miércoles, 3 de diciembre de 2025

Con IA convertir datos en decisiones eficientes es posible

  

Con Inteligencia Artificial, es posible convertir datos en decisiones eficientes

El INTA impulsa una alianza estratégica con Crucianelli y Leaf Agrotronics, que marca el rumbo de una nueva agricultura basada en Inteligencia Artificial (IA). 

El acuerdo tiene como objetivo crear una red inteligente a partir de la integración de la ciencia de datos y la Internet de las Cosas (IoT) en el campo. 

Un logro clave para la Argentina, que se posiciona en el puesto 11° mundial en desarrollo de tecnología agrícola.

“La Inteligencia Artificial no reemplazará al ingeniero agrónomo, pero el agrónomo que sepa usar IA reemplazará al que no la use”, advirtió Hernán Ferrari, técnico del INTA y uno de los impulsores del convenio INTA-Crucianelli-Leaf Agrotronics, un acuerdo que marca el rumbo de una nueva agricultura basada en Inteligencia Artificial (IA).

Su afirmación resume el cambio de paradigma que atraviesa hoy el sector agropecuario: el paso de la intuición a la información, del esfuerzo mecánico a la inteligencia predictiva. 

Es que, según datos de la FAO, en los próximos 25 años, el planeta sumará entre 1.000 y 1.500 millones de habitantes. 

En consecuencia, la producción de alimentos deberá aumentar un 3 % anual para cubrir la demanda.

Frente a este panorama, el INTA impulsa una alianza estratégica con Crucianelli y Leaf Agrotronics para crear una red inteligente que transforme los datos en decisiones agronómicas. 

Ferrari subrayó: “Necesitamos un plan B que ya está en marcha y tiene nombre: Inteligencia Artificial aplicada al agro”.

Según Ferrari, “el campo del futuro será un sistema vivo que aprende”, a lo que agregó: 

“Las máquinas ya no solo trabajarán, sino que entenderán lo que hacen”.

Mediante sensores, satélites y algoritmos de aprendizaje, la red permite vincular suelo, clima y manejo agrícola para optimizar la producción y reducir el impacto ambiental. 

La información se convierte así en el nuevo insumo estratégico del agro.

Esta sinergia público-privada entre ciencia, industria y campo impulsa una verdadera revolución silenciosa: la de un campo que interpreta su entorno y actúa con precisión. 

Desde el INTA aseguran que “la clave está en lograr que cada decisión productiva sea informada, sostenible y eficiente”.

En este punto, Ferrari dio un paso más y aseguró: 

“Hoy, gracias al impulso de la IA, el big data y el Internet de las Cosas, la Argentina se posiciona en el puesto 11° mundial en desarrollo de tecnología agrícola, consolidando su liderazgo regional”.

“Tenemos capacidad científica, industria nacional y productores tecnificados —resumió Ferrari—. 

Solo falta animarnos a escalar. 

Si adoptamos plenamente estas herramientas, no solo podremos alimentar al mundo, sino también generar bioenergía y nuevos productos verdes”.

El futuro ya empezó

El modelo que propone el INTA no solo busca producir más, sino producir mejor. 

La Inteligencia Artificial se convierte en una aliada para anticipar eventos climáticos, planificar la siembra y el riego, y reducir el desperdicio de insumos.

En este contexto, se enmarca el trabajo conjunto del INTA y sus socios estratégicos, que proyectan una agricultura conectada, consciente y regenerativa, donde cada byte de información ayuda a recuperar el equilibrio entre el suelo y el planeta.

Para Ferrari, “la agricultura del futuro no dependerá solo del clima o de la genética, sino de nuestra capacidad de integrar conocimiento, tecnología y propósito. 

Y ese propósito es simple y poderoso: asegurar que cada chico, en cualquier rincón del planeta, tenga su plato de comida”.

INTA.

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En la nueva Era de la IA Argentina se consolida como Hub de Talento y Tecnología

  

Argentina se consolida como Hub de Talento y Tecnología en la nueva Era de la IA

La Cancillería argentina, junto a la Organización de Estados Iberoamericanos, llevó adelante el Primer Foro Iberoamericano “Argentina, Hub de Talento y Tecnología: Oportunidades en la Era de la IA”, un encuentro que reunió a empresas, organismos y bancos multilaterales, e instituciones académicas.

