Datharsis es una spin-off vinculada a la Universidad de Granada especializada en análisis avanzado de datos y soluciones basadas en evidencia. Con una propuesta que combina ciencia de datos, rigor metodológico y desarrollo tecnológico, el proyecto ha ido consolidando su recorrido dentro del ecosistema emprendedor, participando en iniciativas de impulso, visibilidad e internacionalización. Desde UGR Emprendedora hablamos con su equipo para conocer mejor su trayectoria, aprendizajes y próximos pasos.

https://www.datharsis.com/es/

Para quienes aún no os conocen, ¿qué es Datharsis y qué problema venís a resolver?

Datharsis es una spin-off de la Universidad de Granada especializada en bioestadística avanzada y soluciones de salud basadas en evidencia.Hoy en día, el sector sanitario genera una cantidad ingente de información (datos ómicos, clínicos, longitudinales), pero existe una brecha enorme: el profesional suele desconfiar de las soluciones de Inteligencia Artificial convencionales porque funcionan como ‘cajas negras’ que no explican sus conclusiones. La alternativa natural ante esto es la bioestadística, pero se enfrenta a dos grandes problemas: suele analizar las variables de forma individual (univariante), lo que simplifica demasiado la realidad biológica; y por otro, a menudo no tiene la potencia suficiente para extraer valor de datos tan masivos y complejos.Nosotros combinamos ambos mundos para resolver esa falta de confianza, de interpretabilidad y de capacidad analítica. Extraemos la potencia de procesamiento del Machine Learning pero mantenemos el rigor y la interpretabilidad de la estadística multivariante, aplicando metodologías propias basadas en más de 20 años de investigación, para que un médico no solo reciba un resultado, sino que pueda entenderlo, confiar en él y utilizarlo para tomar una decisión vital, como estratificar pacientes o identificar biomarcadores para diagnóstico de enfermedades como el cáncer.

Datharsis nace como spin-off vinculada a la Universidad de Granada. ¿Cómo surge la idea y en qué momento decidisteis dar el paso desde el conocimiento académico al proyecto empresarial?

La idea surge de una convicción profunda: el conocimiento académico tiene que salir de los artículos científicos para generar un impacto real. Tras 20 años de trayectoria investigadora y profesional, sentíamos que teníamos entre manos una tecnología con un potencial enorme que se estaba quedando ‘encerrada’ en el ámbito teórico, cuando podía estar resolviendo problemas críticos en biotecnología y salud.El momento definitivo fue un auténtico ‘salto a la piscina’. Coincidieron dos hitos: por un lado, la convocatoria de la Incubadora El Carmen, donde tuvimos que defender el proyecto en un pitch de un día para otro; y por otro, nuestra participación en ‘La Ruta del Emprendedor’ de la UGR Emprendedora. Este programa fue fundamental, porque nos dio las herramientas necesarias para transformar ese conocimiento científico puro en un proyecto empresarial sólido. En ese momento, Datharsis dejó de ser una línea de investigación, para convertirse en una realidad necesaria para que nuestra ciencia llegue al mercado y al paciente.

¿Qué papel ha jugado vuestra trayectoria investigadora o científica en la definición de la propuesta de valor de Datharsis?

Nuestra trayectoria científica es, literalmente, el cimiento de todo lo que hacemos. En Datharsis no somos una empresa tecnológica que ha decidido probar suerte en el sector salud; somos científicos e ingenieros que llevamos más de 20 años enfrentándonos a la complejidad de los datos clínicos y que ahora aplicamos ese rigor al mundo empresarial.Ese bagaje nos permite ofrecer algo que el mercado demanda desesperadamente: evidencia y confianza. Gracias a nuestra experiencia, no nos limitamos a aplicar algoritmos estándar de ‘botón derecho’. Desarrollamos un enfoque multivariante propio que permite entender la relación real entre todas las variables (clínicas, ómicas, longitudinales) de forma conjunta.Esto nos da una ventaja competitiva enorme: podemos maximizar la potencia estadística incluso con muestras más pequeñas e identificar efectos que otros pasan por alto. Pero, sobre todo, nuestra herencia investigadora nos ha enseñado que en salud no valen los atajos. El rigor que exigimos en una publicación científica es el mismo que aplicamos para que una farmacéutica o un hospital confíen en nuestros modelos.

