, crear referencias clínicas, medir distancias y transformar desvíos recurrentes en brechas revisables.
Riesgo, atención y desenlaces se alinean en el tiempo antes de cualquier comparación.
Literatura, guías, agrupamientos y revisión experta forman anclas clínicas.
Cada caso se compara con las dimensiones de atención relevantes, sin borrar su singularidad.
Los patrones recurrentes hacen visibles al sistema variaciones y oportunidades de atención.
Dirección de investigación presentada en el showcase final de Mayo Clinic Platform_Accelerate; cualquier aplicación clínica exige validación local y revisión profesional.
En el recorte inicial de cáncer de próstata, la investigación combina literatura, guías, agrupamientos derivados de datos y revisión experta para construir personas clínicas. No sustituyen al paciente. Funcionan como referencias multidimensionales para interpretar gravedad, trayectoria y decisiones de atención sin reducir el caso a un único código o puntaje.
Hombre de poco más de 60 años, con dolor óseo, dolor lumbar y fatiga, en una trayectoria de alto riesgo. Se solicitó la prueba de HRD y el uso de inhibidor de PARP es compatible con una vía de enfermedad con alteración en HRR o protocolo, aunque el resultado molecular no está registrado.
PSA basal de 45 ng/mL. Tacto rectal realizado, sin resultado registrado. mpMRI y biopsia guiada por ecografía confirmaron adenocarcinoma Gleason 4+3=7, Grade Group 3. El registro indica enfermedad metastásica, estadio 4, con PSMA-PET realizado (CPT 78811).
Terapia de privación androgénica con agonista o antagonista de LHRH, inhibidor de PARP y agente modificador óseo, como denosumab o ácido zoledrónico. No se documentó tratamiento local definitivo.
PSA 45 → 5 → 25 → 25 ng/mL. Testosterona sérica entre 150 y 240 ng/dL, por encima del nivel de castración.
La elevación bioquímica ocurre con testosterona por encima de 50 ng/dL, lo que sugiere castración incompleta. El registro disponible no sustenta criterio de cáncer de próstata resistente a la castración.
Al medir la distancia entre el paciente y esas referencias a lo largo del tiempo, el modelo puede hacer visibles desvíos recurrentes: una transición que no ocurrió, un monitoreo tardío, una variación difícil de explicar o una dimensión de la atención que merece revisión. El objetivo no es producir una sentencia automática, sino revelar motivos de brecha que un profesional y una institución puedan examinar.
La trayectoria se acerca a un ancla, pero puede faltar un examen, una respuesta o una etapa de la atención.
Hay similitud parcial. El orden de los eventos, la respuesta al tratamiento o el seguimiento merece revisión.
El caso se aleja de las anclas. Puede haber información ausente, presentación atípica o una trayectoria que debe reevaluarse.
Persona sintética para demostrar agrupamiento y comparación. Las posiciones, conexiones y anclas del mapa son ilustrativas y no representan una medida clínica validada ni una recomendación terapéutica.
Esa arquitectura conecta eficiencia y precisión. En la consulta, apoya documentación, guías y planificación. A escala, puede mejorar la resolución de cohortes, fortalecer el real world evidence y ayudar a los sistemas de salud a localizar variaciones evitables. El próximo paso de investigación es llevar ese modelo de vuelta al flujo clínico y medir si las acciones sugeridas producen impacto real.
El trabajo presentado no convierte una hipótesis de investigación en una afirmación clínica. Cada institución, población y finalidad exige validación propia, supervisión profesional y gobernanza. El avance está en formular una arquitectura verificable para el precision care: contexto longitudinal, referencias explícitas, distancias interpretables y aprendizaje con procedencia.
El showcase reunió la dirección de producto, la investigación en precision care y el contexto de validación construido a lo largo del programa.
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