Una estudiante de Ingeniería de Sistemas de Unifranz desarrolló una plataforma que integra información clínica, imágenes médicas e inteligencia artificial para generar análisis preliminares y apoyar el seguimiento de pacientes. El proyecto fue presentado en el V Congreso Científico Nacional de OWSD Bolivia.

La inteligencia artificial empieza a trasladarse de los laboratorios y centros tecnológicos hacia problemas concretos de la vida cotidiana. En Bolivia, una investigación universitaria busca llevar esa capacidad al ámbito de la salud mediante MedDetect, una plataforma desarrollada por Erika Veramendi, estudiante de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Privada Franz Tamayo (Unifranz).

La propuesta combina información clínica, imágenes médicas y diferentes herramientas de inteligencia artificial para generar análisis preliminares relacionados con enfermedades respiratorias. Su planteamiento fue presentado en el V Congreso Científico Nacional de OWSD Bolivia, realizado del 26 al 28 de agosto de 2026 en La Paz, encuentro que reunió a alrededor de 250 investigadores de distintas áreas.

Más que desarrollar un modelo aislado capaz de interpretar una radiografía, Veramendi decidió abordar el proceso desde una perspectiva integral: recopilación y organización de datos, etiquetado de imágenes, entrenamiento y validación de modelos, hasta su incorporación dentro de una plataforma.

“No quería quedarme solamente con un modelo que reciba una radiografía y me devuelva una clasificación”, explica Veramendi.

De una imagen médica a un ecosistema de información

El funcionamiento de MedDetect parte de la integración de distintas fuentes de información. La plataforma permite registrar datos clínicos del paciente, incorporar estudios de imágenes y procesarlos mediante módulos de inteligencia artificial.

Uno de sus componentes analiza imágenes relacionadas con enfermedades respiratorias para identificar patrones y zonas de interés y generar un resultado preliminar que pueda complementar la información disponible para el profesional de salud.

La plataforma contempla además herramientas de reconocimiento de voz, capaces de transcribir y organizar información obtenida durante una consulta médica. A esto se suman dashboards y estadísticas orientados al seguimiento de casos y al análisis de tendencias a nivel institucional.

El objetivo es concentrar en un mismo entorno información que habitualmente puede encontrarse distribuida en diferentes etapas de la atención. De esta manera, la tecnología no se limita a interpretar una imagen, sino que busca aportar una visión más amplia del caso.

IA como apoyo, no como sustituto

Uno de los puntos centrales de la propuesta es el papel que la inteligencia artificial ocupa dentro del proceso médico.

MedDetect está concebido como una herramienta de apoyo y no como un sustituto del profesional. La interpretación generada por el sistema funciona como una referencia adicional que puede ayudar a identificar patrones y organizar información, mientras que la decisión clínica permanece bajo responsabilidad del personal de salud.

“Mi proyecto no busca reemplazar a un médico, sino darle un apoyo”, señala Veramendi.

En términos de desarrollo tecnológico, esta distinción resulta relevante: la propuesta no plantea automatizar por completo el diagnóstico, sino incorporar herramientas de IA dentro del flujo de atención para ampliar la información disponible.

Datos, entrenamiento y validación

Detrás de la plataforma existe un proceso de construcción y preparación de datos. Para desarrollar los modelos, Veramendi trabajó con imágenes provenientes de datasets especializados y material obtenido de instituciones de salud. Posteriormente, estas fueron organizadas, etiquetadas y preprocesadas para las etapas de entrenamiento y validación.

El póster de investigación reporta un desempeño aproximado del 85% de precisión en el modelo pulmonar, aunque los resultados varían según el área analizada. La propia propuesta establece que se trata de una herramienta de apoyo y que sus resultados no sustituyen la evaluación de un profesional de la salud.

Este componente evidencia uno de los principales desafíos de las soluciones de inteligencia artificial aplicadas a la medicina: la utilidad de un sistema depende no solo del modelo tecnológico, sino también de la calidad, cantidad y adecuada preparación de los datos utilizados para desarrollarlo.

Una arquitectura pensada para crecer

Uno de los elementos que distingue a MedDetect es que su arquitectura fue planteada con posibilidades de expansión. La estudiante explica que el diseño permitiría incorporar nuevos modelos de inteligencia artificial sin reconstruir completamente la plataforma.

Esto abre la posibilidad de ampliar progresivamente el número de patologías que pueden analizarse mediante imágenes médicas, siempre que existan datos suficientes y modelos adecuadamente entrenados y validados.

El docente guía de Ingeniería de Sistemas de Unifranz, Sergio Valenzuela, destaca precisamente esta característica. Según explica, las tecnologías utilizadas —entre ellas visión artificial y redes neuronales— pueden trasladarse a otros problemas médicos que puedan ser abordados mediante imágenes. Entre las posibilidades mencionadas se encuentra el análisis de patologías como el cáncer de piel.

La proyección también contempla diferentes niveles de uso. Desde el apoyo durante una consulta médica, la plataforma podría evolucionar hacia herramientas institucionales de seguimiento y análisis estadístico y, eventualmente, contribuir a generar información agregada para observar tendencias a una escala mayor.

Tecnología universitaria con proyección

El caso de MedDetect refleja una tendencia creciente dentro del ecosistema académico: convertir la formación tecnológica en proyectos orientados a resolver necesidades concretas.

La participación en el V Congreso Científico Nacional de OWSD Bolivia permitió que la investigación se incorporara a un espacio nacional de divulgación científica junto con trabajos vinculados a salud, innovación, tecnología, sostenibilidad y otras áreas. El congreso fue desarrollado por OWSD Bolivia en La Paz y contó con presentaciones orales, pósteres y pitch científicos.

Para Veramendi, el desarrollo representa también un proceso que va más allá de programar un modelo de inteligencia artificial. Implica comprender los datos, diseñar una arquitectura, validar resultados y pensar en cómo una herramienta tecnológica puede integrarse a un entorno real.

MedDetect parte de una necesidad específica —el análisis y seguimiento de enfermedades respiratorias—, pero su arquitectura plantea una ruta de crecimiento hacia nuevas patologías y aplicaciones. En esa transición, la investigación universitaria encuentra un punto de conexión con la innovación: desarrollar tecnología no solo para demostrar lo que puede hacer la IA, sino para explorar cómo puede convertirse en una herramienta útil frente a desafíos concretos del país.

La propuesta todavía requiere desarrollo, validación y evolución antes de plantear una implementación clínica amplia. Sin embargo, su recorrido muestra cómo desde las aulas bolivianas también se están construyendo proyectos que buscan conectar inteligencia artificial, investigación y necesidades reales de la sociedad.