Inteligencia Artificial para hospitales públicos: el CONICET desarrolla un sistema que mejora la atención de pacientes crónicos
Un equipo del Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación (ICIC, CONICET–UNS) diseñó una herramienta basada en Inteligencia Artificial (IA) que permite detectar, clasificar y monitorear pacientes con múltiples enfermedades crónicas en hospitales públicos.
El proyecto, desarrollado junto al Hospital Municipal de Agudos “Leónidas Lucero” de Bahía Blanca (HMABB), busca optimizar la gestión clínica y el seguimiento médico de personas que requieren atención sostenida e integral, uno de los mayores desafíos del sistema sanitario argentino.
De la necesidad hospitalaria a la innovación científica
La iniciativa surgió a partir de una demanda concreta de los hospitales públicos: unificar la información médica de pacientes con varias patologías, actualmente dispersa en distintos registros y redactada en lenguaje natural dentro de las historias clínicas electrónicas.
Para resolver ese problema, el equipo del ICIC —integrado por especialistas en IA, ciencia de datos y computación— desarrolló un sistema capaz de procesar y analizar grandes volúmenes de datos clínicos, permitiendo identificar pacientes pluripatológicos y comprender las relaciones entre sus condiciones de salud.
“El objetivo fue crear una herramienta que asista a los equipos médicos en el seguimiento de pacientes con múltiples enfermedades y en la toma de decisiones basadas en datos”, explicó Carlos Chesñevar, director del ICIC y coordinador del proyecto.
Cómo funciona la herramienta
El sistema combina dos métodos principales: ECO (Entidades y Conocimiento Ontológico) y CML (Clasificador Modelo de Lenguaje).
Ambos integran procesamiento de lenguaje natural (PLN) con terminología médica estandarizada (CIE-10), lo que permite extraer información relevante de las historias clínicas, clasificar diagnósticos y analizar relaciones entre enfermedades.
Además, incorpora un motor de búsqueda y un entorno de visualización interactivo, con el que los profesionales pueden detectar grupos de riesgo, observar asociaciones entre patologías y diseñar estrategias personalizadas de atención.
Todo el sistema trabaja con datos anonimizados, garantizando la privacidad y seguridad de la información clínica.
Transferencia tecnológica y futuro del proyecto
Como parte de la transferencia, el equipo del ICIC capacita al personal hospitalario, liberó el código en acceso abierto y publicó un capítulo sobre IA aplicada a comorbilidades en el libro Handbook of Artificial Intelligence in Healthcare, editado por Springer-Nature (2025).
Desde el Hospital Leónidas Lucero, Gustavo Piñero, director del área de Telesalud, destacó:
“Esta herramienta representa un avance concreto hacia una gestión más integral y eficiente de los pacientes con enfermedades crónicas. Nos permite visualizar relaciones invisibles y planificar intervenciones más precisas. La articulación con el CONICET fue clave para trasladar el conocimiento científico al ámbito asistencial.”
Hacia una historia clínica inteligente
El proyecto podría replicarse en otros centros de salud pública del país, dando paso a un modelo nacional de historia clínica inteligente.
Su implementación permitiría optimizar recursos, reducir errores de registro y diagnóstico, y mejorar el seguimiento médico en entornos de alta demanda.
“El trabajo conjunto entre el CONICET y el Hospital Leónidas Lucero permitió validar la aplicación de la IA en un entorno real y fortalecer la articulación entre ciencia y salud pública”, subrayó Chesñevar.
