{"id":5100,"date":"2026-04-08T11:06:57","date_gmt":"2026-04-08T14:06:57","guid":{"rendered":"https:\/\/dcc.ing.uc.cl\/?p=5100"},"modified":"2026-04-08T12:25:05","modified_gmt":"2026-04-08T15:25:05","slug":"academicos-del-dcc-uc-participan-en-proyecto-de-ia-medica-en-espanol-seleccionado-por-nvidia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dcc.ing.uc.cl\/?p=5100","title":{"rendered":"Acad\u00e9micos DCC UC participan en proyecto de IA m\u00e9dica en espa\u00f1ol seleccionado por NVIDIA"},"content":{"rendered":"\n<p>El desarrollo de inteligencia artificial aplicada a la salud en espa\u00f1ol da un paso clave con un proyecto impulsado por acad\u00e9micos del <strong>Departamento de Ciencia de la Computaci\u00f3n<\/strong> y de otras unidades de la <strong>Pontificia Universidad Cat\u00f3lica de Chile<\/strong>, junto a investigadores del <strong><a href=\"https:\/\/cenia.cl\/\" type=\"link\" id=\"https:\/\/cenia.cl\/\">Centro Nacional de Inteligencia Artificial <\/a>(CENIA)<\/strong>, quienes trabajan en una iniciativa pionera que busca desarrollar el primer modelo de inteligencia artificial m\u00e9dica especializado en espa\u00f1ol, con el respaldo del programa de Subvenciones Acad\u00e9micas de NVIDIA.<\/p>\n\n\n\n<p>El proyecto, titulado <em>\u201cIA m\u00e9dica en espa\u00f1ol: Ajuste fino para el razonamiento cl\u00ednico y la equidad en salud\u201d<\/em>, aborda una brecha relevante en el desarrollo de estas tecnolog\u00edas: aunque los modelos m\u00e1s avanzados muestran un alto desempe\u00f1o en ingl\u00e9s, su rendimiento disminuye al aplicarse en espa\u00f1ol, lo que impacta en la equidad en el acceso a herramientas de salud de alta calidad.<\/p>\n\n\n\n<p>La iniciativa es liderada por <strong>Andr\u00e9s Neyem<\/strong>, acad\u00e9mico del Departamento de Ciencia de la Computaci\u00f3n UC e Investigador CENIA, y cuenta con la participaci\u00f3n de los acad\u00e9micos del departamento: <strong>Marcelo Mendoza<\/strong> y <strong>Denis Parra<\/strong>, junto a un equipo interdisciplinario que incluye especialistas del \u00e1rea de la salud y otros investigadores.<\/p>\n\n\n\n<p><em>\u201cNuestro objetivo es crear un modelo que pueda razonar cl\u00ednicamente en espa\u00f1ol con la misma calidad que los mejores modelos lo hacen en ingl\u00e9s. Esto es fundamental para avanzar hacia una mayor equidad en salud\u201d<\/em>, se\u00f1ala Neyem.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta propuesta busca desarrollar un sistema espec\u00edficamente entrenado en el dominio cl\u00ednico en espa\u00f1ol, con capacidades de razonamiento y comprensi\u00f3n contextual adaptadas a la pr\u00e1ctica m\u00e9dica. Esto permitir\u00eda reducir errores asociados a traducciones o falta de contexto, contribuyendo a mejorar la calidad de la atenci\u00f3n en salud.<\/p>\n\n\n\n<p>El proyecto fue seleccionado por <strong>NVIDIA<\/strong>, empresa tecnol\u00f3gica estadounidense l\u00edder mundial en computaci\u00f3n acelerada e inteligencia artificial, lo que permitir\u00e1 al equipo acceder a infraestructura computacional de alto nivel, incluyendo un nodo dedicado de unidades de procesamiento gr\u00e1fico A100 de 80 GB. Estos recursos permitir\u00e1n entrenar modelos basados en la arquitectura Llama 3.1, con capacidades que van desde los 8 mil millones hasta los 13 mil millones de par\u00e1metros, y trabajar con grandes vol\u00famenes de datos m\u00e9dicos.<\/p>\n\n\n\n<p>Uno de los objetivos es mejorar el desempe\u00f1o de estos modelos en el EUNACOM, referencia nacional para la evaluaci\u00f3n de conocimientos m\u00e9dicos. Actualmente, los modelos alcanzan un 40,5% de precisi\u00f3n, y el equipo espera superar el 65%.