Joaquín Berenguer y Sergio Tordera, dos estudiantes de Ingeniería Informática y Matemáticas de la Universitat Politècnica de València, desarrollaron un sistema que promete cambiar cómo se asignan los órganos. Su proyecto, llamado LiveR, acaba de ganar el máximo galardón de los II Premios Nacionales de IA de Samsung.
Índice
El problema: un sistema que no mira más allá de la urgencia
Desde hace décadas, los trasplantes de hígado se asignan con base en el MELD (Model for End-Stage Liver Disease), un sistema que ordena a los pacientes según qué tan grave sea su estado médico. Suena lógico, pero tiene grietas importantes. Madrid acaba de exponer una de ellas: las listas pueden manipularse. Hay otra menos visible pero igual de problemática: priorizar solo la urgencia ignora si el órgano disponible es biológicamente compatible con el receptor, algo que determina en gran medida si el trasplante funcionará años después.
LiveR nace para cerrar ese vacío. En lugar de esperar a que los médicos hagan el emparejamiento con criterios tradicionales, el algoritmo analiza en tiempo real todas las combinaciones posibles entre un donante disponible y cada paciente en lista de espera, cruzando decenas de variables clínicas y biológicas.
Cómo funciona: predicción antes que urgencia
El sistema no es un simple validador de compatibilidad. Varios modelos de aprendizaje automático trabajan en paralelo para predecir tres escenarios clave: cuánto tiempo vivirá el injerto (tanto a corto como a largo plazo), cuál será la supervivencia general del paciente receptor y cuánto tiempo pasará hospitalizado después de la cirugía. Con esos cálculos, genera un informe que los médicos pueden interpretar. La clave está en que LiveR ayuda a decidir, pero nunca decide por su cuenta.
Berenguer tiene un incentivo personal en el proyecto: su abuelo fue el médico que impulsó el primer trasplante de hígado en Valencia, y varios de sus parientes trabajan en hepatología. Ese trasfondo familiar no es anécdota; refleja cómo el proyecto creció en diálogo constante con profesionales del Instituto de Investigación Sanitaria La Fe, donde se validó con datos reales.
Los sesgos que enseñan y humillan
No todo en el desarrollo fue fluido. Durante el entrenamiento con registros históricos del Hospital La Fe, los estudiantes descubrieron que el algoritmo sobrepesaba la hepatitis C como causa de trasplante. La razón explica mucho sobre cómo entrenar IA en medicina: la epidemiología cambió dramáticamente en 2015 cuando llegaron los antivirales de acción directa, que redujeron la prevalencia de esa enfermedad en 75 por ciento. Pero los datos históricos anteriores seguían siendo mayoría en la base de entrenamiento, sesgando el modelo.
La solución fue tediosamente manual: reajustar y recalibrar las ponderaciones del algoritmo a mano. Eso revela algo importante que muchos olvidan cuando hablan de IA en medicina: la supervisión humana experta es insustituible, no es un lujo ni una reliquia. Es la estructura que soporta todo.
De la universidad al hospital: un camino largo
Ganar los Premios Nacionales de Samsung valida el concepto y abre puertas, pero LiveR aún enfrenta una etapa que no será rápida ni sencilla. Convertir un prototipo académico en un software de grado médico regulado, e integrarlo en el sistema público de salud, requiere validación clínica extensa, cumplimiento normativo y múltiples fases de prueba. Los creadores ya trabajan con La Fe en esa integración, pero no hay un cronograma público aún.
Lo interesante es que Samsung, al premiar este proyecto en su Innovation Campus Summit 2026, reconoció algo que sus propios ejecutivos subrayaron durante la ceremonia: que el futuro de la IA no está solo en laboratorios corporativos, sino en universidades, hospitales y equipos pequeños que resuelven problemas concretos. Elena Fernández Angulo, directora de Marketing Corporativo de Samsung Iberia, lo dijo directamente: “la inteligencia artificial está entrando en una etapa en la que ya no basta con hablar de todo lo que puede hacer. El reto es convertir ese potencial en soluciones útiles para las personas”.
LiveR es exactamente ese tipo de solución: ambiciosa en su alcance técnico, realista en sus límites, y construida en diálogo constante con quienes al final la usarán. Si logra integrarse en los protocolos clínicos, el impacto podría ser significativo no solo en Valencia, sino en cualquier hospital que enfrente las mismas presiones: órganos escasos y listas que no dejan de crecer.
Con información de Xataka.
