Inteligencia artificial argentina mejora el seguimiento de pacientes crónicos en hospitales

Un equipo del Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación (ICIC, CONICET–UNS) creó una herramienta basada en inteligencia artificial que cambia la gestión hospitalaria. El sistema permite detectar y monitorear a pacientes con múltiples enfermedades crónicas, integrando información dispersa en distintas historias clínicas.

El proyecto nació de una demanda concreta del sector público: contar con un mecanismo que unifique los datos médicos de pacientes pluripatológicos, muchas veces redactados en lenguaje natural dentro de los registros digitales.

“El objetivo fue crear una herramienta que asista a los equipos de salud en el seguimiento de pacientes con múltiples enfermedades y en la toma de decisiones clínicas basadas en datos”, explicó Carlos Chesñevar, director del ICIC y coordinador del proyecto.

El desarrollo se realizó en conjunto con el Hospital Municipal de Agudos “Leónidas Lucero” de Bahía Blanca, donde especialistas en inteligencia artificial, ciencia de datos y medicina unieron esfuerzos para procesar grandes volúmenes de información clínica.

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El sistema combina dos métodos principales: ECO (Entidades y Conocimiento Ontológico) y CML (Clasificador Modelo de Lenguaje). Ambos aplican procesamiento de lenguaje natural y terminología médica estandarizada (CIE-10) para extraer información, clasificar diagnósticos y analizar vínculos entre patologías.

Además, incluye un motor de búsqueda y una interfaz interactiva que permite visualizar asociaciones entre enfermedades, detectar grupos de riesgo y diseñar estrategias personalizadas de atención. Todos los datos se manejan de forma anonimizada, garantizando la privacidad de los pacientes.

“Nos permite analizar mejor la información clínica, visualizar relaciones invisibles y planificar intervenciones más precisas”, destacó Gustavo Piñero, director de Telesalud del hospital. “La articulación con el CONICET fue clave para trasladar conocimiento científico al ámbito asistencial”, agregó.

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El equipo del ICIC liberó el código fuente en acceso abierto y brindó capacitaciones al personal hospitalario. Además, publicó un capítulo sobre inteligencia artificial aplicada a la detección de comorbilidades en el libro Handbook of Artificial Intelligence in Healthcare, de Springer-Nature (2025).

Según Chesñevar, la experiencia demostró la viabilidad de aplicar IA en hospitales públicos. El modelo podría replicarse en otras provincias y avanzar hacia una historia clínica inteligente a nivel nacional, optimizando recursos, reduciendo errores y mejorando la atención médica.

“Validamos el uso de inteligencia artificial en un entorno real y fortalecimos la articulación entre ciencia y salud pública”, concluyó el investigador.