Trabajáis en análisis avanzado de datos, inferencia causal y soluciones interpretables. ¿Qué os diferencia de otras propuestas del mercado?

Lo que nos diferencia es, fundamentalmente, nuestra capacidad de ver ‘la película completa’ donde otros solo ven fotogramas sueltos.La mayoría de las soluciones actuales analizan las variables de una en una. Para que se entienda: es como intentar leer un libro fijándose solo en las letras por separado; puedes saber cuántas ‘aes’ o ‘bes’ hay, pero no entiendes la historia. Nosotros utilizamos un enfoque multivariante: leemos la frase completa. Entendemos cómo interactúan las proteínas, los genes y los datos clínicos entre sí, lo que nos permite identificar patrones que para otros son invisibles.Además, frente a la tendencia actual de la IA de ‘caja negra’, nosotros apostamos por la interpretabilidad. En el sector salud, un ‘porque sí’ no es suficiente. Nuestras herramientas de inferencia causal permiten que el profesional entienda qué factores están provocando realmente un resultado. No solo predecimos qué va a pasar, sino que explicamos por qué sucede, eliminando los sesgos que suelen invalidar muchos análisis de datos convencionales.

¿En qué sectores o tipos de proyectos estáis viendo mayor potencial de aplicación de vuestra tecnología o servicios?

Donde vemos un potencial transformador es en cualquier área de la salud que maneje datos de alta complejidad. Actualmente, estamos muy enfocados en tres pilares:

• Oncología y Medicina Personalizada: Ayudamos a identificar biomarcadores específicos para entender mejor cómo progresa un cáncer o por qué un paciente responde a un tratamiento y otro no.
• Industria Farmacéutica y Ensayos Clínicos: Nuestra tecnología permite maximizar la potencia estadística, lo que significa identificar efectos significativos con muestras más reducidas o en datos longitudinales, acelerando tiempos y reduciendo costes.
• Biotecnología (Ómicas Espaciales y Single-cell): Trabajamos con datos de última generación que son masivos y ‘ruidosos’. Nuestra capacidad para limpiar ese ruido y extraer evidencia real es donde aportamos un valor diferencial.

En definitiva, cualquier proyecto que requiera pasar de la observación a la causalidad es el escenario ideal para Datharsis.

¿Qué importancia tiene para vosotros combinar consultoría, formación y desarrollo de software propio dentro del modelo de negocio?

Para nosotros, estas tres líneas no son compartimentos estancos, sino un ciclo necesario para que la ciencia no se quede en un cajón.La consultoría nos mantiene pegados a la realidad de los problemas de un hospital o farmacéutica. La formación es vital porque la confianza nace del conocimiento; ayudamos a los profesionales a entender qué hay detrás de los modelos. Y, finalmente, el software propio es lo que nos permite escalar: empaquetamos nuestra metodología de 20 años de investigación en herramientas que el cliente puede usar de forma autónoma. Queremos que nuestro trabajo se traduzca en una herramienta que un médico use mañana mismo para entender mejor un cáncer.

En poco tiempo habéis ido sumando hitos relevantes dentro del ecosistema emprendedor. ¿Qué ha supuesto para vosotros formar parte de este recorrido y cómo lo habéis vivido como equipo?

Ha sido un proceso de validación y de cohesión brutal para el equipo. Pasar del entorno puramente académico al ecosistema emprendedor nos ha obligado a salir de nuestra zona de confort: el riesgo es directamente proporcional a la recompensa emocional.Como equipo, lo hemos vivido con una mezcla de vértigo e ilusión. Veníamos de trayectorias individuales consolidadas, pero emprender juntos nos ha permitido descubrir que la verdadera seguridad la da la capacidad de resolver problemas reales con nuestro conocimiento. Cada hito, desde entrar en la Incubadora El Carmen hasta los reconocimientos actuales, ha sido un ‘soplo de aire fresco’ que confirma que lo que hacemos tiene un sentido práctico.