La jornada permitió destacar el potencial del ecosistema argentino de innovación, sustentado en una comunidad científica de excelencia, centros de investigación consolidados y un entramado empresarial que articula startups, pymes tecnológicas y compañías líderes del sector del conocimiento. 

Asimismo, ayudó a visibilizar las reformas impulsadas por el gobierno nacional que -junto con el ordenamiento macroeconómico, la estabilización institucional y la modernización regulatoria- promueven el desarrollo tecnológico, atraen inversiones y fortalecen el crecimiento y la proyección internacional del sector.

Los participantes del Foro destacaron el rol estratégico de las tecnologías emergentes, incluida la computación cuántica, área en la que el país avanza hacia la conformación del primer hub especializado de América Latina. 

La participación de organismos como la OEI, la CAF y el BID refleja un consenso creciente sobre la necesidad de integrar innovación, estabilidad macroeconómica y cooperación internacional para construir entornos propicios al desarrollo tecnológico. 

Entre los sectores prioritarios, los organismos destacaron los relacionados a educación, ciencia e investigación, salud, cultura y patrimonio, justicia, medio ambiente, infraestructura y logística, sector social y gobierno, entre otros.

En este marco, Cancillería presentó el primer Mapeo de Empresas Argentinas que desarrollan soluciones de inteligencia artificial, una herramienta destinada a visibilizar la oferta tecnológica nacional, impulsar la internacionalización del sector y orientar políticas basadas en evidencia. 

Este instrumento refuerza el objetivo de proyectar capacidades argentinas en mercados globales y de promover la inserción del país en cadenas internacionales de valor digital. 

Entre los próximos pasos, se prevé organizar durante 2026 webinars específicos con los organismos, para conocer más detalles de los proyectos y los procedimientos.

Cancilleria

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miércoles, 19 de noviembre de 2025

IA para la identificación de variedades vegetales

 

 Impulsan el uso de la Inteligencia Artificial para la identificación de variedades vegetales

Nuevo alcance para los laboratorios habilitados por INASE que utilizan IA para la identificación de variedades. 

Además se establecieron los requisitos para habilitar muestreadores automáticos para la emisión de certificados.

El Gobierno Nacional dispuso los requisitos mínimos a cumplir por los laboratorios que deseen realizar análisis de identificación de variedades usando marcadores ópticos.

A través del Instituto Nacional de Semillas (INASE) se implementa esta nueva herramienta que brinda respuesta a la necesidad de contar con laboratorios para la identificación de variedades mediante el uso de marcadores ópticos, facilitando así reducir el tiempo requerido y los costos para la identificación de variedades.

La Resolución 512/2025 publicada hoy en el Boletín Oficial, será de cumplimiento efectivo para los laboratorios que brinden al INASE el servicio de identificación de variedades utilizando este tipo de marcadores, mientras que para aquellos laboratorios que realicen servicios a otros terceros, será de carácter optativo. 

Para ello, el INASE establecerá los requisitos técnicos necesarios para la realización de los ensayos respecto del tipo de equipamiento y del sistema operativo. 

Una vez obtenida la habilitación técnica otorgada el laboratorio deberá proceder a su inscripción ante el Registro Nacional de Comercio y Fiscalización de Semillas. 

Los certificados emitidos por los laboratorios habilitados tendrán validez en el orden nacional y deberán ser confeccionados de acuerdo a lo indicado en el Anexo II de la presente Resolución.

De esta manera, y mediante los protocolos de habilitación y funcionamiento que deberán cumplir los laboratorios, se minimizarán las diferencias entre los resultados obtenidos y se podrá garantizar la calidad genética e identidad de las semillas en el marco de los objetivos de la Ley N 20.247 de Semillas y Creaciones Fitogenéticas.

