El pasado lunes, en el Samsung Innovation Campus Summit de Madrid, el proyecto LiveR se alzó con el primer puesto de los II Premios Nacionales de Inteligencia Artificial de Samsung España. La herramienta, ideada por Joaquín Berenguer y Sergio Tordera, estudiantes de Ingeniería Informática y Matemáticas de la Universitat Politècnica de València, busca reducir las listas de espera de trasplantes de hígado al emparejar donantes y receptores con mayor precisión que el tradicional sistema MELD.

El sistema tradicional asigna los órganos según la puntuación MELD, que mide la gravedad clínica del receptor. Ese enfoque, aunque útil, ignora la compatibilidad biológica específica entre el órgano disponible y el paciente, lo que puede derivar en trasplantes menos exitosos o en listas que se alargan sin razón médica clara.

El algoritmo que empareja donante y receptor

LiveR funciona como un soporte de decisión clínica: cuando el Hospital La Fe notifica la disponibilidad de un hígado, el algoritmo procesa en tiempo real cientos de combinaciones posibles, cruzando datos de edad, tipo de sangre, historial de enfermedades y otros marcadores relevantes. En lugar de ofrecer una única opción, genera un informe que combina la urgencia del MELD con predicciones de supervivencia del injerto, probabilidad de recuperación y tiempo estimado de estancia hospitalaria.

Los estudiantes explican que el modelo se alimenta de varios algoritmos de aprendizaje automático entrenados con datos históricos del propio hospital. Cada modelo estima un aspecto distinto del trasplante; por ejemplo, uno calcula la probabilidad de que el órgano funcione a los seis meses, mientras otro proyecta la duración de la recuperación. El resultado se presenta en un formato interpretable para que el equipo médico pueda validar la recomendación antes de tomar la decisión final.

Desafíos éticos y sesgos en los datos sanitarios

Como toda herramienta basada en IA, LiveR tuvo que enfrentar problemas de sesgo. Al entrenar con registros que incluyen pacientes con hepatitis C, el algoritmo inicialmente sobrevaloró esa condición porque, antes de 2015, la enfermedad era una causa frecuente de trasplante. Cuando los antivirales cambiaron la epidemiología, los estudiantes tuvieron que recalibrar manualmente los pesos para evitar decisiones injustas.

El proyecto también destaca la necesidad de supervisión humana. Aunque la IA sugiere la mejor combinación, la responsabilidad final sigue en manos del equipo médico, que debe revisar la compatibilidad inmunológica y otros factores que la máquina no puede evaluar por completo.

Otro obstáculo es la certificación como Software as a Medical Device, requisito indispensable para que el sistema se integre en la red pública de salud. Ese proceso implica pruebas clínicas extensas y la aprobación de organismos regulatorios, una travesía que los creadores describen como “larga pero esencial”.

Premio Samsung y los próximos pasos

En la ceremonia de entrega, Miguel Ángel Ruiz Ortega, responsable de estrategia e innovación de Samsung Iberia, resaltó la aplicabilidad real de LiveR y su potencial para salvar vidas. Elena Fernández Angulo, directora de Marketing Corporativo de Samsung Iberia, añadió que la IA debe pasar de la teoría a soluciones confiables y responsables en el día a día.

Actualmente, los desarrolladores continúan trabajando con el Instituto de Investigación Sanitaria La Fe para validar clínicamente el algoritmo y preparar su integración en la práctica habitual del hospital. Si el proyecto supera las pruebas regulatorias, podría expandirse a otros centros de trasplantes de España y, eventualmente, a nivel internacional.

La apuesta de LiveR representa una movida tecnológica que, más allá de la ciencia, toca la vida de pacientes que esperan un hígado. En un país donde las listas de espera superan los 1.200 casos, cualquier mejora en la eficiencia de la asignación es una noticia que vale la pena seguir de cerca.