Yuri Quintana, ingeniero experto en IA: “Lo que sabemos como humanos es mucho más de lo que cualquier sistema de IA ha leído”

Hijo de padres chilenos que emigraron para estudiar, Yuri Quintana creció y estudió en Waterloo, Canadá, y temprano supo que quería convertirse en ingeniero, como su padre. Temprano también se instaló en su panorama el concepto “inteligencia artificial” (IA), gentileza de una decisión tomada al otro lado del Pacífico. En 1982, el gobierno de Japón lanzó su programa Quinta Generación de Sistemas Computacionales. “Era una iniciativa nacional para desarrollar inteligencia artificial para toda su industria, porque querían ser la potencia económica más grande del mundo”, recuerda Quintana. “Hicieron grandes avances, y yo quise estar en esa área porque vi el potencial. Había aprendido algunas cosas básicas y estaba empezando mi carrera en la Universidad de Waterloo, que tiene un programa cooperativo: estudias cuatro meses y vas a la industria por cuatro meses. Mi primera entrevista fue con IBM, y le dije a este hombre que lo que más quería era trabajar en IA, que el futuro del país y de la compañía dependían de eso. Y me dijo: es tu día de suerte. Recién le habían pedido formar el primer grupo de IA”.

Fueron sus primeros pasos en un campo que luego se apropiaría de la conversación y buena parte de las expectativas, y también de las preocupaciones del mundo sobre su propio futuro. Después de su doctorado, Quintana tenía puesto su objetivo en Silicon Valley, pero un pequeño retraso en sus planes de dejar Canadá –esperando que su pareja terminara su carrera– lo terminó descubriendo un propósito mayor. En la Escuela de Medicina de la Universidad de Western, Ontario, Quintana trabajaba en la implementación de sistemas digitales para facilitar la búsqueda, cuando recibió un encargo inusual: motivada por su propio diagnóstico de cáncer, la decana de la escuela le pidió ayuda para crear una plataforma que sirviera de información para pacientes y especialistas para tomar las mejores decisiones posibles sobre su tratamiento. “Pensé: es fácil, con inteligencia artificial, problema resuelto”, recuerda. “No sabía lo complejo que es un sistema de salud”, admite.

Junto a un grupo de especialistas dedicados a promover la medicina basada en evidencia, Quintana trabajó durante siete años en ese proyecto. “Tuvimos, en verdad, poco impacto, aunque tratamos diferentes maneras de entregar la información, en distintos lugares. Pero la información misma no es suficiente. Muchas de las recomendaciones requieren implementar cosas: nuevos recursos o diferentes usos de recursos, y una planificación. Así que lo que a menudo falta es cómo implementar estas evidencias de una manera escalable”.

Son lecciones que tuvo muy presente en su siguiente destino: el St. Jude Children’s Research Hospital, un centro principalmente oncológico. “Aprendí no solo cómo usar tecnología, sino también cómo organizar y promover colaboración multidisciplinaria entre doctores, enfermeras y profesoras”, destaca. Fue una red que se extendió a 180 países y que lo llevó a la Universidad de Harvard con la misión de crear un centro para escalar soluciones de salud con tecnología. Hoy es jefe de la División de Informática Clínica del Beth Israel Deaconess Medical Center de esa universidad y, en sus palabras, “un experto en redes de colaboración”.

Esta semana, Quintana estuvo en Santiago y Concepción para compartir su experiencia en el marco de la Conferencia UDD Exponencial 2026: Inteligencia Artificial y el Futuro de la Humanidad, de la Universidad del Desarrollo.

¿Cree que las herramientas digitales obligan a los profesionales médicos a poner un mayor acento en el contacto humano?

Creo que tiene mucho que ver con la cultura de la medicina y la salud. Existe la oportunidad de tomar decisiones más complejas con la ayuda de tecnología. Por ejemplo, en cáncer y otras enfermedades complejas, esta tecnología puede analizar datos más rápido y dar recomendaciones que pueden ser útiles. Pero en esa oportunidad de acelerar todo, es posible que la gente pierda el valor de ese contacto humano, que es crítico. Aunque la tecnología puede acelerar ciertas cosas, la cultura del sistema de salud tiene que tener claro que los humanos son los que pueden aprender uno del otro mucho mejor que las máquinas. Y esto no es solo la relación entre el doctor, el enfermero y el paciente, sino también entre centros de salud. En este mundo supercompetitivo, no solo entre hospitales sino también entre divisiones clínicas, es importante saber que esa colaboración entre disciplinas es fundamental: lo que hace el grupo de cáncer, el grupo de diabetes y el grupo de salud mental… está todo conectado. Mi trabajo ahora es crear plataformas de colaboración donde no solo haya herramientas de IA, sino que podamos conectar diferentes disciplinas y generar conocimientos que se pueden aplicar entre hospitales. Así podemos elevar el conocimiento de cómo optimizar y personalizar los tratamientos.

¿Existe ahora una mayor presión sobre las culturas propias de este trabajo por cambiar y adaptarse?