Incorporación del uso de equipos muestreadores automáticos en los laboratorios MERCOSUR acreditados por el INASE

Por otra parte se establecieron los requisitos a cumplir por los laboratorios acreditados bajo la normativa MERCOSUR de análisis de semillas (Resolución Nº 55/2018), interesados en habilitar equipos muestreadores automáticos para la emisión de certificados.

A través de la Resolución 505/2025 publicada ayer en el Boletín Oficial, se establecieron los criterios a seguir para incorporar el uso de equipos muestreadores automáticos de lotes de semillas para la toma de muestras para la posterior emisión de certificados de análisis de calidad de lotes de semillas destinados al MERCOSUR.

La iniciativa permite reducir el tiempo de la toma de muestras, y aumentar la capacidad operativa de los laboratorios de empresas semilleras argentinas, asegurando así el liderazgo de nuestro país dentro del MERCOSUR en la implementación de este tipo de tecnología bajo los criterios establecidos por la Asociación Internacional de Análisis de Semillas (ISTA).

En este sentido, se especifica que para iniciar formalmente la solicitud de habilitación, el Responsable Técnico del laboratorio deberá seguir los pasos establecidos en el procedimiento “Habilitación de equipos muestreadores automáticos de semillas” y realizar un curso de formación específico dictado por INASE.

Cabe señalar que los lotes de semillas a muestrear deberán cumplir con lo establecido por la Ley Nº 20.247 de Semillas y Creaciones Fitogenéticas, y sus reglamentaciones complementarias. Los equipos muestreadores automáticos serán auditados por el INASE.

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jueves, 13 de noviembre de 2025

Cáncer diseminado Enfoque pionero para atacar con un virus del resfrío modificado genéticamente

 


Osvaldo Podhajcer, Agostina Russo-Maenza y Eduardo Cafferata, coautores del estudio publicado en Molecular Therapy Oncology.

Utilizan un enfoque pionero para atacar con un virus del resfrío modificado genéticamente el cáncer diseminado

En un artículo publicado en Molecular Therapy Oncology, miembros del Laboratorio de Terapia Molecular y Celular de la FIL presentan un abordaje innovador para tratar tumores gastrointestintales, basado en el diseño de un virus oncolítico construido a partir de promotores híbridos específicos de tumores. Bautizado AR2015, es el primero en su tipo.

Dr. Osvaldo L. Podhajcer Cáncer

Uno de los principales desafíos de las terapias personalizadas contra el cáncer es evitar la reaparición de los tumores debido a que ciertas células malignas logran escapar a su acción. 

Esas células resistentes al tratamiento son las responsables de la diseminación del tumor y hasta ahora las estrategias para frenarlas mostraron resultados dispares. 

En el camino por encontrar formas de hacer frente a ese proceso, se investiga el uso de adenovirus oncolíticos (AOLs), modificados genéticamente para infectar y destruir de manera selectiva a las células malignas sin dañar a las normales.

En un artículo publicado en la revista Molecular Therapy Oncology, científicos de la FIL del Laboratorio de Terapia Molecular y Celular (TMyC) presentan un AOL innovador que, formulado a partir de un virus del resfrío modificado y administrado por vía endovenosa, suprimió metástasis hepáticas de tumores humanos en animales de laboratorio. 

Lo bautizaron AR2015 y comprobaron que su eficacia aumentó en combinación con bajas dosis de quimioterapia. 

El efecto, que se sostuvo en el tiempo, llevó a la erradicación completa de los tumores.

“Dentro de un tumor coexisten diferentes tipos de células malignas. 

Esta diversidad genética (o heterogeneidad celular) favorece la resistencia del cáncer a la respuesta inmune y a los tratamientos antitumorales y constituye la principal causa de la reaparición del tumor, impulsando su diseminación metastásica”, explica el doctor en Ciencias Biológicas Osvaldo Podhajcer, jefe del Laboratorio de TMyC, quien colideró el flamante artículo junto al doctor en Bioquímica Eduardo Cafferata.

El investigador enfatiza que esa heterogeneidad típica de los tumores es la responsable de que fallen las terapias dirigidas o personalizadas, aquellas que por medio de anticuerpos monoclonales u otros fármacos apuntan contra una característica específica de la célula maligna (por ejemplo, una determinada mutación).

