Con el objetivo de promover la incorporación segura de nuevas tecnologías en la atención sanitaria pública, el programa Transforma Innovación en Salud de Corfo trabaja en la creación del primer banco público de pruebas de inteligencia artificial (IA) aplicada al cáncer de mama en Chile. La iniciativa, presentada el 7 de octubre de 2026, permitirá evaluar herramientas tecnológicas con información clínica nacional, bajo estrictas condiciones de privacidad y protección de datos.

El sistema, denominado Sandbox Nacional de Inteligencia Artificial en Salud, es impulsado mediante una alianza público-privada integrada por Corfo, los ministerios de Salud y de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación, Fonasa, la Fundación País Digital, las empresas Rayén Salud e InterSystems, la Asociación de Clínicas de Chile y los consorcios tecnológicos PRECISION-AI, liderado por la Universidad del Desarrollo, con la Universidad de Chile como coejecutora, y PRISMA IA, encabezado por UC Christus. Esta plataforma permitirá que equipos de investigación y desarrollo prueben, calibren y validen modelos de IA antes de su eventual implementación clínica en el sistema público.

Así lo explicó el doctor Arnaldo Marín, subdirector de Investigación e Innovación del Hospital Clínico, académico del Departamento de Oncología Básico-Clínico de la Facultad de Medicina de la Universidad de Chile (FMUCH),   responsable regional para América Latina de MIT Jameel Clinic y director alterno de PRECISION-AI: "Un sandbox es un entorno seguro donde se pueden probar herramientas de IA y evaluar si responden adecuadamente a aquello para lo que fueron desarrolladas. La calidad de los datos es fundamental para construir, validar y calibrar estos modelos".

En su primera etapa, el proyecto contempla utilizar 166 mil mamografías correspondientes a 75 mil mujeres del sistema público, disponibles en el Minsal, cuyos datos serán estandarizados, anonimizados y resguardados. Esta información permitirá determinar si los modelos desarrollados en otros países ofrecen resultados confiables al aplicarse a la población chilena.

En ese contexto, el académico destacó la experiencia de la Universidad de Chile en la validación de MIRAI, un modelo de IA desarrollado en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), cuyo proceso de calibración ha involucrado a la FMUCH y a la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM), junto al Hospital Digital del Minsal.

"Es muy importante contar con un banco de datos de esta naturaleza, porque es la única manera de entrenar adecuadamente los modelos y lograr que respondan a las características de nuestros pacientes. Muchas veces se utilizan modelos entrenados con datos de otros lugares, como Europa o Estados Unidos, cuyas poblaciones tienen particularidades genéticas y epidemiológicas distintas a las nuestras, que no necesariamente representan las necesidades de Chile", explicó.

Asimismo, precisó que la disponibilidad de información nacional permitirá incorporar variables étnicas, genéticas, geográficas y epidemiológicas, además de las características técnicas de los mamógrafos utilizados en el sistema público, factores que podrían influir en la precisión de los resultados. "Disponer de esta información permitirá considerar las particularidades de nuestra población y aumentar la confianza en la adopción de estas tecnologías", afirmó.

VLas aplicaciones de IA en este ámbito abarcan desde la identificación de lesiones sospechosas en mamografías hasta la predicción del riesgo individual de desarrollar cáncer de mama durante los próximos cinco años. Estas capacidades podrían contribuir tanto a mejorar la precisión diagnóstica como a establecer estrategias de seguimiento adaptadas a las necesidades de cada paciente.

"Una herramienta diagnóstica bien entrenada podría eventualmente reducir las biopsias innecesarias y los falsos positivos. También permitiría priorizar a las pacientes con mayor probabilidad de presentar cáncer, optimizando los recursos disponibles en el sistema de salud", sostuvo el doctor Marín.

Por su parte, los modelos predictivos podrían facilitar la personalización del tamizaje (screening), ajustando la frecuencia de las mamografías según el nivel de riesgo o recomendando exámenes de mayor sensibilidad, como resonancias magnéticas, cuando corresponda. Esta posibilidad adquiere especial relevancia frente a las dificultades de acceso y continuidad de los controles preventivos, particularmente en zonas rurales.

"En el sistema público, particularmente en algunas zonas rurales, nuestra capacidad de seguimiento es baja, bordea el 30% o 40%. Si podemos predecir el riesgo, podríamos evitar que la población con mayor probabilidad de desarrollar cáncer abandone sus controles y pesquisar la enfermedad lo más precozmente posible", advirtió.

Actualmente, el proyecto se encuentra en la etapa de definición de los datos que integrarán la plataforma, sus mecanismos de acceso y los protocolos de seguridad destinados a proteger la información de las pacientes. Se espera alcanzar un primer hito operativo durante el primer semestre de 2027.

"Crear estructuras como estos entornos seguros es el camino correcto, porque tendremos datos que nos permitirán generar información sobre nuestros pacientes, desarrollar políticas sanitarias y tomar mejores decisiones basadas en las características de nuestra población", concluyó el doctor Arnaldo Marín.

De esta manera, el desarrollo del Sandbox Nacional de Inteligencia Artificial en Salud representa un avance hacia la evaluación e incorporación responsable de tecnologías de IA en la salud pública chilena, con el potencial de fortalecer la prevención del cáncer de mama y contribuir a una atención más oportuna, equitativa y personalizada.