Tres preguntas para Max Levchin sobre su nueva startup

Max Levchin, mejor conocido como cofundador de PayPal, se ha estado concentrando estos días en un tema mucho más íntimo: la fertilidad.

Estás brillando: Max Levchin, cofundador de PayPal, co-creó una aplicación llamada Glow para ayudar a las parejas con problemas de fertilidad.

Levchin y Mike Huang han fundado Brillo , que espera llevar la ciencia de datos a la atención médica. La compañía lanzó una aplicación para iPhone del mismo nombre el jueves que intenta ayudar a las parejas a concebir al pedirles que rastreen datos como la época del mes, su estado de ánimo e incluso sus posiciones sexuales. Luego, Glow analiza esa información y, basándose en la literatura médica y los datos recopilados de otros usuarios, intenta sugerir las circunstancias óptimas para la concepción. La idea es que, con el tiempo, a medida que más personas lo utilicen e ingresen sus datos, las predicciones de Glow sobre cuándo es más probable que las parejas conciban sean más precisas. La aplicación es gratuita, pero se les pide a los usuarios que contribuyan a un fondo comunitario para parejas que buscan tratamientos de fertilidad.

Levchin, quien creó Glow a través de su incubadora / fondo de inversión enfocado en big data, HVF (que significa duro, valioso, divertido), dijo Revisión de tecnología del MIT La editora de TI Rachel Metz por qué ve una oportunidad en la fertilidad.

¿Por qué creaste una aplicación para ayudar a las mujeres a concebir?

Nos decidimos por la infertilidad en gran parte porque es un área que casi no está cubierta por el seguro de salud tradicional. La verdadera razón por la que nos metimos en esto es para, en última instancia, atacar el problema del costo de la atención médica, no solo ayudar a las personas a tener bebés, aunque ese es un objetivo bastante noble, por lo que hay un programa opcional dentro de Glow llamado Glow First, que es básicamente un programa mutuo. fondo de salud. Si elige contribuir $ 50 [al mes] hasta por 10 meses, si no queda embarazada, recibe una cantidad proporcional del fondo al final del período de 10 meses, aportada por todas las personas que recibieron o no embarazada. [El pago se enviaría en beneficio de la pareja a un centro de tratamiento de fertilidad]. Básicamente, se trata de financiación colectiva para bebés. Eso es todo en pocas palabras. El objetivo a largo plazo es aplicar este enfoque a muchos otros segmentos de la atención médica.

Sin embargo, hay algo de tecnología detrás de Glow. ¿Cómo utiliza el aprendizaje automático para ayudar a las mujeres a quedar embarazadas?

Estamos tratando de pronosticar una función, en términos matemáticos puros, que ha sido relativamente bien estudiada. Así que hay una buena cantidad de literatura médica que podemos utilizar para hacer algunas suposiciones básicas. Sabemos que la mayoría de la literatura publicada aborda la experiencia promedio, obviamente no está bien adaptada para una persona. Entonces comenzamos con eso y luego usamos los datos de nuestros aproximadamente 250 probadores beta para comenzar a descubrir cuáles son las señales, cómo ajustarlas, antes de individualizar la predicción del ciclo de fertilidad. Y a medida que incorporamos nuevas cohortes de usuarios, podemos retroalimentar la información en el proceso de aprendizaje.

¿Qué precisión podría obtener Glow con el tiempo?

Eventualmente, sería bastante sorprendente si pudiéramos decir que su huevo caerá en esta hora o en este minuto. Aún no hemos llegado. Pero [la recopilación de datos del usuario] y la aparición de nuevos sensores pasivos, eso marcará una diferencia real. Estamos hablando con un montón de personas que diseñan estos termómetros BBT [temperatura corporal basal] económicos y que se pueden usar todo el tiempo. Una vez que lleguemos allí, creo que será bastante sorprendente lo que podremos hacer.

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