Desde hace más de 10 años, el grupo de Podhajcer trabaja en cómo hacer frente a esa diversidad genética del cáncer y así poder obtener mejores resultados con los tratamientos. 

Para ello modifican por ingeniería genética adenovirus responsables de resfríos y los transforman en una herramienta terapéutica -los AOL- para que ataquen exclusivamente células malignas.

En el nuevo estudio, los científicos se focalizaron en la obtención de AOLs a los que les reemplazaron una secuencia nativa del adenovirus por promotores específicos de tumores (TSPs, según sus siglas en inglés) híbridos, que fueron generados en el laboratorio y se corresponden con determinados genes que están activos en el tumor. 

De esa manera, el innovador AOL se multiplica exclusivamente en las diversas poblaciones de células malignas hasta destruirlas.

El equipo de nuestra Fundación ya había diseñado AOLs con un TSP único, pero persistía la duda de qué podría ocurrir al tratar pacientes con tumores muy heterogéneos. 

En este estudio Cafferata y Podhajcer se preguntaron qué pasaría al diseñar un AOL con dos promotores, ampliando así el rango de células malignas susceptibles al ataque (del mismo modo que un antibiótico “de amplio espectro” cubre más bacterias que uno más selectivo).

“Dentro de la estructura de un gen, el promotor es una región del ADN responsable de que éste se active para que se produzca finalmente una proteína. 

En el genoma del adenovirus, la proteína E1A es la que regula toda la actividad del AOL permitiendo su multiplicación, lo que finalmente lleva a la muerte de las células malignas. 

Nosotros lo que hicimos fue reemplazar al promotor nativo del gen E1A por un promotor híbrido, uniendo dos TSPs diferentes”, especifica Cafferata.

Bautizado AR2015, la replicación del flamante AOL está impulsada por un TSP compuesto por fragmentos de los promotores celulares A33 y vWA2. 

Los investigadores habían estudiado previamente muestras de pacientes en las que demostraron que, en todos los tumores primarios y metástasis de cáncer colorrectal analizados, al menos uno de los dos genes (A33 o vWA2) estaban activos. 

Eso permitiría, por lo tanto, la multiplicación del AOL

Con inteligencia artificial

Para la selección de los promotores a A33 y vWA2, los investigadores primero realizaron un minucioso análisis bioinformático en el que compararon dos bases de datos con información sobre genes asociados a cáncer colorrectal. 

Luego, llevaron adelante una etapa de análisis de otras tres bases de datos.

“De los miles de promotores posibles, el análisis bioinformático nos arrojó unos 200. 

Por medio de algoritmos elaborados ad hoc, seleccionamos primero unos 20 genes, luego 6 y, finalmente, tras realizar diversos estudios pormenorizados, nos quedamos con los dos que presentamos en el paper, que nos permitieron validar la prueba de concepto de que los AOLs pueden ser usados para atacar la heterogeneidad genética en cáncer”, explica Podhajcer.

El grupo continuó trabajando en el proyecto y no sólo logró aumentar el número de promotores en el TSP híbrido, sino que además incorporó otros cambios que permitirían dejar, prácticamente, sin vías de escape a las células tumorales.

Si bien el estudio se focalizó en cáncer colorrectal, Cafferata asegura “que este tipo de AOL podría ser usado en otros tumores gastrointestinales y, aunque no se han hecho aún estudios, el abordaje de AOLs con TSP híbridos sería utilizable en otros tipos de cáncer”.

Por lo pronto, ya se presentó la patente internacional que protege todo el desarrollo realizado, desde la etapa de bioinformática hasta la producción de este tipo de AOLs. 

Mientras siguen adelante con la investigación, los científicos ahora están a la búsqueda de inversores que aporten el dinero necesario para realizar los estudios preclínicos adicionales que se necesitan para presentar ante la autoridad regulatoria y lograr la aprobación que permita iniciar un ensayo clínico en pacientes.

Además del equipo de la Fundación Instituto Leloir, participaron del estudio investigadores médicos del Hospital Carlos B. Udaondo de la Ciudad de Buenos Aires, y del Hospital Eva Perón de la Provincia de Buenos Aires. También personal de la startup Theravax. 

