Healthify

Con más de 40 millones de usuarios, Healthify⁠(se abre en una ventana nueva) es la mayor plataforma de salud de la India. Ofrece servicios de seguimiento y asesoramiento mejorados con IA para ayudar a los usuarios a ponerse en forma y revertir las enfermedades metabólicas. Desde que adoptó la IA en sus componentes de seguimiento y asesoramiento, Healthify ha ayudado a sus usuarios a perder más de 11 millones de kilos en total, y gracias a la API de OpenAI, está simplificando el seguimiento y ampliando el asesoramiento.

Healthify ha sido pionera en el uso de la IA para modificar los hábitos de salud y ejercicio durante más de una década. En 2018, ya contaba con más de cinco millones de usuarios y cientos de nutricionistas y entrenadores intercambiaban millones de mensajes con sus clientes cada mes, así como decenas de miles de horas de llamadas y planes de alimentación y ejercicio. El pipeline de datos de Healthify también incluía bucles de retroalimentación, con información sobre qué mensajes y planes generaban una mayor interacción e impacto.

Con esta gran cantidad de información contextual del mundo real, Healthify avanzó considerablemente en el uso de la IA, sobre todo con el lanzamiento de Ria, el primer nutricionista virtual del mundo basado en IA, y Coach Co-pilot, su asistente para entrenadores. 

Ria utilizaba sistemas jerárquicos de LSTM (memoria a largo-corto plazo) y NLU (comprensión del lenguaje natural) personalizados para reconocer con precisión los deseos del usuario y proporcionarle respuestas pertinentes. En 2020, Ria gestionaba la mayoría de los mensajes de los usuarios directamente. Junto con Coach Co-pilot, este avance permitió a los entrenadores ampliar significativamente sus servicios, gestionar hasta 300 clientes a la vez y alcanzar un NPS sin precedentes gracias a las mejoras en el asesoramiento de salud personalizado.

En 2021, Healthify presentó Snap, una función revolucionaria diseñada para simplificar el recuento de calorías mediante el reconocimiento de alimentos en fotos. Snap utilizaba redes neuronales convolucionales (CNN) y modelos propios para reconocer con precisión alimentos individuales, principalmente de la cocina india. Esta tecnología no solo respetaba la privacidad de los usuarios, sino que también adaptaba recomendaciones alimentarias en función de los contextos de usuarios específicos. Con el tiempo, Snap consiguió identificar alimentos individuales de la India con una precisión de en torno al 80 %.

A pesar de estos avances, Healthify se topó con varias dificultades:

• Rendimiento. Fueron necesarias múltiples iteraciones para conseguir que Snap reconociera los alimentos con precisión, especialmente cuando las fotos contenían varios alimentos. Como resultado, «Snap solo se utilizaba el 10-20 % del tiempo», reconoce Tushar Vashisht⁠(se abre en una ventana nueva), director ejecutivo de Healthify. De igual forma, Ria se basaba en reglas, por lo que no podía responder a la larga cola de consultas complejas sobre nutrición (por ejemplo, «¿cómo afectó lo que comí ayer a mi sueño de anoche?»). 
• Escala. Cada vez que quería añadir un país, Healthify tenía que dedicar grandes esfuerzos a localizar modelos para el lenguaje, los alimentos comunes y las rutinas de ejercicio. «Nos llevó dos años incluir el sudeste asiático», explica Vashisht.

La colaboración con OpenAI surgió como una solución clave para superar estas limitaciones, y mejoró significativamente la oferta de Healthify al establecer un nuevo estándar de innovación en el sector de la tecnología de la salud.

El equipo de Healthify estaba convencido de que la IA podía mejorar inmediatamente la precisión, utilidad y escalabilidad de sus productos. El equipo creó rápidamente prototipos para probar el rendimiento del modelo gracias a la sencilla API de OpenAI, la primera en comercializarse. Antes de elegir oficialmente un proveedor, el equipo evaluó múltiples modelos, incluidos los de código abierto.

Después de una evaluación exhaustiva, Healthify se decantó por OpenAI por varios motivos:

• Máxima precisión. GPT‑4 Vision superó inmediatamente el rendimiento del pipeline de Snap: el modelo reconocía por sí solo alimentos de todo el mundo y detectaba varios alimentos en la misma foto. GPT‑4 (para Ria) y Whisper (para Coach Copilot) también superaron tanto los pipelines existentes como los modelos alternativos de IA generativa.
• Fácil integración. Una vez que validaron los prototipos y llegó el momento de integrarlos en sus sistemas de producción, el equipo de Healthify tan solo tuvo que añadir la API de OpenAI a sus pipelines. «Fue realmente sencillo crear pruebas de concepto con OpenAI y utilizarlas para desarrollar sistemas de producción», destaca Vashisht.
• Optimización sencilla. Healthify eligió OpenAI en gran parte porque la optimización era posible desde el principio. Modelar sus datos para optimizarlos y cargarlos en el servicio era muy sencillo. El equipo fue capaz de adaptar correctamente los modelos de OpenAI a su caso de uso sin apenas necesidad de configuración.
• Integraciones. Healthify utilizó el modelo de integraciones para resolver uno de sus principales problemas: ¿cómo emparejas dos alimentos más allá de hacer coincidir el texto? Necesitaba emparejar los nombres de los alimentos obtenidos con GPT‑4 con los que ya estaban en su propio sistema. «GPT es un modelo en sí mismo. Tiene su propio diccionario de alimentos. Healthify tiene sus nombres de alimentos y necesitábamos averiguar cómo establecer esa correspondencia», comenta Abhijit Khasnis⁠(se abre en una ventana nueva), vicepresidente de Tecnología. «Y cuando probamos el modelo de integraciones de OpenAI, nos dimos cuenta de que la coincidencia por similitud de coseno entre el nombre del alimento identificado por GPT y nuestros integraciones de alimentos era muy precisa».

Snap ahora utiliza un conjunto de modelos propios junto con GPT‑4 Vision para entender los contextos de usuarios específicos y garantizar la privacidad de sus datos. Tras el análisis de las imágenes, se aplican modelos heurísticos personalizados para dar recomendaciones alimentarias precisas. Esta mejora ha ampliado la precisión de Snap hasta igualarla con el reconocimiento humano y simplificado el proceso de seguimiento nutricional.

La última actualización de Ria supone un gran avance en cuanto a complejidad y capacidad, ya que incorpora un conjunto de modelos optimizados, como el GPT 3.5 y el innovador GPT‑4 Turbo. Esta configuración avanzada permite a Ria acceder a la extensa bibliografía de Healthify e interpretarla, así como al historial único de cada usuario en la plataforma. Dicha integración ha convertido a Ria en la versión más completa e inteligente hasta la fecha, puesto que ofrece asesoramiento personalizado en torno a la salud y la nutrición a una escala sin precedentes.

El equipo de Healthify ha sido testigo de cómo se disparaban la interacción y la retención, lo que se ha traducido en mejoras en la salud de sus usuarios:

• Los usuarios duplican la frecuencia del seguimiento de los alimentos con Snap. Puesto que el seguimiento de los alimentos está correlacionado con los objetivos del ejercicio físico, el equipo de Healthify espera que este aumento de la interacción duplique también dicho ejercicio. «Estamos observando que las tasas de interacción se están duplicando. La pérdida de peso y de grasa está correlacionada en gran medida con los alimentos de los que se realiza un seguimiento, lo que significa que podemos esperar un impacto un 50 % mayor en la pérdida de peso», comentó Vashisht. 
• Los usuarios interactúan más con Ria para la nutrición y el entrenamiento. La duración de las conversaciones se ha duplicado (algunos usuarios mantienen conversaciones de más de 200 mensajes) y Ria ahora puede responder a preguntas complejas del tipo «¿Cómo afectaron ayer mis niveles de glucosa a mi sueño?» correlacionando valores de un monitor continuo de glucosa, registros de alimentos de Snap y registros de sueño de cualquier dispositivo que se pueda llevar puesto.
• Los entrenadores responden a los clientes en la mitad de tiempo. Además, los clientes interactúan con los entrenadores asistidos por IA un 18 % más. Según un estudio⁠(se abre en una ventana nueva) de Stanford basado en los datos de Healthify, el entrenamiento humano asistido por IA ayuda a los clientes a perder un 70 % más de peso que la IA por sí sola. Gracias a la IA, los entrenadores de Healthify ahora pueden ayudar a más clientes a perder un 70 % adicional de peso.

El equipo de Healthify se plantea metas más ambiciosas en los próximos 12 meses. Pretenden desarrollar agentes de salud autónomos capaces de ayudar proactivamente a los usuarios a adoptar decisiones saludables. En lugar de esperar a recibir una consulta, estos agentes analizarán automáticamente los datos de salud de un usuario y realizarán recomendaciones de alimentación, sueño y ejercicio. Con el permiso del usuario, los agentes también podrán realizar pedidos de comida o reservar clases en el gimnasio. 

A lo largo de toda su trayectoria, el objetivo del equipo de Healthify ha sido ayudar al mayor número posible de personas a alcanzar la condición física que desean y prevenir enfermedades metabólicas. Ya ha realizado grandes avances. Ahora está ampliando este impacto a nivel mundial. El despliegue en el sudeste asiático con sus sistemas de ML les llevó dos años. Sin embargo, gracias a OpenAI, lanzarán su producto en 20 países en tan solo este año para acercarse a su misión: «Healthify a Billion».