ACADÉMICO DE LA USS LIDERA PROYECTO QUE BUSCA TRANSFORMAR LA VALIDACIÓN DE EXÁMENES CLÍNICOS CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA RED PÚBLICA DE SALUD

 

La iniciativa, adjudicada en el Concurso FONIS 2025, desarrollará un sistema de autovalidación de resultados de laboratorio en el Hospital Guillermo Grant Benavente de Concepción, con el objetivo de reducir errores, disminuir tiempos de entrega y aliviar la carga laboral de los equipos de salud.

La Universidad San Sebastián (USS) sede Concepción, a través de la Facultad de Ingeniería, se adjudicó el proyecto “Inteligencia Artificial como Apoyo a la Toma de Decisiones en la Validación de Exámenes de Laboratorio Clínico”, liderado por el doctor Felipe Baesler, director del Magíster en Dirección de Operaciones, Logística y Distribución.

El Fondo Nacional de Investigación y Salud (FONIS) —impulsado por la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID) y el Ministerio de Salud— financia investigaciones aplicadas que abordan problemas prioritarios del sistema de salud. Este año, solo un 3% de las postulaciones a nivel nacional resultó seleccionada, entre ellas la propuesta de la USS.

Una solución para un problema crítico

El proyecto desarrollará, implementará y evaluará un sistema de autovalidación de exámenes clínicos basado en Inteligencia Artificial (IA), entrenado con datos reales del Hospital Guillermo Grant Benavente (HGGB), institución asociada a la iniciativa.

“El objetivo es mejorar seguridad y eficiencia en la validación de exámenes de laboratorio. La adjudicación de este proyecto representa un reconocimiento al trabajo conjunto entre la academia y el sistema público de salud. Es una gran satisfacción ver cómo la investigación aplicada puede generar soluciones reales a problemas críticos”, señaló el doctor Felipe Baesler.

Actualmente, el HGGB procesa cerca de 24.000 exámenes diarios. Ese enorme volumen implica una alta carga operativa y un riesgo clínico relevante: se estima que alrededor del 1% de los resultados con errores podría pasar inadvertido. Eso equivale a más de 200 exámenes diarios con potencial impacto en diagnósticos y decisiones terapéuticas.

Según explica el investigador, hoy gran parte del tiempo profesional se destina a revisar exámenes normales, dentro de rango, en vez de concentrar la atención experta en los resultados anómalos y potencialmente graves. “Estas brechas evidencian la necesidad de incorporar herramientas que automaticen la revisión de resultados normales y prioricen los casos críticos, fortaleciendo la seguridad, la eficiencia y la confiabilidad del proceso de validación”, afirmó Baesler.

Alianza con el Hospital Guillermo Grant Benavente

Para el Hospital Guillermo Grant Benavente, el proyecto también representa un paso estratégico. Su director, el doctor Claudio Baeza, destacó que “estamos vinculados al ecosistema nacional y regional para impulsar nuevos desarrollos en apoyo a la gestión, a la sustentabilidad y a la seguridad de nuestros procesos. El FONIS adjudicado marca un hito en nuestra línea de vinculación con la academia, donde somos reconocidos y atractivos como entidad asociada en múltiples proyectos desarrollados los últimos años, en una relación que evaluamos como exitosa para ambas instituciones”.

El doctor Baeza subrayó que la validación automatizada permitirá reducir carga laboral y optimizar tiempos de respuesta. “Los sistemas automatizados para el procesamiento de grandes volúmenes de muestras deben ofrecer garantías sólidas de validación de sus resultados”, indicó.

En los últimos años, la industria ha comenzado a incorporar herramientas basadas en IA para apoyar esta validación. Sin embargo, muchas de esas soluciones externas incrementan los costos operativos. En ese sentido, uno de los atributos diferenciales del proyecto USS–HGGB es que la Inteligencia Artificial se entrenará con datos propios del hospital, construyendo una base local, segura y contextualizada.

Contar con datos propios, recalcó Baeza, “no solo asegura la calidad del proceso, sino que también permite focalizar de mejor manera las muestras que requieren validación humana”. A esto se suma un potencial beneficio sanitario de largo plazo: generar información local sobre la epidemiología de patologías crónicas no transmisibles, lo que en el futuro permitiría diseñar modelos de prevención más eficientes y retrasar la carga de enfermedad sobre el sistema público.

Cómo funcionará el sistema

Durante su fase piloto, el sistema de IA se integrará en paralelo al Laboratory Information System (LIS) del hospital. Entre sus metas principales se encuentran:

Reducir en 50% los errores no detectados durante la validación de resultados.

Disminuir en 30% los tiempos de entrega de exámenes a los equipos clínicos.

Alivianar la carga laboral del personal especializado, priorizando su intervención en los casos realmente complejos.

“El principal desafío técnico será integrar el prototipo con el LIS garantizando seguridad y trazabilidad de los datos. También es clave que los y las profesionales confíen en la herramienta, comprendan por qué el sistema entrega ciertas decisiones y la perciban como transparente y útil”, explicó el doctor Baesler.

Proyección: hacia políticas de salud digital

Para el equipo investigador, esta iniciativa puede transformarse en una referencia nacional. La validación automatizada de exámenes de laboratorio es un proceso escalable a otros recintos de la red pública y podría convertirse en un precedente para futuras políticas de salud digital en Chile, especialmente en ámbitos donde se requieren grandes volúmenes de análisis con alta precisión y respuesta rápida.

“El propósito final es demostrar, con evidencia concreta, cómo la Inteligencia Artificial puede integrarse de manera segura y efectiva en procesos clínicos reales. Los aprendizajes podrían orientar lineamientos de salud digital centrados en automatización confiable y reducción del riesgo clínico”, añadió Baesler.

Finalmente, el investigador destacó el rol del equipo del Laboratorio Clínico del Hospital Guillermo Grant Benavente, cuya experiencia en terreno permitió definir prioridades y orientar la propuesta. “Esto no habría sido posible sin el compromiso del hospital. Su experiencia fue clave para identificar las brechas reales y construir una solución con impacto directo en la práctica clínica. El mérito es compartido: habla de la solidez de la alianza entre la Universidad y el sistema público de salud, y de la confianza mutua en que la investigación aplicada puede generar transformaciones reales y sostenibles”, concluyó.