Un ecosistema cloud basado inteligencia artificial desarrollado en Chile predice si una persona mayor con cáncer podrá tolerar un tratamiento oncológico sistémico, con una capacidad de discriminación de 0,84 sobre 1 en pruebas externas, y una diferencia de sobrevida de casi 500 días entre los pacientes que el modelo considera aptos para la terapia y los que no.
La herramienta se llama Proteger y forma parte del portafolio tecnológico de PRECISION-Ai, programa financiado por la Corporación de Fomento de la Producción (CORFO) que reúne a universidades, hospitales y empresas para aplicar inteligencia artificial en distintas etapas de la atención oncológica. Dentro de ese portafolio, Proteger se ubica en la etapa de pronóstico del viaje del paciente con cáncer, junto a otra herramienta que estima el riesgo metastásico en cáncer de pulmón.
El desarrollo está a cargo de Oncoger, empresa cofundada por el doctor Gonzalo Navarrete , investigador principal y director médico del proyecto, y por Rodrigo Venegas, empresario con trayectoria en salud y tecnología. Navarrete es el único especialista en Chile con formación en medicina interna, geriatría y oncología, y se desempeña además como profesor asistente de la Universidad de Chile.
El equipo también está integrado por el doctor Gabriel Martínez, subdirector del proyecto, geriatra del Hospital Penco Lirquén y codirector de la estrategia de telegeriatría del Ministerio de Salud; por el científico y académico Claudio Barrientos, experto en inteligencia artificial y responsable del desarrollo tecnológico del ecosistema, con una extensa trayectoria en la aplicación de esta tecnología en distintas industrias; y por Rodrigo Venegas, cofounder que aporta al proyecto su experiencia previa liderando emprendimientos de salud exitosos, con foco en la gestión, escalamiento y sostenibilidad comercial.
La solución parte de un problema clínico relacionado con que muchas veces es difícil decidir si una persona mayor con cáncer debe iniciar quimioterapia u otro tratamiento sistémico, sin sobretratarla ni dejarla fuera de una terapia que sí podría beneficiarla. Esa decisión exige evaluar fragilidad, funcionalidad y riesgo de toxicidad antes de definir el esquema. En la práctica clínica chilena, ese paso depende en buena medida del criterio de cada equipo médico, ante la escasez de especialistas en geriatría.
Así lo plantea el doctor Arnaldo Marín, académico del Departamento de Oncología Básico Clínico de la Facultad de Medicina de la Universidad de Chile y director alterno del programa PRECISION-Ai. “Tenemos una población envejecida, y el punto es si es factible dar un tratamiento a ese adulto mayor, si vale la pena, o si estamos produciendo mucha toxicidad en ese paciente. Ahí nace Proteger, con la idea de hacer una valoración oncológica geriátrica correcta, asistida por inteligencia artificial”, explica el Dr. Marín.
Un sistema de salud saturado
El proyecto avanza en un momento de presión creciente sobre el sistema oncológico chileno, particularmente en la población mayor. De acuerdo con cifras recogidas en la literatura médica nacional, cerca de un 70% de las muertes por cáncer en el país ocurre en personas mayores de 65 años, un grupo etario que además concentra una proporción ascendente de los nuevos diagnósticos a medida que la población envejece.
En marzo de 2026, el Gobierno declaró una Alerta Sanitaria Oncológica en todo el país. La medida, formalizada mediante un decreto del Ministerio de Salud, otorgó facultades extraordinarias a la cartera para responder a más de 33 mil pacientes que esperaban diagnóstico o tratamiento de cáncer.
Frente a esa saturación, en Oncoger plantean que la tecnología no tiene sentido si queda confinada al sector privado. “Estamos dispuestos a trabajar con los servicios públicos, para que esto llegue a las personas independientemente de dónde estén. Para nosotros es vital que esto se traslade a los servicios públicos, donde hay muchas dolencias, con una optimización del recurso humano como apoyo a la ruta del paciente”, agrega Marín.
En ese contexto se lanzó PRECISION-Ai, el programa del que Proteger forma parte, en una ceremonia encabezada por la ministra de Salud, Dra. May Chomali. La secretaria de Estado sostuvo que la inteligencia artificial constituye “una herramienta poderosa para abordar algunos de los principales desafíos del sector salud”.