Los estudios fueron financiados principalmente por la ONG Afulic, de Río Cuarto, Córdoba, y por medio de un subsidio de la Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica.

“Como demostramos en el paper, el AOL que diseñamos puede ser combinado con quimioterapia y, por estudios que aún no hemos publicado, también con inmunoterapias que ya se están usando para tratar el cáncer colorrectal. 

Hemos mejorado la potencia del AOL manteniendo su especificidad. 

Está todo dado como para avanzar hacia un ensayo clínico”, resalta Podhajcer.

Del artículo publicado en Molecular Therapy: Oncology, también participaron Gregorio D. Ríos, Gabriela Vinueza Sarango, Daiana Sánchez, Carina Derrer, Cecilia Rotondaro, Juan Manuel Sendoya y Andrea Llera (Laboratorio de TMyC de la FIL); Lourdes Hirschson Álvarez Prado y Maximiliano Sánchez Lamas (Theravax Inc); Jimena Alfonso (bioterio-FIL); Alicia Bravo (Hospital Interzonal de Agudos Eva Perón); y Mariana Coraglio (Hospital Carlos B. Udaondo).

FIL

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viernes, 7 de noviembre de 2025

IA Sonidos en tiempo real Desarrolla para monitorear sistemas de Inteligencia Artificial científica del CONICET

 

 Laila Kazimierski junto a su equipo en laboratorio. Fotos: gentileza investigadora.

Científica del CONICET desarrolla sistemas de Inteligencia Artificial para monitorear sonidos en tiempo real

El proyecto, producto de un convenio entre el CONICET y la empresa EMTECH S.A., apunta a generar soluciones tecnológicas a problemáticas de seguridad, productivas y ambientales, a partir de la clasificación de sonidos en simultáneo, mediante técnicas de Machine Learning.

La Inteligencia Artificial (IA) está cada vez más presente en múltiples aspectos de la vida actual, a partir de posibilitar automatizar tareas complejas, optimizar la toma de decisiones y diseñar sistemas más eficientes en áreas donde antes no era posible. 

En particular, el avance del Machine Learning (ML) -o aprendizaje automático- embebido en sistemas electrónicos, permite que sensores, microcontroladores y otros dispositivos funcionen de manera autónoma, eficiente y sin necesidad de conexión a internet.

En el marco de un convenio de investigación y desarrollo entre el CONICET y la empresa EMTECH S.A., la investigadora del Consejo Laila Kazimierski, trabaja con su equipo en el desarrollo de un dispositivo capaz de captar y clasificar sonidos en tiempo real mediante técnicas de Machine Learning, que podría tener múltiples aplicaciones sociales, comerciales, ambientales y de seguridad.

“El dispositivo no solo monitorea y almacena audios, sino que también cuenta con un modelo entrenado e integrado que le permite clasificarlos en tiempo real. 

Además, puede tomar decisiones inmediatas, como emitir una alarma o generar un aviso ante una situación puntual”, explica Kazimierski, que integra la División de Física Estadística e Interdisciplinaria en el Centro Atómico Bariloche de la Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA).

Laila Kazimierski trabaja en la computadora. Fotos: gentileza investigadora.

La científica ya ha avanzado en el desarrollo de un sistema para monitorear y clasificar señales acústicas del canto de las aves en tiempo real, algo que, por ejemplo, podría resultar de gran utilidad en proyectos de conservación de la biodiversidad. 

“Este tipo de tecnología posibilita realizar, mediante el uso de algoritmos, un monitoreo ambiental autónomo”, indica.

A su vez, señala que esta tecnología es altamente versátil y puede aplicarse a distintos ámbitos, como la detección de situaciones críticas, ya sea emergencias en la vía pública o fallas en sistemas industriales.

Según Kazimierski, sin automatización, el análisis manual de señales acústicas puede requerir semanas o meses de trabajo en la clasificación, ya que cada audio debe ser revisado y filtrado de manera individual. 

