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Investigación AI Minute Newsroom 2026-08-19

Puede que la razón por la que la IA no ha curado el cáncer sea que casi ninguno de sus datos de entrenamiento procede de tejido humano

Puede que la razón por la que la IA no ha curado el cáncer sea que casi ninguno de sus datos de entrenamiento procede de tejido humano

Vivodyne, una empresa que cultiva tejido humano en laboratorios robotizados, planteó a TechCrunch el 19 de agosto un argumento que merece atención incluso descontando el discurso comercial. Los modelos de descubrimiento de fármacos se entrenan sobre todo con instantáneas estáticas de células y con experimentos animales, y aproximadamente nueve de cada diez fármacos que funcionan en animales fracasan al llegar a los ensayos en personas. La postura de la empresa es que a los modelos no les faltan parámetros, les faltan datos causales sobre biología humana: registros de qué hace un tejido humano a lo largo del tiempo cuando de verdad se le administra algo. Su respuesta es un sistema robótico que llama HIVE, que cultiva veinte tipos de tejido humano, los dosifica y los vigila sin manos humanas, y que según la compañía funciona ya a una escala que describe como el doble de la de todos los ensayos clínicos de Estados Unidos juntos. Declara una precisión predictiva del 94 por ciento en toxicidad hepática, del 96 por ciento en comportamiento de las vías respiratorias y coincidencia total con los resultados conocidos en veinte fármacos de quimioterapia probados sobre médula ósea. Ocho grandes farmacéuticas han pagado por acceso anticipado. Vivodyne ha levantado cerca de 80 millones de dólares. Las cifras de precisión son suyas y no se han replicado de forma independiente.

Por qué importaCasi todas las promesas sobre IA y medicina dan por supuesto que el cuello de botella es la inteligencia. Este es un argumento de que el cuello de botella es la medición: llevamos años ajustando modelos cada vez mayores a datos sacados de ratones y de células en placas, y luego fingimos sorpresa cuando las predicciones no se sostienen en personas. Es una afirmación que se puede comprobar en lugar de admirar, y solo eso ya la coloca por delante de la mayoría del género. Trate los porcentajes concretos como marketing hasta que alguien ajeno a la empresa los reproduzca; trate el fondo como lo importante, porque si tiene razón el próximo avance real de la IA en medicina vendrá de robots de laboratorio y no de un modelo más grande.
#IA en Salud#Ciencia e Investigación

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