Chile envejece con rapidez, y ese cambio demográfico implica cada vez más pacientes oncológicos mayores, con decisiones clínicas que hoy dependen de un número limitado de especialistas en geriatría, destacaron los investigadores que lideran la coejecución de la iniciativa desde las universidades del Desarrollo y de Chile.
Funcionamiento del modelo predictivo
Proteger combina el diagnóstico oncológico del paciente con diferentes variables geriátricas, donde la fragilidad se mide con la escala CFS, la funcionalidad con la escala ECOG, el riesgo de toxicidad con la escala CARG y la autonomía con la escala ADL entre otras. Con esos datos, el sistema aplica un modelo de inteligencia artificial de tipo ensamble, validado externamente.
El proceso ocurre en dos etapas sucesivas –elegibilidad y dosis te terapia sistémica– que se ejecutan para cada paciente. La primera etapa determina si el paciente es o no elegible para recibir tratamiento sistémico. La segunda ajusta la intensidad de la dosis según su perfil de fragilidad.
El resultado no corresponde a una respuesta categórica entre tratar o no tratar, sino a una predicción que expresa el grado de probabilidad de que el paciente sea elegible para recibir el tratamiento. Además, la solución identifica a los pacientes que podrían beneficiarse de una preparación previa antes de recibir la terapia. “Proteger analiza y discrimina qué paciente pareciera poco apto para ir a un tratamiento oncológico y en cuál debemos prehabilitar, es decir, realizar alguna intervención para que pueda ser sometido a una terapia específica”, describe Marín.
El actual Programa Tecnológico busca avanzar hasta un TRL 8 durante su fase inicial y alcanzar un TRL 9 al término de sus 36 meses de ejecución. Este último corresponde al nivel más alto de madurez tecnológica y supone que el sistema se encuentra operando en condiciones reales. Para esta etapa, el proyecto contempla un aporte de 150 millones de pesos de CORFO y otros 100 millones aportados por las entidades participantes.
Evidencia clínica y resultados
En su validación externa, Proteger alcanzó un AUC (área bajo la curva, la medida estándar para evaluar la capacidad de discriminación de un modelo predictivo) de 0,84 sobre 1. Ese valor indica que el sistema distingue con alto nivel de precisión entre los pacientes que toleran el tratamiento oncológico y los que no.
La diferencia más concreta aparece en la sobrevida. Los pacientes que Proteger clasificó como aptos para el tratamiento sistémico registraron una sobrevida promedio de 765 días, frente a 275 días en quienes el sistema no consideró aptos. Para Marín, esa cifra confirma por qué elegir bien la terapia es la decisión que más pesa en el pronóstico de un paciente oncológico mayor. “Poder seleccionar la terapia en oncología es fundamental. En un paciente metastásico, decidir la primera línea de tratamiento es lo que va a determinar su sobrevida”, sostiene Marín.
Los resultados del proyecto fueron publicados en 2026 en el Journal of Geriatric Oncology, una de las revistas de referencia en oncología geriátrica.
La plataforma se está integrando en flujos de trabajo clínicos y está siendo validada en instituciones como el Instituto Nacional del Cáncer, Hospital Dr. Franco Ravera Zunino de Rancagua, Hospital Dr. Hernán Henríquez Aravena de Temuco, Hospital De la Fuerza Aérea de Chile, Hospital Clínico de la Universidad de Chile, Fundación Arturo López Pérez y Hospital San Juan de Dios de Santiago. Además, está siendo validada en el centro AUNA de Lima, Perú y prontamente en el Hospital HCOR y Hospital Israelita Albert Einstein de San Pablo, Brasil.
La tecnología es propiedad de ONCOGER y la empresa evalúa si protegerla mediante patente o mantenerla como secreto empresarial, dependiendo de cada desarrollo técnico. El objetivo de la actual etapa es escalarla desde el punto de vista clínico tanto en centros públicos como privados de salud hacia el segundo año, integrarla a los sistemas de registro clínico electrónico, y definir un modelo de sostenibilidad que le permita seguir operando más allá del financiamiento público (Por Luis Francisco Sandoval, Agencia S&M Comunicaciones).