Hay más necesidad de colaboración, porque los tratamientos, para tener más éxito, tienen que ser más personalizados al paciente; por razones sociales, por ejemplo, pero también por razones genómicas. Vemos que cada vez hay más medicinas personalizadas en base a la información genética del paciente. En Chile hay ciertos tipos de cáncer que son mucho más altos en comparación con otras partes del mundo, y se tiene más éxito cuando se puede analizar esa genómica y crear recomendaciones de tratamientos. Esa optimización solo se puede hacer viendo cómo reaccionan las personas a las medicinas y acumulando datos no solo de un hospital sino de varios. Así que, para llegar a un avance más allá, va a tener que haber colaboración entre centros avanzados, donde aprendan unos de otros cómo reaccionan, y tener acuerdos de compartir datos con la regulación de ética que se puede establecer.

Bill Gates ha dicho que la IA puede ser “el mayor igualador que se haya inventado” o “la peor fuente de injusticia” de la historia. ¿Cómo cree usted que debe avanzarse en la incorporación de herramientas de IA en salud para garantizar que el problema no se magnifique?

La tecnología está concentrada en centros clínicos mayores y en ciertos países. De modo que debemos crear capacidad en los demás centros para poder instalar estos sistemas. Algunos se pueden habilitar localmente con los computadores adecuados; otros tienen que utilizar servicios en la nube, y para eso tienes que tener acuerdos con las compañías. Todo se puede hacer, pero hay que hacer esa inversión. La oportunidad está en que estos sistemas personalizados se podrían distribuir a lo largo de un país como Chile, que es tan largo, donde a un paciente del sur, por ejemplo, se le hace muy difícil venir a Santiago regularmente para tratamiento. El análisis de la genómica se puede hacer en un lugar central, y el protocolo generado se puede después mandar a un centro local. Y cuidar que ese centro tenga la facilidad de poder combinar las medicinas de la manera apropiada y seguir al paciente. Generar esa red es algo muy importante para que esos beneficios no se concentren solo en un lugar. Por ejemplo, cada centro no tiene que tener necesariamente un centro genómico: si manda la sangre o el material biológico a un laboratorio que colabore con él, de todas formas puede trabajar en tratamientos personalizados. Y a la vez esos pacientes tratados localmente pueden contribuir a una base nacional genómica que después se puede usar para optimizar los tratamientos. Eso es importante, especialmente para los latinos, porque la mayoría de los estudios se han hecho en centros europeos o de Estados Unidos, en su mayoría blancos. Así que de los latinos no hay tanta información genómica. Para poder avanzar tenemos que tener una base de datos más amplia, bien recolectada y con los métodos apropiados para permitir a los investigadores usar esos datos y avanzar.

¿Es importante dónde estén almacenados esos datos?

Es más importante que, donde sea que estén, estén bien seguros y bien gobernados en cuanto a quién tiene acceso. Hay maneras de poder acceder a algoritmos que están en la nube, con datos anonimizados. Que tengamos la seguridad de que ese centro está bien controlado y se pueda verificar el buen uso de esa información. Así que importa más que tengas un sistema de verificación, porque puedes tener todos los datos en tu país, pero si no tienes seguridad y verificación, pueden ser robados igual. Donde sea, tiene que haber buena gobernanza. Pero tener una ley que impida utilizar herramientas fuera de tu país sería un problema, porque no hay capacidad en cualquier país para desarrollar todo.

¿Cómo ve al sistema chileno frente a este desafío?

Sé que históricamente en los sistemas de salud el conocimiento, la facilidad y los recursos están concentrados en la capital, algo muy similar a lo que pasa en todos los países, también en Estados Unidos. He tenido contacto con diferentes doctores, en distintas partes del país, que han querido desarrollar más informática y necesitan ayuda, no solo para tener herramientas locales sino también para tener la conexión con centros de datos y herramientas en otras partes del país. Y para mí es un poco personal, porque mi papá nació en Pucón, cuando era un pueblo. Mi abuela tuvo una hemorragia cuando nació mi tío y la única manera de salvarla, cuando no podían parar la hemorragia, era llevarla a Temuco en carreta. Murió al llegar. Ahora, en este mundo, con los avances de la inteligencia artificial y la genómica, estamos en un lugar similar: si alguien está en un lugar lejano y no tiene la posibilidad de que un experto analice su cáncer, no lo logra. Esa desigualdad está en Chile y está en todos los países. Hoy hay tecnologías para conectar los sistemas, para traer soluciones localmente: es cuestión de organizar el aparato de salud para hacer que esas herramientas estén más disponible y darles a los centros la habilidad de dar cuidados localmente.

¿Qué cree que debemos tener en cuenta ahora que todo el mundo habla de IA y la utiliza?

Hay que tener precaución, porque estos sistemas hacen predicciones basados en lo que han sido entrenados, y la vida no es solo lo que está escrito. Es todo lo que sentimos cuando tenemos interacciones humanas. Hay mucho que una buena enfermera, un buen doctor o un trabajador social sabe que no está escrito en el sistema electrónico o no se puede escribir fielmente. Creo que van a continuar los avances, pero hay áreas donde a la IA le falta conocimiento mundial y valores éticos. Estos sistemas de IA son un reflejo de cómo fueron entrenados, pero lo que sabemos como humanos es mucho más de lo que cualquier sistema de IA ha leído.

“Lo que me motiva es conocer a tanta gente que ve la importancia de hacer algo más importante que sí misma, algo que transforma la sociedad, que tiene impacto”, agrega después. “Que no todo se trata de cuántos dólares hay en una cuenta o cuántas publicaciones se hacen, sino de cuál es el impacto que deja para la próxima generación. Así que soy optimista. Aunque hay peligros con la IA, si la implementamos bien, esa tecnología puede llegar a todos los rincones”, concluye.