Cómo EyeGage escaló su aplicación para salvar vidas a través de la asociación con Impact Accelerator

Para celebrar el Mes de la Historia Negra, Startups de AWS hará publicaciones durante todo el mes de febrero en las que se destacan las contribuciones de los creadores y líderes tecnológicos afroamericanos. Sobre todo, estas personas inspiran, impulsan y alientan a otras personas, especialmente a las que a lo largo de la historia han tenido poca representación en el mundo de la tecnología, a demostrar lo que es posible.

La Dra. LaVonda Brown, fundadora y CEO de EyeGage, cuya experiencia se basa en la inteligencia artificial (IA) y las tecnologías de análisis ocular, desarrolló un modelo de participación robótica basado en la mirada y tamaño de la pupila del usuario (dilatación y constricción).

Este modelo publicado, patentado y con licencia se aplicó a varios casos de uso, incluida la educación matemática y la fisioterapia, con el fin de mejorar los resultados. Su trabajo también permitió usar el seguimiento ocular como un biomarcador viable para el deterioro cognitivo leve y la enfermedad de Alzheimer de aparición temprana.

LaVonda utilizó su experiencia para lanzar EyeGage, una aplicación móvil que aplica técnicas de análisis ocular para evaluar si las personas están bajo los efectos de las drogas y el alcohol para ayudar a prevenir accidentes mortales.

EyeGage tenía previsto lanzar al mercado su aplicación móvil en diciembre de 2022, pero tenían que cumplir un requisito clave: conectar la aplicación de frontend con Amazon SageMaker, la plataforma de backend en la nube que permite a los desarrolladores de aplicaciones crear, entrenar e implementar modelos de machine learning.

“Nuestro prototipo funcionó bien con Amazon Web Services (AWS) y nuestro modelo ya estaba entrenado”, afirma LaVonda. “Pero necesitábamos exponerlo a SageMaker para asegurarnos de que podíamos escalar nuestros servicios a medida que aumentaba la actividad de los usuarios”. Sin embargo, sin experiencia previa con SageMaker, trabajar en la documentación resultó un poco difícil para el equipo de EyeGage. Fue entonces cuando LaVonda recurrió a AWS en busca de ayuda.

AWS facilita las asociaciones a través del programa Impact Accelerator

Gracias a su participación en la cohorte de fundadores afroamericanos del Programa AWS Impact Accelerator, LaVonda obtuvo acceso a asesoramiento personalizado, financiación de capital y soluciones técnicas. Esto conectó a EyeGage con Avahi, una empresa de consultoría que prioriza la nube y es socia del Programa AWS Global Startup.

“Avahi nos impresionó con su conocimiento sobre los modelos de machine learning y su comprensión de nuestro negocio”, afirma LaVonda. “Y lo que es más importante, presentaron proyectos anteriores de SageMaker que habían llevado a cabo y que eran similares a lo que necesitábamos. Eso nos dio la confianza de que Avahi podría hacer el trabajo”.

Avahi colocó en capas el código del modelo de machine learning de SageMaker para presentarlo como una API perfecta para los usuarios finales de la aplicación móvil EyeGage. Esto incluyó actualizar el código del modelo para poder exponerlo como una inferencia de machine learning basada en eventos. Avahi también combinó el modelo con servicios adicionales, como AWS Lambda para la computación sin servidor y Amazon API Gateway, un servicio administrado que simplifica la creación y el mantenimiento de las API.

Escalado para salvar vidas

Con el modelo de machine learning expuesto, la aplicación de frontend podría escalarse mejor para proporcionar resultados de detección de drogas sin necesidad de contacto, no invasivos, objetivos, imparciales, seguros, precisos y rápidos.

Gracias a esta asociación entre EyeGage y Avahi, también se pudo agilizar la recopilación de datos de los usuarios finales (como la identidad y la ubicación), lo que permite a la aplicación comparar los resultados de los análisis actuales y pasados y proporcionar a los usuarios información valiosa adicional sobre su afección.

“Avahi también ayudó a codificar el backend de AWS para recibir tokens web JSON”, agrega LaVonda. “Esto nos brinda una forma más segura de enviar y recibir datos, lo cual es fundamental, dada la confidencialidad de la información que procesamos para nuestros clientes”.

El futuro de EyeGage

EyeGage investiga y actualiza de manera activa su aplicación móvil para incluir características que mejoren la seguridad individual y comunitaria y ayuden a reducir los accidentes. Nuevas características de la aplicación, tales como Should I Drive? y FriendGage, promueven formas sencillas de responsabilidad y accesibilidad para entender los niveles de discapacidad.

El conjunto de datos de la empresa también tiene el potencial de servir más allá de su uso inmediato para detectar sustancias en el cuerpo. “Se puede identificar a una persona por sus ojos o diagnosticar enfermedades, conmociones cerebrales o diabetes. O bien, se pueden saber cosas como si ha consumido cafeína, según cómo responda a la luz”, agrega LaVonda. “La supervisión del comportamiento ocular puede tener muchos usos”.

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