Avant que Javier Cuello ne construise des capteurs plus petits qu'un ongle ou ne trace des millions d'échantillons cliniques, le fondateur de H+Trace capturait de l'audio en direct pour des icônes mondiales comme Madonna et AC/DC. Avec un background en ingénierie électronique, design sonore et innovation publique, son chemin vers la transformation de la logistique de santé a été tout sauf direct.

Aujourd'hui, il est la force motrice derrière une plateforme qui s'attaque à l'un des points de défaillance les plus négligés dans les diagnostics en combinant le suivi en temps réel, l'automatisation et l'intelligence artificielle.

Dans cette Q&A, il partage comment les leçons des événements en direct et de la technologie des drones ont façonné son approche, pourquoi posséder toute la pile matérielle et logicielle était essentiel, et ce qu'il faut pour apporter une précision de niveau clinique à l'un des fronts les plus chaotiques de la santé.

Vous avez commencé votre carrière en capturant de l'audio en direct pour Madonna et AC/DC. Qu'est-ce que l'industrie de la musique live vous a appris sur la précision et le timing qui influence maintenant votre travail dans les diagnostics de santé?

J'ai appris que la seule façon de maintenir une haute qualité dans des environnements complexes et imprévisibles est à travers des processus entièrement rationalisés et automatisés, alimentés par la technologie. Bien que l'apport humain reste essentiel, la vraie fiabilité, surtout dans les opérations à grande échelle sujettes aux surprises, que ce soit un événement en direct avec des dizaines de milliers de participants ou un système logistique gérant des milliers d'échantillons de sang quotidiennement, vient de systèmes éprouvés et pilotés par la technologie.

Compte tenu de votre background en ingénierie électronique et en ingénierie sonore, comment ces compétences interdisciplinaires ont-elles influencé votre approche de l'intégration matérielle/logicielle dans le suivi logistique?

Au-delà de mon background académique, j'ai toujours été passionné par les données. Ce qui m'excite le plus dans l'ingénierie, que ce soit en électronique ou en acoustique, c'est que c'est une discipline ancrée dans des données fiables.

Des années de travail en ingénierie sonore m'ont aidé à comprendre le comportement émotionnel humain, mais cela seul n'améliore pas un processus. Il s'agit de concevoir une solution spécifiquement pour capturer des données précises et exactes qui peuvent améliorer les opérations, complètement indépendantes de la subjectivité émotionnelle. Nous devons reconnaître que les gens font partie du processus, nous avons des émotions, des bons et des mauvais jours, et cette variabilité affecte la qualité de notre travail. C'est exactement à ce moment-là qu'un processus conçu pour résister aux variations humaines devient essentiel.

Vous avez un background en logiciel, drones et innovation dans le secteur public. Comment ces expériences ont-elles façonné votre approche pour résoudre les problèmes ancrés dans la logistique de santé?

J'aime penser aux drones comme, essentiellement, des machines de capture de données, ils sont fondamentalement un paquet de capteurs avec des capacités de vol. En fin de compte, ils collectent des données visuelles, thermographiques et environnementales qui ne deviennent précieuses qu'après traitement. C'est exactement ce que fait H+Trace dans le processus logistique, c'est comme avoir un mini drone à l'intérieur de chaque boîte, traçant des articles critiques liés à la santé en temps réel.

Mon parcours à travers l'innovation publique a toujours été motivé par la recherche d'impact. En 2014, j'ai entrepris de faire une différence en lançant des initiatives d'éducation à la programmation gratuites pour les communautés mal desservies, des groupes qui n'avaient souvent aucune idée de la profondeur avec laquelle le logiciel façonne nos vies. Si vous voulez construire des solutions qui font vraiment un impact, le logiciel n'est pas optionnel, il est essentiel.

H+Trace s'attaque à ce que vous appelez "le point de défaillance le plus négligé dans la santé". Qu'est-ce qui vous a fait vous concentrer sur la phase préanalytique des diagnostics de laboratoire, et pourquoi pensez-vous que d'autres l'ont manqué pendant si longtemps?

Une amie à moi a été mal diagnostiquée avec du diabète pendant sa grossesse, dans un hôpital de premier ordre. Ma première réaction a été la colère, mais ensuite je me suis concentré sur la compréhension de comment une erreur aussi critique pouvait se produire dans quelque chose d'aussi fondamental qu'un test de glycémie. À ma grande surprise, j'ai découvert que l'échantillon avait subi une excursion de température pendant le transport, et le laboratoire d'analyse ne l'avait pas détecté parce que leurs systèmes de traçabilité du transport étaient obsolètes. C'est à ce moment-là que j'ai réalisé que ce qui semblait être un problème majeur était en fait une énorme opportunité.

Les deux tiers des erreurs de laboratoire se produisent avant même que les échantillons ne soient analysés. Comment votre plateforme Contactless MultiSense apporte-t-elle l'automatisation et la fiabilité à une partie aussi chaotique du système?

