En el marco de Future Talks, el programa de streaming producido por ITSitio, Ignacio Fraguío, Integrated Solutions Manager de Roche, analizó el impacto que está teniendo la inteligencia artificial en el sector salud y explicó cómo la reciente alianza estratégica entre la compañía y NVIDIA busca acelerar el desarrollo de nuevos modelos de IA aplicados al diagnóstico, tratamiento y eficiencia operativa.
Durante la entrevista, Fraguío detalló que el acuerdo firmado entre ambas compañías en 2023 alcanzó este año una nueva escala, permitiendo a Roche disponer de unas 3500 GPUs para el entrenamiento de modelos avanzados de inteligencia artificial. Según explicó, el objetivo es construir “la fábrica de IA más grande del rubro salud”, un concepto que, a su entender, marca una nueva etapa en la evolución tecnológica.
“Ahora están apareciendo muchas fábricas de IA y es un cambio, porque estamos hablando de industrializar la producción y el entrenamiento de la IA”, sostuvo el ejecutivo. Para Fraguío, detrás del anuncio hay una transformación mucho más profunda vinculada con la capacidad de fabricar inteligencia artificial a escala industrial.
Cómo funciona una fábrica de inteligencia artificial aplicada a salud
En ese sentido, comparó estas nuevas infraestructuras con una planta industrial tradicional. “Como una fábrica cualquiera tiene materias primas que entran y producto final que sale. ¿Cuáles son las materias primas que entran? Datos, un montón de datos, pero también muchísima energía”, explicó. También señaló que el consumo energético de estas instalaciones es extremadamente elevado: “Es tanta energía que una fábrica de IA grande consume lo mismo que una ciudad pequeña”.
Además de los modelos de inteligencia artificial que se desarrollan en estas plataformas, Fraguío destacó otro elemento crítico: la generación de calor. “El producto final es los modelos nuevos de IA y mucho calor, como subproducto es el calor, un montón de calor”, afirmó, remarcando que uno de los grandes desafíos tecnológicos pasa también por los sistemas de refrigeración y eficiencia energética.
En el caso específico de Roche, la infraestructura se orienta principalmente a tres áreas: el descubrimiento de nuevos tratamientos, el diagnóstico asistido por IA y la optimización de procesos industriales mediante gemelos digitales.
IA para acelerar el desarrollo de nuevos tratamientos
Sobre el primer punto, el ejecutivo explicó que la inteligencia artificial está siendo utilizada para acelerar el diseño de nuevas moléculas y reducir los tiempos de investigación clínica. “Estamos hablando quizás en algunos casos de enfermedades que hoy no tienen tratamiento”, señaló. Según indicó, uno de los mayores desafíos históricos de la industria farmacéutica ha sido la enorme cantidad de tiempo requerida para desarrollar medicamentos, especialmente en las etapas de ensayos clínicos.
“La gran oportunidad está en cuánto tiempo antes puede estar disponible un nuevo tratamiento”, aseguró Fraguío. Para ello, Roche utiliza plataformas especialmente desarrolladas por NVIDIA, como BioNeMo, diseñada para simular comportamientos moleculares y facilitar el descubrimiento de nuevas terapias.
El impacto de la IA en el diagnóstico médico
Otro de los grandes ejes abordados durante la charla fue el diagnóstico médico asistido por inteligencia artificial, un área donde Roche ya viene trabajando desde hace varios años. Fraguío mencionó especialmente los avances en patología digital, donde los algoritmos analizan imágenes de altísima definición para detectar patrones que ayudan a los profesionales de salud a realizar diagnósticos más precisos.
“Imaginate una imagen en altísima definición, que lo que hace la inteligencia artificial es detectar patrones y ayuda al patólogo a poder hacer un diagnóstico bien preciso”, describió.
A esto se suman los llamados algoritmos clínicos, sistemas entrenados con grandes volúmenes de datos provenientes, por ejemplo, de muestras de sangre. Estos modelos permiten detectar patrones complejos difíciles de identificar a simple vista y generar informes que luego son analizados por especialistas.
Sin embargo, Fraguío remarcó en varias oportunidades que la inteligencia artificial no reemplaza al profesional médico, sino que funciona como una herramienta de apoyo. “Roche tiene en su filosofía que todos estos diseños de plataformas de IA están pensadas para extender la experiencia al profesional de salud”, afirmó.
“Trabajan juntos, trabajan los dos. No es reemplazo, es complemento”, agregó. Según explicó, tanto en patología digital como en los algoritmos clínicos, el diagnóstico final continúa estando en manos del especialista.
Diagnóstico temprano y medicina personalizada
El ejecutivo insistió especialmente en el valor del diagnóstico temprano, uno de los principales beneficios que aporta la IA aplicada a la salud. “No solamente es velocidad, es la posibilidad de hacer un diagnóstico en etapas tempranas”, sostuvo.
De acuerdo con Fraguío, detectar una enfermedad en sus primeras etapas aumenta significativamente las probabilidades de éxito de cualquier tratamiento posterior. “Cualquier tratamiento que se inicie en un diagnóstico temprano tiene muchas más chances de éxito que el mismo tratamiento iniciado en una etapa tardía de la enfermedad”, afirmó.
