En enero de 2024, Marly Garnreiter tenía 27 años, vivía en París y llevaba meses sin entender qué le pasaba. Sudores nocturnos, picazón en la piel, fatiga constante y dolor en el pecho eran los síntomas que la preocupaban. Su médico de cabecera sugirió que todo podría estar relacionado con la ansiedad, luego de que ella perdiera a su padre por cáncer de colon.
Marly aceptó la explicación, pero algo no le cerraba. Decidió describir sus síntomas con detalle en ChatGPT. La respuesta del modelo de inteligencia artificial apuntó a una posibilidad concreta: linfoma de Hodgkin, un cáncer de los glóbulos blancos. En febrero de 2025, los resultados médicos confirmaron exactamente ese diagnóstico, un año después de la advertencia del algoritmo. Afortunadamente, el linfoma de Hodgkin tiene una tasa de supervivencia del 81% cuando se detecta y trata en los primeros cinco años.
El caso de Marly no es una anécdota de internet. Es un síntoma de algo más grande: la inteligencia artificial está cambiando la medicina, y lo está haciendo ahora.
Lo que un algoritmo ve y un radiólogo puede pasar por alto
La detección precoz siempre ha sido el factor decisivo en oncología. El problema es que depende de la percepción humana, y esa percepción tiene límites. Una muestra de citopatología puede contener entre diez mil y un millón de células. Un especialista debe revisar cada una buscando alteraciones mínimas en su forma, tamaño y organización, una tarea que exige concentración extrema. El cansancio, la presión laboral y las diferencias de criterio entre profesionales influyen en el resultado.
Los sistemas de IA no se cansan. Y su precisión ya está alcanzando umbrales difíciles de ignorar. Sistemas autónomos de análisis celular han logrado una precisión superior a 0,99 en la detección de lesiones precancerosas, reduciendo el riesgo de diagnósticos tardíos o incorrectos.
Chile ya tiene su propio caso: MIRAI y el cáncer de mama
Mientras el debate parece lejano, en Chile se está desarrollando uno de los proyectos más ambiciosos de este tipo en América Latina. El modelo MIRAI, basado en inteligencia artificial y visión computacional aplicada a mamografías, permite anticipar el riesgo de cáncer de mama a cinco años plazo. Su validación en Chile es inédita a nivel mundial: por primera vez se aplica en un entorno con diversidad de fabricantes de mamógrafos, con datos de 27 de los 29 servicios de salud públicos del país y una muestra de 75.958 pacientes y 166.569 mamografías procesadas.
Los resultados son elocuentes. Un caso de estudio mostró que en una paciente chilena, MIRAI predijo un riesgo elevado en 2021, que se incrementó en 2022, mucho antes de que el cáncer se manifestara clínicamente en 2024. La técnica de análisis de la IA centraba su atención en la zona que posteriormente fue diagnosticada como tumoral.
Dicho de otro modo: el algoritmo vio el tumor tres años antes de que existiera como diagnóstico oficial.
La promesa existe. El sistema, todavía no
Con todo esto sobre la mesa, la pregunta lógica es: ¿por qué no se usa masivamente? La respuesta incomoda. Chile aborda la inteligencia artificial en salud como si el problema fuera tecnológico, pero la principal barrera es más básica: el país aún no cuenta con un sistema de información clínica interoperable que permita que los datos de un paciente lo acompañen a lo largo de su vida y entre distintos prestadores. Sin esa infraestructura, la promesa de la IA tiene bajo impacto real.
El diagnóstico no es nuevo. En 2017, Chile implementó un piloto de receta médica electrónica interoperable que demostró ser viable, pero no escaló por falta de prioridad política y de un mandato regulatorio que obligue a los prestadores a interoperar.
A esto se suma un riesgo ético que los especialistas subrayan con insistencia. Los algoritmos aprenden de los datos con los que fueron entrenados. Si esas bases no representan adecuadamente la diversidad clínica de la población, el margen de error puede aumentar en ciertos grupos de pacientes. Por eso, aunque estas herramientas orienten, no deben considerarse un diagnóstico médico: el diagnóstico sigue siendo un acto clínico que integra antecedentes, examen físico, contexto y juicio profesional.
Lo que viene: del apoyo al diagnóstico a la medicina preventiva
En centros de alta complejidad de Chile, la denominada IA 2.0 ya no solo analiza imágenes, sino que contribuye a optimizar todo el proceso de atención oncológica, incluyendo la detección de lesiones milimétricas, la medición volumétrica precisa de tumores y el uso de técnicas de radiómica para extraer características tumorales que antes no podían evaluarse rápidamente.
El horizonte es aún más ambicioso. Investigadores internacionales trabajan en lo que se conoce como «gemelos digitales»: copias virtuales de los pacientes construidas con datos genéticos, proteicos y de comportamiento, sobre las cuales se podrían probar tratamientos, prever metástasis y anticipar recaídas antes de que ocurran.
Por ahora, eso sigue siendo el futuro. Pero MIRAI ya funciona en hospitales públicos chilenos. Y Marly Garnreiter ya está en tratamiento, con diagnóstico en mano, gracias a una conversación con un modelo de lenguaje.
La inteligencia artificial no va a reemplazar al médico. Pero en un país con más de 30 mil pacientes oncológicos en lista de espera, puede ser la diferencia entre detectar un tumor a tiempo o descubrirlo demasiado tarde.
De todas maneras, en Mirada Sur recomendamos siempre la visita a un médico que pueda diagnosticar y tratar la enfermedad.
