Construyendo Nuestro "Residente Digital"

Hace unos días, precisamente los primeros días de julio de 2025, Google ha regalado a la comunidad modelos de IA médica de código abierto como Med-Gemma y Med-PaLM 2. La liberación de estos modelos no es una noticia tecnológica. Es un ultimátum estratégico que redefine la soberanía de datos, la velocidad de la investigación y el futuro de nuestra propia identidad institucional.

¿Qué son exactamente Med-Gemma y Med-PaLM 2?

Para no perdernos en la jerga, simplifiquémoslo.

• Med-PaLM 2 / Med-Gemini: Pensemos en él como el cerebro políglota y enciclopédico. Es un Modelo de Lenguaje Extenso (LLM) que ha sido alimentado con una dieta exclusiva del conocimiento médico mundial. Ha aprendido a razonar sobre esa información, generando diagnósticos diferenciales o resumiendo historias clínicas con una precisión que ya supera el 90% en exámenes de licencia médica. Es el gran estratega.
• Med-Gemma / Med-SigLIP: Este es el ojo clínico sobrehumano. Un modelo de visión especializado en analizar imágenes: radiografías, tomografías, resonancias. Su valor es actuar como un sistema de alerta temprana infalible, señalando áreas de interés que merecen una segunda mirada humana. Es el especialista táctico.

El movimiento magistral de Google es ofrecer versiones gratis "open source" de estos modelos. Nos da acceso a la arquitectura de un cerebro digital y a un ojo clínico de élite, listos para ser adaptados a nuestras necesidades.

La reacción natural, y la más saludable, es el escepticismo. Nada es gratis. ¿Dónde está la trampa? ¿Quieren nuestros datos? Desde mi rol como CIO, les digo: la trampa no está donde creen. Y entender por qué es la clave para convertir un riesgo potencial en la mayor ventaja competitiva de la próxima década.

Analogía sobre la Cantidad de Parámetros

Humanizando al "Monstruo": Parámetros y Servidores

Hablemos de un residente de guardia a las 3 AM. Su cerebro es finito. El cansancio cognitivo es real. Ahora, imaginemos un "copiloto" digital a su lado. Que nunca se cansa.

Cuando oímos que un modelo de IA tiene miles de millones de parámetros, el número es tan abstracto que pierde su impacto. ¿Cómo dimensionamos esa cantidad de información?

Hagamos una analogía. Imaginemos la biblioteca completa de nuestra facultad de medicina. Todos los libros, todas las revistas, todos los papers publicados por nuestros investigadores en los últimos 50 años. Ahora, imaginemos que un estudiante pudiera leer y memorizar cada palabra de esa biblioteca. Impresionante, pero solo sería memoria.

Los parámetros son un nivel superior. No son solo las palabras memorizadas; son las conexiones conceptuales entre cada dato. Es la capacidad de vincular un síntoma descrito en la página 40 del "Harrison" con un hallazgo de imagen del "Robbins Pathology" y un estudio de caso reciente de The Lancet.

Un modelo con miles de millones de parámetros tiene una red de conexiones más densa que la que cualquier ser humano podría construir en una vida. Equivale a tener la sabiduría colectiva y la experiencia clínica de cada médico que se ha graduado en nuestra universidad, dialogando simultáneamente y en tiempo real.

No es solo conocimiento; es conocimiento contextualizado a una escala sobrehumana.

Especificidad sobre la Cantidad de Datos y Énfasis en Privacidad

...Pensemos en sinapsis digitales. Son los nodos de conocimiento que le permiten a la IA no solo "ver" una mancha en una radiografía, sino correlacionarla con una base de datos de entrenamiento que incluye más de 250,000 imágenes de rayos X de tórax y 700,000 estudios de imagen médica diversos. Es la experiencia destilada de analizar más casos clínicos de los que un radiólogo podría ver en 100 vidas laborales, todo en un instante.

Y aquí viene la parte crucial que desarma el escepticismo y se convierte en nuestro mayor activo estratégico: al ser gratis y "open source", este "cerebro" podemos instalarlo localmente. En nuestros servidores. Dentro de nuestra fortaleza digital.

Permítanme ser enfático en este punto, porque es el eje sobre el cual pivota toda esta oportunidad.

