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WIC se adjudica dos de los tres proyectos IDeA 2026 de la Universidad de Chile

Las iniciativas, seleccionadas en el Concurso de Investigación Tecnológica IDeA 2026 de ANID, abordarán dos desafíos de alto impacto: fortalecer la investigación y prevención de accidentes laborales graves y fatales, y mejorar el proceso de procuramiento de órganos en hospitales del país.

Dos proyectos en los que participa el Web Intelligence Centre (WIC) del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile fueron seleccionados en el Concurso de Investigación Tecnológica IDeA 2026 de ANID, convocatoria que busca apoyar el desarrollo de soluciones tecnológicas a partir de resultados de investigación y acercarlas a su implementación en contextos reales.

Las iniciativas abordan problemas diferentes, pero comparten una característica: utilizan capacidades de ingeniería, inteligencia artificial y ciencia de datos para responder a necesidades concretas del país.

Uno de los proyectos, liderado por el profesor Juan D. Velásquez, desarrollará una plataforma de inteligencia artificial para apoyar la investigación de accidentes laborales graves y fatales. El segundo corresponde a Kefuri, proyecto liderado por la académica Francisca González, que busca ampliar la implementación de una plataforma tecnológica para mejorar la detección, seguimiento y gestión de posibles donantes de órganos. En esta iniciativa, el WIC participa aportando sus capacidades en inteligencia artificial, ciencia de datos, modelamiento y desarrollo tecnológico. La adjudicación representa un nuevo avance para el WIC en el desarrollo de investigación aplicada, interdisciplinaria y vinculada con problemas reales, buscando que el conocimiento generado en la Universidad pueda transformarse en herramientas útiles para instituciones, profesionales y, finalmente, para las personas.

Inteligencia artificial para investigar y prevenir accidentes laborales

El proyecto liderado por Juan D. Velásquez busca desarrollar una Plataforma Inteligente de Investigación y Gestión de Accidentes Graves y Fatales para el Instituto de Seguridad Laboral (ISL).

En términos simples, se trata de una herramienta que utilizará inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural para apoyar a los profesionales encargados de investigar accidentes laborales.

La plataforma podrá ayudar a revisar los antecedentes de cada caso, identificar información relevante, reconocer posibles relaciones entre las distintas causas de un accidente y apoyar la definición y seguimiento de medidas preventivas. También incorporará la metodología del Árbol de Causas, utilizada para reconstruir cómo ocurrió un accidente y reconocer los distintos factores que contribuyeron a que sucediera.

Un aspecto central del proyecto es que la inteligencia artificial no reemplazará al investigador. El sistema podrá identificar información y proponer relaciones a partir de los antecedentes disponibles, pero será siempre el profesional quien revise, valide, modifique o complemente el análisis.

“Nuestro enfoque es de IA como apoyo a la decisión humana, no como sustitución del experto”, explica Velásquez.

El proyecto surge de una pregunta concreta: cómo aprovechar la gran cantidad de información que se genera después de un accidente para aprender de lo ocurrido y mejorar la prevención.

La propuesta busca reunir en una misma plataforma distintas etapas del proceso: el accidente, su investigación, las causas identificadas, las medidas preventivas, su seguimiento y sus posibles impactos sanitarios y económicos.

La idea es que los datos de los accidentes que ya ocurrieron puedan convertirse en conocimiento útil para evitar que situaciones similares vuelvan a producirse.

El proyecto permitirá además avanzar desde modelos y prototipos previamente validados hacia una plataforma completa, que pueda ser probada en un entorno operacional real del ISL. El equipo plantea avanzar desde un nivel tecnológico TRL 4, asociado a tecnologías y prototipos validados con datos reales, hacia TRL 7, correspondiente a un sistema demostrado en un entorno operacional.

“Queremos utilizarla donde realmente puede generar valor público: aprender de los accidentes que ya ocurrieron para investigar mejor, prevenir mejor y contribuir a que esos accidentes no vuelvan a repetirse”, señala el académico.

