Viz.ai, la plataforma que Gates puso bajo la lupa: cómo una inteligencia artificial detecta ACV en casi 2.000 hospitales de Estados Unidos

¿Puede una computadora leer una tomografía y alertar a un médico antes de que el daño sea irreversible? Esa es, justamente, la pregunta que Bill Gates eligió como ejemplo para mostrar qué puede hacer hoy la inteligencia artificial dentro de un hospital. En una entrada reciente de su blog personal, el cofundador de Microsoft repasó casos concretos en los que esta tecnología ya está cambiando rutinas médicas, agrícolas y de investigación científica, y describió a la vez los límites y riesgos que ve en su expansión.

Viz.ai: una herramienta pensada para ganar minutos

La plataforma que Gates mencionó se llama Viz.ai y funciona como un sistema de inteligencia artificial aplicado al análisis de estudios por imágenes, fundamentalmente tomografías computadas. Su tarea principal es identificar signos de accidentes cerebrovasculares (los conocidos ACV) y otras urgencias neurológicas, y avisar de manera casi instantánea al equipo de, perdón, al equipo de accidente cerebrovascular que esté disponible. El punto clave, según Gates, no es solo la detección automática, sino la velocidad: en un ACV, cada minuto que pasa sin tratamiento implica más neuronas perdidas, y esta herramienta achica los tiempos de aviso entre el momento del estudio y la intervención del especialista.

Gates vinculó este ejemplo con un problema cotidiano de los hospitales chicos de Estados Unidos: la falta de neurólogos presentes las 24 horas. En muchos centros, el estudio se hace de madrugada o en zonas donde no hay un especialista disponible para mirarlo en el momento. La inteligencia artificial, explicó, funciona como un primer filtro: revisa la imagen, marca la sospecha y se la envía al especialista que esté de guardia, que puede estar en otra ciudad. Así, la urgencia se atiende más rápido aunque el recurso humano no esté físicamente en el lugar.

Otros usos que Gates ve en salud, campo y ciencia

El repaso que hizo Gates en su blog no se limitó a las imágenes médicas. También mencionó otros terrenos donde la inteligencia artificial puede apoyar tareas concretas:

• Atención primaria: asistir a médicos generalistas en diagnósticos, en el seguimiento de pacientes fuera del consultorio y en la explicación de resultados de estudios o de indicaciones de medicamentos, sobre todo donde no hay acceso rápido a un especialista.
• Salud mental: cubrir, al menos de forma parcial, la escasez de consejeros, psiquiatras y profesionales especializados en adicciones, una brecha que Gates señaló como uno de los déficits más serios de los sistemas de salud.
• Agricultura en países de bajos ingresos: acercar a productores rurales información meteorológica confiable, orientación sobre semillas, manejo de enfermedades en plantas y animales, y mejora de suelos, algo que suele estar lejos de su alcance por falta de asesoramiento técnico.
• Investigación científica: revisar millones de artículos para encontrar patrones y sugerir qué experimentos vale la pena hacer, una capacidad que Gates consideró útil tanto para quienes buscan tratamientos contra el cáncer como para proyectos de energía nuclear.

En todos los casos, el planteo de Gates fue el mismo: la inteligencia artificial no reemplaza al profesional, sino que le ahorra tiempo y le permite llegar a lugares donde hoy no llega. La advertencia que dejó sobre el final de su texto, de todos modos, fue clara: para que estos beneficios se amplíen hace falta ocuparse al mismo tiempo de las desigualdades de acceso y del impacto que la automatización puede tener sobre el empleo.

Para qué sirve esto en La Rioja

En la provincia, donde varios hospitales del interior no cuentan con neurólogos de guardia permanente, el modelo Viz.ai muestra un camino posible: estudios que se hacen en el lugar, lectura inicial por inteligencia artificial y aviso al especialista disponible, que puede estar en el Hospital de Clínicas o en la capital. La misma lógica podría aplicarse al seguimiento de pacientes crónicos en zonas rurales, al acompañamiento de productores olivícolas o vitivinícolas frente a plagas y eventos climáticos, y al trabajo de los equipos de investigación del CONICET y de la Universidad Nacional de La Rioja, que suelen revisar bibliografía con recursos limitados. La pregunta que deja Gates es la que también cabe hacerse acá: si la herramienta ya existe, el debate no pasa por si sirve, sino por quién la paga y quién garantiza que llegue a los hospitales y centros de salud que más la necesitan.