Habéis estado presentes en espacios como Alhambra Venture, y este año volvéis a realizar Pitch bajo los Arqus Innovation Awards. ¿Qué os aportan estos entornos?

Estos entornos son fundamentales porque nos obligan a ‘traducir’ nuestra ciencia al lenguaje del mercado. Participar en foros internacionales nos aporta una validación externa crítica: cuando inversores y expertos internacionales valoran tu propuesta, te das cuenta de que el problema que resuelves es global. Además, nos abre puertas para escalar nuestra tecnología y nos recuerda que Datharsis puede competir al más alto nivel aportando ese rigor científico que a veces falta en los negocios.

También habéis accedido a BREAKER Impulsa, o fuisteis ganadores en el Concurso de Emprendimiento Universitario. ¿Qué valor tiene este apoyo en fases tempranas?

Para una spin-off que nace del laboratorio, este apoyo es el oxígeno que permite que la transferencia de conocimiento sea viable. El paso de investigador a emprendedor requiere un cambio de mentalidad, y programas como BREAKER Impulsa son los que te dan el mapa para navegar.Ganar el Concurso de Emprendimiento fue un espaldarazo de confianza enorme. Nos aportó formación técnica (finanzas, legal, ventas), red de contactos y, sobre todo, credibilidad. Que la Universidad valide tu modelo de negocio te abre puertas que, yendo solo, tardarías años en tocar.

Si miráis atrás, ¿cuáles han sido los principales aprendizajes o retos?

El principal reto ha sido la ‘traducción’ del valor científico al valor de mercado. En la academia el éxito es un algoritmo robusto; en el mercado es que esa tecnología solucione un problema de negocio real y sea escalable.Otro reto ha sido la estructuración del equipo: aprender a delegar y rodearnos de perfiles que complementan áreas no científicas. Nuestro mayor aprendizaje es que la tecnología más avanzada del mundo necesita una estructura empresarial sólida que la soporte para que la ciencia llegue realmente al paciente.

¿En qué punto se encuentra ahora Datharsis y cuáles son vuestros próximos objetivos?

Estamos en una fase de transición del servicio al producto. Hemos validado nuestra metodología con consultoría de alto nivel y ahora nos centramos en desarrollar nuestras propias soluciones de software.A corto plazo, queremos consolidar alianzas estratégicas para integrar nuestros modelos en flujos de trabajo clínicos reales. A medio plazo, nuestro foco es la internacionalización. Queremos posicionar a Datharsis como un referente europeo en bioestadística avanzada e inferencia causal, siendo el socio tecnológico de confianza para grandes farmacéuticas que necesiten transformar datos complejos en medicina de precisión.

¿Qué consejo daríais a otras personas investigadoras que estén pensando en emprender

Primero: no recorráis el camino solos. El emprendimiento es un deporte de equipo; buscad socios que complementen vuestras carencias en negocio o finanzas. Segundo: que no dejen que la burocracia detenga un proyecto brillante. La ciencia necesita una estructura para generar impacto real. Y por último, que no importa la etapa de la carrera; se puede tener una trayectoria de 20 años y conservar el ímpetu de un principiante. El riesgo da vértigo, pero ver tu tecnología aplicada no tiene comparación.

Por si hay otras startups leyendo esto, ¿qué productos o servicios necesitáis que os ayudasen a impulsar el negocio?

Buscamos sinergias en tres niveles:

1. Validación Clínica y Pilotos: Conectar con centros hospitalarios o biotecnológicas que necesiten extraer respuestas de grandes volúmenes de datos.
2. Partners Tecnológicos: Alianzas con empresas de desarrollo de software que quieran integrar capas de bioestadística avanzada en sus soluciones.
3. Talento y Red de Negocio: Perfiles que dominen el desarrollo de negocio en el sector Farma/Biotech a nivel nacional e internacional.

Creemos en el ecosistema colaborativo. Si alguien tiene un reto de datos que parece irresoluble, en Datharsis estamos listos para darle sentido a esa tecnología.