Jorge García | Dr. Vañó: «Hemos creado un algoritmo que detecta la enfermedad antes de los síntomas»

En esta entrevista, Jorge García y el doctor, Eliseo Vañó, cofundadores de Foreomics, explican el enfoque innovador de la empresa en salud preventiva personalizada. García aborda la visión empresarial y estratégica, destacando cómo el proyecto combina mercado, sanidad y tecnología para generar valor económico y social. Por su parte, Vañó se centra en el desarrollo clínico y científico del algoritmo, que integra genética, TAC, análisis de sangre y hábitos de vida para anticipar riesgos de enfermedades graves y ofrecer recomendaciones preventivas precisas. Ambas perspectivas muestran cómo Foreomics busca transformar la medicina preventiva mediante un modelo integral, fiable y aplicable a la vida real.

Jorge García (cofundador, enfoque empresarial y estratégico)

Pregunta.- ¿Qué les motivó a emprender en el ámbito de la salud preventiva, viniendo del sector financiero y asegurador?

Jorge García.- El arranque fue sobre todo personal, con la idea de que cualquier ciudadano pueda beneficiarse, especialmente quienes desean conocer de forma temprana su riesgo real de enfermedad grave o fallecimiento, aunque no presenten síntomas. El objetivo es adelantarse a la enfermedad.

Además, la relación entre el sector asegurador y la prevención es fundamental. Las aseguradoras se basan en la evaluación y gestión de riesgos, y la prevención juega un papel clave en este proceso.

P.-  ¿Cómo conceptualizaron un modelo que combina datos clínicos, genéticos y hábitos de vida en un algoritmo retrospectivo único?

J.G.- Se desarrolló retrospectivamente con más de 400 variables médicas, ambientales y de imagen. Está validado por especialistas españoles y europeos, y combina cuestionarios, pruebas de imagen (TAC de baja dosis) y análisis de sangre.

P.- ¿Cuál considera que ha sido el mayor desafío al trasladar un proyecto científico a un producto sanitario comercializable?

J.G.- El mayor desafío ha sido montar una solución entendible y útil para el usuario final, que realmente le permita adelantarse a la enfermedad, bien evitándola, bien dilatándola en el tiempo con calidad de vida.

Además, buscan diferenciarse de otras iniciativas con algoritmos parciales y sin evidencia científica. Explicar esta diferencia al mercado, respaldados por el soporte médico y técnico de Foreomics, ha sido un reto clave.

P.- Foreomics ya cuenta con un valor estimado de 20 millones de euros pre-money. ¿Qué elementos consideran clave para mantener o aumentar esta valoración en los próximos años?

J.G.- Será fundamental explicar al mercado el retorno económico de Foreomics en diferentes perfiles. Cuando hablamos de mercado nos referimos al consumidor final, pero también a la sanidad privada, la sanidad pública, el sector financiero, en definitiva, a una solución transversal con capacidad de generar ahorros significativos en distintas industrias, siempre con la vocación de ayudar al cliente final.

Jorge García pone el ejemplo de la planificación financiera: se tiene en cuenta el ingreso, el gasto o la deuda de un cliente, pero nunca su salud, que es precisamente la variable que puede cambiar todo de un día para otro.

Dr. Eliseo Vañó (cofundador, enfoque médico y científico)

Pregunta.- ¿Cómo surgió la idea de crear un algoritmo retrospectivo tras la experiencia personal con enfermedades oncológicas en su entorno cercano?

Dr. Eliseo Vañó.- Nos dimos cuenta de que tenemos las herramientas de diagnóstico necesarias para anticiparnos a la enfermedad, que son aparentemente sencillas, pero que por diferentes motivos no llegan a la población sana.

Desde Foreomics seleccionamos la información correcta del genoma y la corregimos con los factores adquiridos. Una vez procesados estos datos y resultados, el objetivo es que la información llegue al mayor número posible de personas.

P.- ¿Qué diferencia a su modelo de predicción frente a los métodos tradicionales de medicina preventiva?

Dr. E.V.- Foreomics es un modelo disruptivo de medicina preventiva, que va más allá de los métodos tradicionales. Incorporamos genómica y radiómica para crear un algoritmo que integra toda la información y permite estratificar mejor el riesgo, anticipándonos a la enfermedad.

P.- ¿Podría explicarnos cómo se integran datos de TAC, genética, análisis de sangre y hábitos de vida para generar un informe personalizado de riesgos?

Dr. E.V.- El algoritmo se desarrolló retrospectivamente con más de 400 variables médicas, ambientales y de imagen con sólida evidencia científica. Está validado por especialistas españoles y europeos, y combina cuestionarios, pruebas de imagen (TAC de baja dosis) y análisis de sangre.

P.- ¿Cuál ha sido el mayor reto clínico o técnico al validar el algoritmo con miles de casos reales?

Dr. E.V.- Los principales retos fueron la homogeneidad de los datos y la interrelación de variables. Para simplificar, nos basamos en pruebas médicas con sólida evidencia científica publicada.

El desafío consiste en alinear parámetros en cada una de las variables médicas que afectan a disciplinas muy distintas, asegurando consistencia y aplicabilidad.

P.- La colaboración con expertos de alto prestigio internacional refuerza la credibilidad del proyecto. ¿Cómo influyen estas relaciones en la mejora continua del algoritmo?

Dr. E.V.- Los expertos provienen de diferentes disciplinas médicas, del mundo empresarial y asegurador, y son profesionales en activo de gran recorrido. Su participación garantiza actualización continua del algoritmo con la evidencia más reciente en epidemiología, genómica y pruebas diagnósticas, apoyándose además en herramientas de inteligencia artificial.

La medicina está en constante evolución, por lo que la optimización continua del algoritmo es fundamental.

P.- ¿Qué criterios utilizan para asegurar que las predicciones sean fiables, reproducibles y útiles en la práctica preventiva?

Dr. E.V.- Foreomics aplica tres niveles de control:

• Criterios científicos y de validación interna.
• Criterios de reproducibilidad clínica, asegurando consistencia en distintos entornos.
• Criterios de utilidad práctica, traduciendo resultados en informes claros y comprensibles para médicos y usuarios, con recomendaciones accionables.

El objetivo es lograr un impacto clínico real, permitiendo tomar decisiones preventivas concretas antes de que aparezca la enfermedad. Cada predicción está diseñada para sostenerse científicamente, reproducirse y mejorar la salud del usuario.