Sin embargo, un modelo de Machine Learning entrenado realiza esta tarea en cuestión de segundos y permite optimizar el flujo de trabajo y el análisis de los resultados.

Sobre la diferencia con otros sistemas de monitoreo, Kazimierski detalla: 

“Si el modelo ya está correctamente entrenado, puede funcionar e inferir en tiempo real y tomar decisiones en función de lo que detecta”. 

La científica destaca esta acción inmediata del sistema, y lo que representa este nuevo enfoque, que también posibilita procesar enormes volúmenes de información de manera más rápida, ágil y eficiente, con precisión.

Laila Kazimierski junto al resto del equipo. Foto: gentileza investigadora.

Una asociación público-privada para brindar soluciones innovadoras

EMTECH S.A. es una empresa argentina especializada en el desarrollo de sistemas electrónicos y software, que brinda servicios de diseño para diversas industrias y desarrolla sistemas espaciales y de defensa, aplicaciones industriales, sistemas de computación y redes de alto rendimiento.

En cuanto a la articulación con el CONICET, el CEO de la empresa, Guillermo Guichal, asegura: 

“La empresa está comprometida en ofrecer productos y soluciones innovadoras que complementen sus servicios. 

Para eso es muy importante formar asociaciones con instituciones de investigación como el CONICET y laboratorios de universidades nacionales, colaborando activamente con académicos e investigadores en proyectos conjuntos para asegurar su permanencia en la vanguardia tecnológica”. 

Y añade: “La inteligencia artificial está cambiando casi todos los aspectos de nuestra vida y para EMTECH es importante dominar e innovar en los aspectos relacionados a la IA embebidos en los sistemas electrónicos y su uso en las aplicaciones en las que trabaja, como comunicaciones, procesamiento de señales y aplicaciones industriales”.

En ese sentido, Kazimierski indica que, con este proyecto, apuntan al desarrollo de un dispositivo funcional pero también a fortalecer las capacidades conjuntas. 

“Nos interesa, junto con la empresa, aprender y compartir conocimiento: 

Desde el procesamiento de las señales, el diseño y desarrollo del modelo y su entrenamiento hasta su evaluación y optimización”, puntualiza.

Por último, pone en valor las capacidades que permiten responder con tecnología nacional a necesidades concretas, “como científicos, nos interesa que el conocimiento que generamos dialogue con las necesidades sociales y productivas del país. 

La ciencia argentina ha demostrado ser capaz de dar respuestas en momentos críticos, como durante la pandemia o en desarrollos tecnológicos estratégicos. 

Este tipo de convenios son una muestra de esa capacidad aplicada”, reflexiona la investigadora.

Por Mariela Méndez – Área Comunicación CONICET Patagonia Norte

CONICET 

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martes, 4 de noviembre de 2025

Paraguay Misión Comercial de Tecnología Argentina exporta conocimiento

 

Argentina exporta conocimiento: Misión Comercial de Tecnología a Paraguay

La Cancillería Argentina organizó una misión comercial de tecnología a Asunción, Paraguay, los días 28 y 29 de octubre, con el objetivo de impulsar y promover las exportaciones de tecnología y del sector de Servicios Basados en el Conocimiento (SBC). 

La iniciativa abarcó verticales estratégicas como HealthTech, EdTech, FinTech, E-commerce, GovTech, Ciberseguridad y Logística.

La delegación de nuestro país, compuesta por 23 empresas, desarrolló una intensa agenda orientada a fortalecer la cooperación bilateral y a generar nuevas oportunidades de negocios.

Durante la misión las empresas participantes mantuvieron encuentros con potenciales socios locales y referentes del ecosistema empresarial paraguayo. 

Asimismo, se realizó un seminario sectorial destinado a presentar el entorno de negocios en Paraguay, con la participación de representantes de organismos públicos y privados.

Cabe destacar que el impulso exportador de la Economía del Conocimiento continúa en ascenso, tanto a nivel global como local, impulsado por la innovación tecnológica y la expansión de la inteligencia artificial generativa. 

En Argentina, las exportaciones del sector alcanzaron los U$S 9.700 millones entre julio de 2024 y junio de 2025, lo que representa un aumento del 20,8% respecto del mismo período anterior. 

