Chileno desarrolla IA gratuita para simulación médica en universidades

Fue en 2014 cuando Marco Rojas, aún siendo estudiante de medicina de la Universidad de Chile, decidió que la educación iba a ser la forma en como quería aportar al mundo. Oriundo de Puente Alto, estudiante de colegio público, y con una madre con neuralgia del trigémino, razones le bastaban para buscar una forma de contribuir. Ser doctor, según él, no era suficiente.

“Por más que yo sea el mejor médico que pueda, eso no cubrirá la necesidad total de mejores profesionales de la salud, y no solamente mejores, sino que sean más en cantidad”, rememora Rojas desde su oficina en el Chariot Lab de Stanford, un laboratorio que crea tecnologías para la educación médica en California, Estados Unidos.

En septiembre de 2022 llegó a estudiar un doctorado en tecnología educativa en una de las instituciones académicas más prestigiosas del mundo, ubicada en el corazón de Silicon Valley, mismo año que salió a la luz Chat GPT para anunciar una nueva era tecnológica. “Justo al momento que estoy ingresando al programa, aparece este acceso bastante elevado a IA”, señala, siendo el punto de inflexión para dedicarse específicamente a usar IA en tecnología educativa.

3 años más tarde, ha liderado un equipo de 40 personas para dar vida a Clinical Mind AI, una plataforma que crea pacientes simulados usando IA. Basada en el concepto de simulación clínica, estudiantes de carreras de la salud de cualquier lugar del mundo pueden interactuar con el usuario digital, y practicar todos los pasos que haría. “Habla como un humano real, responde como uno y tiene datos como lo tendría cualquier paciente de carne y hueso, pero es IA”, precisa.

La solución a la formación de mejores médicos, según Marco Rojas, está en la educación. “Si educo de mejor manera a estos profesionales, salen mejor preparados y, a la vez, encuentro formas más eficientes para que más personas puedan formarse”, explica.

En Stanford, Rojas encontró el respaldo para desarrollar su visión gracias a sus asesores académicos en el doctorado. Lo guiaron en su búsqueda ingeniera iraní Shima Salehi, directora del laboratorio de investigación IDEAL (que promueve avances en educación STEM), y Carl E. Wieman, premio Nobel de Física en 2001 y referente en la enseñanza de ciencias. Los tres compartían que, con carreras distintas, habían decidido dedicarse a temas en educación.

Juntos, identificaron un aspecto clave del aprendizaje médico que necesitaba ser optimizado: el razonamiento clínico. “Si logramos mejorar la capacidad mental de un médico para recolectar información, ejecutar un diagnóstico y diseñar un plan de tratamiento de manera correcta, podremos impactar la salud de la población en cualquier parte del mundo”, señala Rojas.

El desafío, sin embargo, no era menor. En la enseñanza médica tradicional, el razonamiento clínico se imparte a través de resúmenes de casos que incluyen información estructurada sobre el paciente, como edad, antecedentes médicos y síntomas. “Ese resumen, lamentablemente, no refleja cómo resolvemos los casos en la vida real”, señala, enfatizando que en un entorno clínico, es el médico quien debe indagar y recolectar la información de sus pacientes.

Otro método común es el uso de pacientes simulados o maniquíes en centros de simulación clínica. Sin embargo, aunque el entrenamiento con actores permite reflejar mejor la realidad, resulta difícil escalar y garantizar el acceso para todos los estudiantes. “Incluso en Stanford, donde tenemos un hospital simulado y una base de datos con 200 actores en el área de la bahía, sigue siendo un desafío lograr que los alumnos repitan la experiencia suficientes veces”, complementa.

Además de la falta de realismo y escalabilidad, Rojas identificó la equidad en el acceso como obstáculo. “En Chile tenemos el privilegio de que los estudiantes de salud desde el primer año pueden asistir a un CESFAM o un hospital, pero en muchas partes del mundo, como en Estados Unidos, esto es muy difícil”, ejemplifica.

A esto se suma que la enseñanza del razonamiento clínico suele enfocarse en obtener respuestas concretas —diagnóstico y tratamiento—, sin evaluar la capacidad reflexiva de los estudiantes. Si tomamos un caso de cultura popular como “Dr. House”, ante una situación difícil el profesional se detendrá a reflexionar para saber qué estrategia tomar ante un paciente con síntomas extraños. En la enseñanza de este tipo de razonamiento, a los alumnos no se les exige esa capacidad reflexiva.

