25 junio 2025
photo_camera Marcelo Andia y Claudia Prieto, director alterno y directora de Instituto Milenio IHEALTH, respectivamente.
En un contexto marcado por la irrupción de la Inteligencia Artificial en la medicina, el Instituto Milenio en Ingeniería e Inteligencia Artificial para la Salud (IHEALTH) abordó algunos de los principales desafíos y oportunidades que ofrece esta alianza interdisciplinaria.
Según explicó la directora del Instituto, Claudia Prieto, la colaboración entre distintas áreas del conocimiento permite “mejorar la atención en salud y hacerla más asequible y accesible para todos los chilenos y chilenas”.
Entre los avances tecnológicos que han transformado el diagnóstico y tratamiento de enfermedades, la académica mencionó hitos como el descubrimiento de los rayos X, las ondas de sonido y de radio, bases fundamentales para el desarrollo de tecnologías como las radiografías, ecografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas.
“La evolución de estas tecnologías ha sido asombrosa, reduciendo los tiempos de adquisición de imágenes y la exposición a la radiación, además de permitir nuevas aplicaciones, como la visualización tridimensional del cerebro y el corazón sin necesidad de cirugía”, destacó.
La académica también subrayó el impacto del análisis de grandes bases de datos en el ámbito clínico. “Esto permitirá identificar patrones de enfermedades y entregar diagnósticos más precisos, además de facilitar su detección en etapas tempranas, lo que aumenta las probabilidades de éxito en los tratamientos”, agregó.
En esta misma línea, el director alterno de IHEALTH, Marcelo Andia, explicó que los datos médicos incluyen tanto resultados de exámenes –como análisis de sangre, imágenes médicas y biopsias– como información relacionada con síntomas, dolores o malestares. Esta información puede ser recopilada mediante sensores de presión, frecuencia cardíaca y otros dispositivos médicos.
Además, el profesor Andia recordó que el uso de datos en medicina tiene una larga historia. Un ejemplo emblemático es el del médico británico John Snow, quien durante la epidemia de cólera en Londres, en el siglo XIX, registró las direcciones de las personas enfermas y las comparó con la ubicación de los pozos de agua.
Gracias a este análisis, Snow identificó que la mayoría de los casos se concentraban cerca de un pozo específico, lo que permitió detectar la fuente del brote, cerrar el pozo y controlar la propagación de la enfermedad. Un antecedente clave que demuestra el potencial de los datos como herramienta para mejorar la salud pública.
Si quieres aprender más sobre esta temática, te invitamos a conocer el Diplomado en Inteligencia Artificial aplicada al diagnóstico médico. Programa interdisciplinario que cuenta con la colaboración de la Escuela de Ingeniería, la Escuela de Medicina y el Instituto Milenio en Ingeniería e Inteligencia Artificial para la Salud (iHEALTH).