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s de su impacto en salud, el proyecto tambi\u00e9n tiene un fuerte componente formativo e interdisciplinario. En ese contexto, el coinvestigador <strong>Marcelo Mendoza<\/strong> destaca: <em>\u201cEs una colaboraci\u00f3n en el contexto de educaci\u00f3n en IA en el contexto disciplinario con medicina. Muchas tareas en la carrera de medicina durante el proceso ense\u00f1anza-aprendizaje requieren de monitoreo y retroalimentaci\u00f3n efectiva y oportuna. La posibilidad de incorporar IA en evaluaci\u00f3n permite entregar retroalimentaci\u00f3n 24\/7\u201d.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Asimismo, subraya la contribuci\u00f3n de este proyecto a la formaci\u00f3n de estudiantes e investigaci\u00f3n avanzada: <em>\u201cSe traduce en tesis de nivel de mag\u00edster y doctorado. Sobre la base de estas investigaciones se pueden explorar las reales capacidades de la IA en el proceso ense\u00f1anza-aprendizaje. Adem\u00e1s tenemos investigaci\u00f3n de IPRe que nos apoya en esta l\u00ednea de investigaci\u00f3n\u201d.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>El desarrollo de este modelo tambi\u00e9n posiciona a la UC en la frontera de la inteligencia artificial aplicada a la salud en la regi\u00f3n. <em>\u201cConstruir un modelo de lenguaje focalizado en el dominio cl\u00ednico nos permite posicionarnos a la vanguardia del desarrollo de IA en la regi\u00f3n. La idea de tener un modelo propio focalizado en procedimientos cl\u00ednicos, con fuerte componente multimodal por medio de la integraci\u00f3n de texto e im\u00e1genes, es algo en l cual seremos pioneros en la regi\u00f3n. El apoyo de NVidia a la iniciativa es crucial para disponer de la infraestructura computacional que requieren los proyectos de esta envergadura\u201d.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Finalmente, Mendoza destaca que el proyecto se sustenta en una trayectoria previa de investigaci\u00f3n: <em>\u201cEn la nuestra. Tenemos muchos resultados en esta \u00e1rea en los \u00faltimos a\u00f1os, ya sea midiendo la efectividad del uso de IA en el aula, como en la evaluaci\u00f3n de potencialidades de la IA en el \u00e1mbito cl\u00ednico\u201d.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>El proyecto es resultado de la colaboraci\u00f3n entre distintas facultades y centros de investigaci\u00f3n. Junto al acad\u00e9mico Andr\u00e9s Neyem, participan como coinvestigadores <strong>Marcelo Mendoza<\/strong> (acad\u00e9mico DCC UC e Investigador CENIA) y <strong>Fernando Altermatt<\/strong> (Escuela de Medicina UC), adem\u00e1s de los colaboradores <strong>Denis Parra<\/strong> ( acad\u00e9mico DCC UC e investigador CENIA), <strong>Ignacio Villagr\u00e1n <\/strong>(Ciencias de la Salud UC) y el estudiante de doctorado <strong>Nicol\u00e1s Sumonte <\/strong>(CENIA). <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"538\" src=\"https:\/\/dcc.ing.uc.cl\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Proyecto-IA-medicina-1024x538.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-5135\" srcset=\"https:\/\/dcc.ing.uc.cl\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Proyecto-IA-medicina-1024x538.png 1024w, https:\/\/dcc.ing.uc.cl\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Proyecto-IA-medicina-300x158.png 300w, https:\/\/dcc.ing.uc.cl\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Proyecto-IA-medicina-768x403.png 768w, https:\/\/dcc.ing.uc.cl\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Proyecto-IA-medicina.png 1200w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El desarrollo de inteligencia artificial aplicada a la salud en espa\u00f1ol da un paso clave con un proyecto impulsado por acad\u00e9micos del Departamento de Ciencia de la Computaci\u00f3n y de otras unidades de la Pontificia Universidad Cat\u00f3lica de Chile, junto a investigadores del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), quienes trabajan en una iniciativa pionera que busca desarrollar el primer modelo de inteligencia artificial m\u00e9dica especializado en espa\u00f1ol, con el respaldo del programa de Subvenciones Acad\u00e9micas de NVIDIA. 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