"Local" significa que los datos nunca nos abandonan. Cuando analizamos la historia clínica de un paciente para generar un resumen, esa información se procesa en una máquina que está físicamente bajo nuestro control y no se transmite por internet. Cuando un investigador utiliza la IA para analizar datos genómicos sensibles, la computación ocurre dentro de nuestras paredes. Rompemos la ecuación que ha dominado la última década: para tener inteligencia de vanguardia, no tenemos que sacrificar la privacidad ni la soberanía de nuestros datos. Por primera vez, podemos tener lo mejor de ambos mundos.

Esto significa:

• Soberanía Absoluta del Dato: Los datos de pacientes de nuestros hospitales escuela, las investigaciones de nuestros laboratorios, los perfiles de nuestros alumnos... NUNCA viajan a la nube. El control es total. El riesgo de privacidad, gestionado por nosotros.
• El Fin de la Dependencia: No necesitamos una conexión a internet para que funcione. Un hospital rural asociado a nuestra red podría tener esta capacidad de análisis de primer nivel mundial sin depender de la calidad de su banda ancha.

La Verdadera Estrategia de Google

y por qué nos beneficia...

Entonces, si no quieren nuestros datos, ¿qué quieren?

Quieren establecer el estándar. Quieren que el ecosistema global de desarrolladores aprenda, innove y construya sobre su plataforma. Es un juego de ajedrez a largo plazo por el dominio del sistema operativo de la IA.

Pero mientras ellos juegan su partida, nos dejan las piezas sobre la mesa. Y con estas piezas, nosotros podemos construir algo que ellos nunca podrán: una inteligencia artificial con el ADN de nuestra propia Universidad.

Imaginemos entrenar a uno de estos modelos con nuestros propios casos clínicos anonimizados, con los apuntes de nuestros docentes más prestigiosos, con nuestras clases, con nuestras líneas de investigación. Crearíamos un "residente digital" que no solo sabe de medicina, sino que "piensa" con la filosofía, la ética y la excelencia que definen a nuestra casa de estudios.

Las Nuevas Fronteras Estratégicas

Preguntas que debemos hacernos

Este avance tecnológico no nos obliga a comprar software. Nos obliga a pensar. Nos empuja a cuestionar pilares que dábamos por sentados.

• Sobre el Valor de la Educación: Si un estudiante puede obtener respuestas fácticas perfectas de una IA, ¿cuál es el nuevo rol de nuestros docentes? ¿Nos convertimos en meros certificadores de conocimiento o evolucionamos para ser mentores de juicio crítico, ética y empatía, las únicas fronteras que la IA (aún) no ha cruzado?
• Sobre la Velocidad de la Investigación: La ventaja competitiva en investigación ya no radicará solo en tener las mentes más brillantes, sino en tener las mentes más brillantes amplificadas. ¿Estamos preparados para una carrera donde la velocidad de análisis de datos se multiplica por mil? El costo de oportunidad de no hacerlo no es quedarse igual, es retroceder.
• Sobre Nuestra Identidad Institucional: ¿Seguiremos siendo una institución que consume tecnología de terceros o podemos convertirnos en una que crea su propia ventaja tecnológica soberana? La posibilidad de tener una IA "de la casa" ¿ puede ser una oportunidad para reforzar nuestra marca, atraer a los mejores talentos (docentes y alumnos) y diferenciarnos?.

Estas no son dudas académicas. Son las preguntas existenciales que pueden redefinir nuestra relevancia en la próxima década.

Cierre: La Visión desde TI

Esta no es una conversación sobre si "adoptamos la IA". Esa pregunta ya es obsoleta. La inteligencia artificial está aquí, y su disponibilidad se ha democratizado de la noche a la mañana.

La verdadera pregunta es qué tipo de institución médica seremos en un mundo donde la inteligencia es un commodity.

Mi rol, y el de todo el equipo de TI, es asegurar que tengamos no solo la infraestructura, sino la visión y la audacia para liderar la respuesta. El futuro no nos va a esperar.

Para la redacción y el refinamiento de este artículo conté con apoyo de inteligencia artificial, a fin de clarificar y profundizar los conceptos principales.