El camino para desarrollar Clinical Mind AI no fue sencillo. Al comenzar su doctorado, Marcos no tenía conocimientos en programación, pero el currículo flexible de Stanford le permitió formarse en las áreas necesarias. Tomó cursos de ciencias de la computación, inteligencia artificial y modelos de lenguaje, siendo este último curso donde la prueba final consistió en crear un proyecto. Con lo aprendido, creó el primer prototipo.

El modelo inicial era solo un paciente, pero logró lo que necesitaba, hacer preguntas y recibir respuestas generadas por IA. Eso fue suficiente para postular a fondos internos de Stanford, logrando recaudar medio millón de dólares en financiamiento. Con esos recursos, consolidó un equipo de 40 personas, entre ingenieros, desarrolladores, diseñadores y consejeros, con quienes trabaja diariamente en la optimización de la plataforma.

Su rol en la Escuela de Medicina de Stanford, específicamente en el Chariot Lab, un laboratorio enfocado en tecnologías para la educación médica, le ha permitido integrar su proyecto en un entorno de innovación constante.

Clinical Mind AI permite a los docentes ingresar datos de un paciente simulado o un caso clínico, y la IA genera un paciente interactivo para que el estudiante practique. Su diseño intuitivo busca facilitar tanto la enseñanza como el aprendizaje, asegurando una experiencia realista y adaptable a distintos sistemas de salud.

Si bien ya existe un mercado de la educación médica basada en IA, Marco Rojas notó que muchas startups ofrecían plataformas con casos clínicos predefinidos, lo cual a su parecer significaba una gran limitación: no todas las enfermedades son relevantes en todos los países. Las condiciones epidemiológicas de Chile no son las mismas que predominan en el Caribe o en África, así como las diferencias culturales en la atención.

Clinical Mind AI considera esos detalles, por lo que la aplicación permite a cada universidad personalizar el currículo según su contexto y necesidades específicas.

En lugar de imponer una única forma de medir el éxito en la atención médica, la plataforma otorga a los docentes el control sobre los criterios de evaluación. Además, reconoce que el razonamiento clínico es un concepto complejo, con múltiples enfoques y marcos teóricos. “No puedo, como Stanford, imponer una única definición de razonamiento clínico, porque hay muchos puntos de vista”, afirma.

Si bien desarrollar una plataforma como Clinical Mind AI en Stanford podría haber significado la oportunidad de convertirla en un negocio, Marcos Rojas decidió mantenerla de acceso libre.

En una universidad que ha dado origen a gigantes como Google, Yahoo, NVIDIA y HP, su elección fue diferente: garantizar un acceso equitativo a la educación médica en todo el mundo.

“Para mí no tiene ningún sentido crear una compañía, por más que mucha gente ya me lo haya dicho... Acá el objetivo es proveer un acceso equitativo a una plataforma que pueda ayudar en el mundo”, desarrolla. Mantenerla en el centro de investigación le permite ofrecer el sistema de manera gratuita a instituciones y universidades de distintos países.

Actualmente, el equipo de Rojas está terminando un estudio piloto en el que entregaron la plataforma a cien instructores de escuelas de medicina en los 50 estados de EE.UU., evaluando su usabilidad, factibilidad y aceptación. La respuesta ha sido positiva, reforzando la idea de que, aunque la enseñanza de la salud varía según la cultura y el país, hay elementos comunes en la formación de profesionales.

Hasta ahora, la versión beta está disponible para centros de educación superior en todo el mundo y ha despertado un interés masivo. “Nos han llegado correos de todos los continentes pidiendo acceso y hemos tenido reuniones sin parar con profesores de diversas partes del planeta que quieren utilizar la plataforma”, comenta.

Una de las ventajas del sistema es que, cuando una institución se suma, todo el entorno se adapta automáticamente al idioma de ese país. A ello, el permiso de uso genera un lazo entre las instituciones para seguir avanzando en investigaciones en conjunto.

Para Rojas, Clinical Mind AI es una tecnología viva. A diferencia de un paper académico, esta plataforma cada día puede ser utilizada y llegar a nuevos lugares. “Ves cómo crece y mejora”, sentencia ante un ejemplo de cómo la IA puede tener consecuencias positivas, en este caso, un impacto directo en la formación médica y, en consecuencia, en la calidad de la atención de salud a nivel global.