Investigadores desarrollan el primer repositorio latinoamericano de imágenes oncológicas para fortalecer el diagnóstico, optimizar tratamientos y acelerar el uso de inteligencia artificial en salud en Chile
Chile avanza en la integración de inteligencia artificial en salud con un desarrollo que apunta a uno de los mayores desafíos del sistema: el seguimiento del cáncer. Un equipo interdisciplinario de la Universidad de Chile y la Universidad de Concepción creó la primera base de datos latinoamericana de imágenes oncológicas diseñada para el uso de inteligencia artificial y publicada en la revista científica Scientific Data.
El proyecto aborda una brecha estructural en la medicina oncológica: procesos que siguen siendo manuales, demandantes y sujetos a variabilidad. En Chile, donde se registran cerca de 60 mil nuevos casos de cáncer al año, el seguimiento tumoral requiere análisis complejos de imágenes y comparaciones clínicas constantes y protocolos como RECIST 1.1, que aunque estandarizados, dependen de evaluación humana intensiva.
Datos clínicos: el factor que define el avance de la IA
Uno de los aportes centrales del estudio es enfrentar la escasez de datos clínicos de calidad. La base incluye 1.246 lesiones segmentadas a partir de 58 tomografías de 22 pacientes y registra tumores primarios, metástasis y ganglios linfáticos con mediciones clínicas completas.
Hasta ahora, los repositorios disponibles eran parciales o fragmentados. En este caso, se trata del primer dataset abierto que integra seguimiento tumoral completo bajo protocolo RECIST y permite entrenar y validar modelos de inteligencia artificial con mayor precisión clínica.
Infraestructura de datos para la medicina del futuro
El valor del proyecto no radica solo en la investigación, sino en su proyección. La base ya permitió validar modelos de segmentación automática como MedSAM y nnU-Net, y fue utilizada en el desarrollo de una herramienta de seguimiento longitudinal que alcanzó nivel de madurez tecnológica TRL 5 y fue validada en el Hospital Clínico Universidad de Chile.
Esto posiciona a Chile en una fase clave del desarrollo tecnológico en salud, donde la disponibilidad de datos estructurados se transforma en el principal habilitador de innovación y en una condición crítica para escalar soluciones basadas en inteligencia artificial.
El desafío de representar la realidad local
El estudio también enfrenta una brecha global: la subrepresentación de datos latinoamericanos en inteligencia artificial médica. Los investigadores advierten que los modelos dependen directamente de los datos con que se entrenan y que la falta de información local puede limitar su precisión clínica.
Contar con datos generados en Chile permite evaluar con mayor precisión el desempeño de estas herramientas. En ese sentido, la base aporta una referencia concreta para validar soluciones en pacientes locales y reduce el riesgo de aplicar modelos entrenados en contextos distintos.
Trabajo interdisciplinario como base del avance
El desarrollo del dataset implicó la colaboración de médicos radiólogos, ingenieros y científicos de datos, con un proceso intensivo de anotación clínica. Cada lesión fue segmentada manualmente por especialistas y validada bajo criterios médicos rigurosos, lo que garantiza su calidad.
Este enfoque evidencia que la inteligencia artificial en salud requiere integración entre conocimiento clínico y capacidades tecnológicas y no puede avanzar sin datos confiables construidos desde la práctica médica.
Proyección: hacia una red latinoamericana de datos oncológicos
El equipo proyecta ampliar este desarrollo hacia una estrategia multicéntrica que represente mejor la diversidad regional. El objetivo es avanzar hacia una base de datos nacional y latinoamericana de tumores y fortalecer el uso de inteligencia artificial en sistemas de salud locales.
El desafío es escalar este tipo de iniciativas para responder a una realidad concreta: la necesidad de mejorar diagnóstico, seguimiento y tratamiento del cáncer y reducir brechas en acceso a tecnologías avanzadas en salud.
Datos, tecnología y salud pública
El avance marca un punto de inflexión en la relación entre tecnología y salud en Chile. La inteligencia artificial solo puede desarrollarse sobre datos clínicos de calidad y representativos y la construcción de estas bases define la capacidad real de innovación del sistema sanitario.
Más allá del desarrollo técnico, el desafío ahora es avanzar hacia su implementación. Porque en un sistema de salud exigido, mejorar el seguimiento del cáncer no es solo una innovación tecnológica, sino una necesidad sanitaria urgente.
