El científico refugiado que creó los lentes para ver el cáncer en tiempo real
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EL DIARIO digital
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Una herramienta de inteligencia artificial desarrollada en Argentina permite estimar el riesgo de fragilidad y pérdida de autonomía en personas mayores con hasta cuatro años de anticipación, antes de que se produzca una caída, una internación o la dependencia cotidiana. El sistema, denominado AVIA y creado por la Fundación Cuidados de Salud, obtuvo recientemente en Ginebra el reconocimiento de la Unión Internacional de Telecomunicaciones como WSIS Prizes 2026 Champion en E-health.
El desarrollo plantea un cambio de enfoque para la atención sanitaria al identificar trayectorias de deterioro cuando todavía existe margen para actuar. El algoritmo utiliza información disponible en el presente para proyectar el riesgo a futuro mediante aprendizaje automático. En las evaluaciones, el sistema mostró una sensibilidad cercana al setenta y cinco por ciento para identificar casos de riesgo, mientras que el valor predictivo negativo superó el noventa y seis por ciento en distintos puntos de corte, reflejando una alta capacidad para reconocer a quienes presentan baja probabilidad de desarrollar fragilidad en ese período.
Fernando Gril, director del proyecto, explicó que la herramienta no fue diseñada para reemplazar una evaluación médica ni para indicar tratamientos. "Con AVIA queremos intervenir antes. A partir de variables de salud, funcionales y sociales, nuestro algoritmo utiliza aprendizaje automático para estimar anticipadamente el riesgo de fragilidad y pérdida de autonomía en personas mayores", afirmó. La distinción fue otorgada durante el WSIS Forum 2026 y quedó plasmada en un diploma firmado por la secretaria general de la Unión Internacional de Telecomunicaciones, Doreen Bogdan-Martin.
Detección temprana y desarrollo del modelo
La fragilidad suele hacerse visible en los sistemas de salud después de una caída, una internación, una limitación de movilidad o la necesidad de asistencia para realizar actividades diarias. AVIA fue concebido para identificar señales previas a esos episodios y orientar acciones preventivas. Al describir el propósito del modelo, Gril sostuvo: "El objetivo es sencillo de explicar, aunque complejo de conseguir: identificar a quienes presentan mayor riesgo antes de que pierdan su independencia".
La herramienta se construyó a partir de más de veinte años de datos longitudinales sobre envejecimiento. Entre las fuentes utilizadas figura el Health and Retirement Study, que sigue a población de Estados Unidos desde mil novecientos noventa y dos. El modelo que AVIA emplea actualmente se desarrolló con las mediciones de dos mil dieciocho y dos mil veintidós, seleccionadas para estimar la probabilidad de fragilidad a cuatro años. Para construir el algoritmo, el equipo analizó cerca de cien variables vinculadas con la edad, el estado de salud, las enfermedades crónicas, la movilidad, la actividad física y factores socioeconómicos.
Prueba piloto en hospitales y validación externa
Después de su desarrollo en España, la fundación profundizó el trabajo en el país y llevó AVIA a un ámbito de atención sanitaria real. La experiencia piloto se realizó en el Hospital General de Agudos Parmenio Piñero de Buenos Aires con aproximadamente doscientos pacientes, bajo la dirección clínica del médico informático Sebastián Gatti. El ensayo permitió comprobar que el sistema podía utilizarse con pacientes y obtener información para ajustar la herramienta, cuya aplicación ya se encuentra disponible en línea para completar cuestionarios y recibir estimaciones orientativas.
Gril señaló que la validación realizada hasta ahora es interna. "Para saber cómo funciona AVIA en poblaciones diferentes a aquella con la que fue desarrollado necesitamos sumar hospitales, universidades y sistemas de salud de distintos contextos", indicó. La próxima etapa contempla una validación externa para determinar cómo se comporta el algoritmo fuera de la población original y evaluar posibles diferencias según edad, sexo y condiciones socioeconómicas.
Límites de la inteligencia artificial y perspectivas
El desarrollo de AVIA se inserta en una discusión sobre la calidad de los datos, los sesgos algorítmicos, la privacidad y los límites de las decisiones automatizadas en ámbitos sanitarios. Para el equipo, un modelo predictivo debe estar acompañado por supervisión profesional, protección de la información y anonimización. "Un modelo puede comportarse de una manera en Estados Unidos y de otra en Argentina o en otros países de América Latina", advirtió Gril.
El sistema no diagnostica enfermedades, no sustituye una valoración geriátrica integral y no toma decisiones médicas autónomas. Su función consiste en estimar el riesgo y ofrecer una señal temprana para que una institución determine dónde concentrar sus esfuerzos preventivos. "La inteligencia artificial no toma la decisión por el profesional. Puede ayudarnos a identificar patrones en los datos y a detectar antes situaciones que hoy muchas veces descubrimos demasiado tarde", concluyó Gril.