Cela se résume à deux aspects clés: d'une part, la technologie doit être de pointe, fournissant des données fiables et prêtes pour l'IA. D'autre part, la solution doit être extrêmement conviviale et facile à mettre en œuvre. Cette deuxième partie est souvent sous-estimée par les entreprises technologiques, mais pour nous, elle est critique. Vous pouvez construire la meilleure technologie au monde, mais si c'est une corvée à mettre en œuvre ou si elle nécessite un travail supplémentaire et une formation pour l'équipe, elle ne pourra tout simplement pas évoluer. Notre solution automatise entièrement le processus de génération, collecte et envoi de données, de sorte que les utilisateurs sont en fait heureux de l'utiliser, elle leur enlève des tâches routinières.

Vous développez à la fois le matériel et le logiciel en interne. Pourquoi était-il important de posséder chaque partie de la pile, et quels avantages cela a-t-il créés?

La vérité est que nous n'avions pas vraiment d'autre option, ce qui était disponible sur le marché ne fonctionnait tout simplement pas pour ce type d'utilisation. Nous n'avions donc d'autre choix que de le construire nous-mêmes à partir de zéro. Deux avantages supplémentaires de prendre cette voie sont, premièrement, que nous pouvons facilement nous adapter aux besoins spécifiques des clients, et deuxièmement, que nous avons une structure de coûts très efficace puisque nous ne dépendons pas de tiers pour aucune partie du produit.

Les analyses prédictives et l'IA sont centrales dans votre produit. Comment vos algorithmes détectent-ils et préviennent-ils les dommages aux cargaisons en temps réel? Quels types de données analysez-vous?

La grande majorité des erreurs suivent des modèles de données très clairs, beaucoup plus clairs que nous ne le réalisons souvent. Il est important de se rappeler que la première étape de l'intelligence artificielle est d'entraîner un algorithme avec des données de haute qualité, et c'est là que réside notre force: nous commençons le processus en générant les données de la plus haute qualité sur le marché. Cela rend la prédiction beaucoup plus facile, parce que les mesures sont standardisées, permettant une identification rapide et fiable des modèles qui sortent de la norme.

Certains des points de données clés que nous suivons incluent la température inertielle, les ouvertures non autorisées de colis, les impacts, les basculements et les mauvaises manipulations en général. Nous sommes capables de capturer tout cela grâce à un ensemble de capteurs intégrés dans un morceau d'électronique pas plus grand qu'un ongle, complètement sans fil et entièrement automatisable.

Vous avez tracé plus de 11 millions d'échantillons à travers votre plateforme jusqu'à présent. Quelles informations cliniques ou opérationnelles ont émergé de ces données, et comment ces informations ont-elles façonné l'évolution de votre produit?

Nos clients ont découvert toutes sortes d'informations, souvent liées à des tâches faites par habitude ou tradition, suivant aveuglément des protocoles où la mesure continue n'était tout simplement pas possible. La réalité est que les gens et les conditions environnementales changent constamment et, si vous ne mesurez pas, vous ne rattraperez pas les problèmes avant qu'il ne soit trop tard. Quelques exemples courants incluent le conditionnement thermique inapproprié (trop froid ou pas assez froid), les temps d'arrêt pendant la logistique, l'hémolyse causée par des secousses excessives, et les échantillons compromis pendant le transport, entre autres.

L'IA Agentic de H+Trace est un pas audacieux vers l'intelligence autonome des laboratoires. Pouvez-vous nous expliquer à quoi cela ressemble en pratique?

Le LIS (Laboratory Information System), le logiciel utilisé pour gérer les laboratoires, est généralement un outil très basique et obsolète. Ce que nous faisons, c'est ajouter le pouvoir de la prise de décision autonome, ce qui apporte une plus grande efficacité et confiance aux opérations complexes des laboratoires. Cela inclut des choses comme la détection proactive des erreurs, la priorisation des analyses basée sur le risque ou l'urgence, les recommandations automatisées pour les tests de suivi, la prédiction de la saturation opérationnelle et des délais d'exécution, la conversion automatisée entre différentes normes et formats, et la détection de modèles de données suspects.

Vous êtes maintenant basé à Miami, en préparation pour l'expansion aux États-Unis. Comment abordez-vous l'entrée sur le marché différemment cette fois par rapport à vos lancements en Amérique latine?

Aux États-Unis, notre principal objectif sera sur les prélèvements sanguins à domicile. Nous avons développé un produit spécifiquement pour ce cas d'utilisation, le premier emballage intelligent qui se refroidit ou se congèle passivement. Cela permet le plus haut niveau de surveillance des échantillons tout en commençant simultanément le processus de refroidissement ou de congélation (selon le besoin) dès que l'échantillon est prélevé à domicile. Le résultat est non seulement une qualité et une fiabilité accrues, mais aussi une réduction d'au moins 24 heures du délai d'exécution.

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