Otro de los conceptos destacados durante la entrevista fue el de “lab in the loop”, una metodología que combina el trabajo de la IA con el feedback constante de laboratorios reales. “No trabaja la IA solamente, ella sola entrenándose, sino que mete al laboratorio, al mundo real”, explicó. En ese esquema, los científicos aportan nuevos datos, corrigen modelos y supervisan permanentemente el comportamiento de los algoritmos.
Gemelos digitales: la IA aplicada a las fábricas farmacéuticas
La tercera gran aplicación de estas fábricas de IA está relacionada con los llamados “digital twins” o gemelos digitales. Según explicó Fraguío, se trata de réplicas virtuales extremadamente detalladas de las plantas industriales de Roche distribuidas en distintas partes del mundo.
“Estos gemelos digitales replican de manera digital toda esa fábrica, con muchísimo detalle”, señaló. La tecnología permite simular escenarios en tiempo real, anticipar fallas, predecir mantenimientos y rediseñar procesos productivos antes de implementarlos físicamente.
Por ejemplo, explicó que si una planta necesita adaptarse para producir un nuevo medicamento, el gemelo digital permite probar múltiples configuraciones y encontrar la más eficiente antes de realizar modificaciones reales. Lo mismo sucede frente a posibles fallas técnicas o interrupciones operativas.
América Latina como laboratorio de innovación
Durante la conversación también hubo espacio para analizar el rol de América Latina y particularmente de Argentina en la adopción de estas tecnologías. Fraguío aseguró que muchas soluciones innovadoras suelen probarse primero en la región debido al perfil de los profesionales de salud.
“Los mismos médicos son los que están preguntándonos qué es lo que se viene de nuevo”, comentó. Según su visión, existe una mayor apertura hacia la innovación respecto de otros mercados más conservadores.
El desafío de los datos y la protección de la información médica
En paralelo, el ejecutivo destacó que uno de los mayores activos del sistema de salud es la enorme cantidad de datos que genera diariamente. El problema, aclaró, es que gran parte de esa información no está estructurada. “La gran dificultad que hoy aparecen en esos datos es que son datos que no son estructurados”, explicó.
Fraguío señaló que justamente allí la inteligencia artificial empieza a jugar un papel central: “La misma IA empieza a trabajar sobre esos datos que no están estructurados para estructurarlos”.
Otro aspecto clave abordado durante la entrevista fue la confidencialidad y protección de los datos médicos. El directivo sostuvo que la seguridad y privacidad forman parte del diseño inicial de cada plataforma tecnológica desarrollada por la compañía.
“Todo el tema de confianza digital sale desde el diseño de cualquier plataforma”, afirmó. Además, destacó que en las fábricas de IA no solo se protege la información sensible de pacientes, sino también la propiedad intelectual asociada a nuevos desarrollos farmacéuticos.
La importancia de la calidad de los algoritmos
Fraguío también advirtió sobre la necesidad de garantizar la calidad de los algoritmos utilizados en salud. Según explicó, no todos los modelos funcionan igual ni ofrecen el mismo nivel de precisión dependiendo de la población con la que fueron entrenados.
“¿Este algoritmo con cuántos datos fue entrenado? ¿Con qué calidad de datos se entrenó?”, planteó como preguntas fundamentales que los profesionales deberán comenzar a incorporar cada vez más en sus evaluaciones.
El desafío de la adopción tecnológica en salud
En cuanto a la adopción tecnológica, reconoció que uno de los principales desafíos no pasa tanto por la disponibilidad de herramientas, sino por la velocidad de incorporación dentro del sistema sanitario. “Adoptar esas nuevas herramientas lleva también un poco de tiempo”, indicó.
El ejecutivo explicó que Roche suele trabajar inicialmente con médicos referentes o pioneros, quienes prueban primero las nuevas soluciones y luego ayudan a expandir su uso al resto de la comunidad médica.
Cómo imagina Roche el futuro de la inteligencia artificial
Finalmente, Fraguío proyectó una transformación profunda del sistema de salud impulsada por la industrialización de la inteligencia artificial. Para ilustrarlo, comparó este proceso con las grandes revoluciones industriales de la historia.
“Ahora estamos hablando del principio de una etapa de industrialización de la inteligencia artificial. ¿Cuál va a ser el producto final de esa industrialización? ¿Qué es lo que va a haber más? Inteligencia”, reflexionó.
Y concluyó con una idea que resume la magnitud del cambio que imagina para los próximos años: “No hay que esperar mucho, lo vamos a ver en 5 años”.
Leer más
- Cisco Connect LatAm 2025: cómo funciona la Fábrica de IA segura de Cisco y Nvidia
- Aeropuertos Argentina Cargas impulsa la trazabilidad y seguridad logística con IA de Motorola Solutions
- El Gobierno presentó un Gemelo Digital Social para simular escenarios y anticipar políticas públicas
