Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10908/18517
Título : IA Fertitech
Autor/a: Bergonzi, Pablo
Mentor/a: Gargiulo, Leonardo
Fecha de publicación : 2020
Editor: Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios
Resumen : El mercado de la medicina basada en microbiota está experimentando un crecimiento histórico. A la vanguardia de esta ola de nuevas técnicas de diagnóstico y tratamientos, encontramos una nueva raza de startups biotech con necesidades de escalamiento que escapan al scope actual del mercado de servicios de tecnología y logística. Una de estas prometedoras compañías es Microgenesis, la misma se conformó con el objetivo de generar un impacto disruptivo a nivel global en el campo de la medicina orientada a la fertilidad basada en microbiota, ofreciendo un novedoso test que logra detectar causas de infertilidad en casos inexplicables para las técnicas estándar, dicho test está patentado, probado y en actual comercialización en la UE e Israel. Para lograr alcanzar la meta de escalar globalmente, es necesario multiplicar sus capacidades operativas, este es el pain point que atacaremos desde IA Fertitech. Teniendo en cuenta la alta complejidad del negocio, dada principalmente por la escasa capacidad de procesar los tests, que hoy día solo pueden ser interpretados por profesionales altamente capacitados, y entendiendo que estamos frente a un mercado de clientes hiperconectados, proponemos crear una plataforma de pre-diagnóstico que permita a sus operadores un acceso instantáneo a la interpretación de los tests basados en microbiota. Para hacer esto posible, crearemos un modelo de machine learning especializado que interprete los tests observando los mismos indicadores que utilizan los humanos para su análisis, disponibilizando los resultados en segundos a través de una interfaz web responsive accesible desde cualquier dispositivo. Esto es posible gracias al alto nivel de especialización del founding team, que consolida todos los skills necesarios para la ejecución de un proyecto de estas características. La inversión requerida para el desarrollo de la plataforma está estimada en u$s90K, dicha inversión será realizada por Fullgenomics, el holding que a su vez es el principal inversor de Microgenesis, a cambio de la exclusividad total de la utilización del modelo para las empresas del grupo. La monetización del servicio se da en la forma de participación en el 11% del average selling price (ASP) y la rentabilidad del negocio se calcula en un TIR del 89%. De esta forma, y comenzando con una alianza con Microgenesis, esperamos convertirnos en los referentes del segmento, siendo los primeros en ofrecer una solución customizada de machine learning que resuelva los problemas de escalabilidad propios de la medicina, funcionando no como sustituto del médico, sino como una herramienta potenciadora de sus capacidades, evitando así el conflicto legal asociado al accountability de un diagnóstico profesional.
Descripción : Fil: Bergonzi, Pablo. Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios; Argentina.
URI : http://hdl.handle.net/10908/18517
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