Este crecimiento sostenido se refleja trimestre a trimestre, con variaciones récord que consolidan la posición del país y duplican el ritmo de expansión del mercado global de servicios basados en el conocimiento, cuyo crecimiento -según la OMC- fue del 9,5% en 2024.

Cancillería

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miércoles, 29 de octubre de 2025

IA para optimizar la atención de pacientes crónicos en hospitales públicos

 

 Un proyecto del CONICET utiliza IA para optimizar la atención de pacientes crónicos en hospitales públicos

La herramienta extrae información relevante de las historias clínicas, clasifica diagnósticos y analiza relaciones entre enfermedades.

Especialistas del Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación (ICIC, CONICET–UNS) desarrollaron una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) que permite detectar y monitorear pacientes con múltiples enfermedades crónicas en el ámbito hospitalario. 

El objetivo es mejorar la gestión clínica y el seguimiento médico de este grupo de pacientes, que requiere una atención integral y sostenida en el tiempo.

La iniciativa surgió a partir de una necesidad concreta de los hospitales públicos: contar con mecanismos que integren la información médica de personas con diversas patologías crónicas, actualmente dispersa en distintos registros y redactada en lenguaje natural dentro de las historias clínicas electrónicas.

Para abordar este desafío, el equipo del ICIC, conformado por especialistas en inteligencia artificial, ciencia de datos y computación, trabajó junto a profesionales médicos y técnicos del Hospital Municipal de Agudos “Leónidas Lucero” de Bahía Blanca (HMABB), para diseñar un sistema capaz de procesar y analizar automáticamente grandes volúmenes de información clínica, facilitando la identificación de pacientes pluripatológicos y el análisis de sus condiciones de salud.

“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 basó en dos métodos principales: ECO (Entidades y Conocimiento Ontológico) y CML (Clasificador Modelo de Lenguaje), que combinan técnicas de procesamiento de lenguaje natural con terminología médica estandarizada (CIE-10), lo que permite extraer información relevante de las historias clínicas, clasificar diagnósticos y analizar relaciones entre enfermedades.

Además, el proyecto incluyó un motor de búsqueda y un entorno de visualización interactivo con el que es posible representar asociaciones entre patologías, detectar grupos de riesgo y diseñar estrategias personalizadas de atención. 

Estas herramientas de análisis y visualización, trabajadas exclusivamente con datos anonimizados para garantizar la privacidad de la información, facilitan la interpretación de los resultados por parte del personal médico, mejorando la toma de decisiones clínicas.

Como parte de las acciones de transferencia el equipo del ICIC brindó capacitaciones al personal hospitalario del HMABB, liberó el código fuente en acceso abierto y publicó un capítulo sobre IA aplicada a la detección de comorbilidades en el libro Handbook of Artificial Intelligence in Healthcare, publicado por la editorial Springer-Nature en 2025.

Desde el Hospital Municipal, Gustavo Piñero, director del área de Telesalud del HMABB, destacó el impacto de la colaboración: 

“Esta herramienta representa un avance concreto hacia una gestión integral y eficiente de los pacientes con enfermedades crónicas. 

Nos permite analizar mejor la información clínica, visualizar relaciones muchas veces invisibles en el manejo a diario que nos permitirá planificar intervenciones más precisas y priorizar casos complejos. La articulación con el CONICET fue clave para trasladar el conocimiento científico al ámbito asistencial”.

En el futuro, la experiencia se podría replicar en otros centros de salud pública para avanzar hacia un modelo nacional de historia clínica inteligente. 

Su implementación servirá para optimizar el uso de recursos, reducir errores de registro y diagnóstico y mejorar el seguimiento médico en entornos de alta demanda. 

“El trabajo que venimos realizando en conjunto entre el CONICET y el Hospital Leónidas Lucero de Bahía Blanca permitió validar la aplicación de la IA en un entorno real y fortalecer la articulación entre el sistema científico y el sistema de salud pública”, subrayó Chesñevar.

Por Pía Squarcia – CCT Bahía Blanca

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