El proyecto también busca mejorar la consistencia de las investigaciones y fortalecer la relación entre las causas identificadas y las medidas preventivas. A esto se suma la posibilidad de relacionar las causas de los accidentes con sus impactos sanitarios y económicos, información que podría contribuir a orientar de mejor manera los recursos destinados a la prevención.

Kefuri: tecnología para mejorar el proceso de donación de órganos

El segundo proyecto en el que participa el WIC es Kefuri, iniciativa liderada por la académica Francisca González y desarrollada en colaboración con la Facultad de Medicina y la Coordinación Nacional de Procuramiento y Trasplante de Órganos y Tejidos del Ministerio de Salud.

Su propósito es mejorar una etapa fundamental del sistema de trasplantes: la detección oportuna de posibles donantes y el seguimiento de estos pacientes durante el proceso de procuramiento.

En términos simples, Kefuri permitirá que los equipos de Urgencia y las Unidades de Cuidados Intensivos puedan notificar cuando identifican a un paciente neurocrítico con compromiso de consciencia y riesgo de evolucionar hacia muerte encefálica. A partir de esa notificación, la plataforma permitirá realizar un seguimiento estandarizado del posible donante y apoyar el proceso de procuramiento.

La plataforma incorporará además herramientas de inteligencia artificial y un Índice de Calidad del Donante, inicialmente orientado al riñón, que permitirá entregar información para apoyar las decisiones relacionadas con la mantención del potencial donante.

Kefuri es el resultado de una línea de investigación que lleva alrededor de 10 años estudiando el procuramiento de órganos y que forma parte de una relación de trabajo de aproximadamente 16 años entre Ingeniería y Medicina. Durante este período, el profesor Juan Velásquez ha participado como director, codirector o investigador en más de 14 iniciativas desarrolladas en conjunto con la Facultad de Medicina.

Esta trayectoria ha permitido al equipo estudiar de manera sostenida los distintos factores que intervienen en el proceso de procuramiento. Entre ellos está la capacidad de los hospitales para detectar oportunamente a un posible donante, notificarlo, mantenerlo adecuadamente y coordinar las distintas etapas del proceso.

“En este caso llevamos alrededor de diez años estudiando específicamente el problema del procuramiento de órganos, y ese trabajo nos permitió comprender que aumentar los trasplantes no depende solamente de que existan personas dispuestas a donar”, explica Velásquez. “También depende de que los hospitales sean capaces de detectar oportunamente a un posible donante, notificarlo, mantenerlo adecuadamente y coordinar eficientemente todo el proceso.”

Uno de los elementos que distingue a Kefuri es que la plataforma fue concebida desde las necesidades reales del proceso clínico. El proyecto se ha trabajado conjuntamente con especialistas de la Facultad de Medicina y con la Coordinación Nacional de Procuramiento y Trasplante de Órganos y Tejidos del Ministerio de Salud.

“No estamos desarrollando una tecnología desde Ingeniería para después intentar introducirla en los hospitales”, señala Velásquez. La propuesta busca integrar desde el inicio el conocimiento clínico con las capacidades de inteligencia artificial, ciencia de datos, modelamiento y desarrollo tecnológico.

La nueva etapa del proyecto permitirá ampliar el alcance de la herramienta y avanzar hacia su implementación en distintos hospitales del país. De acuerdo con el equipo, esto podría contribuir a reducir las diferencias que actualmente existen entre los distintos centros y entregar información más completa para apoyar la gestión del sistema de procuramiento.

Investigación aplicada y trabajo interdisciplinario

Aunque los proyectos se desarrollan en ámbitos diferentes, ambos reflejan una línea de trabajo que el WIC ha impulsado desde la investigación aplicada: combinar capacidades tecnológicas con el conocimiento de quienes enfrentan directamente los problemas que se busca resolver.

En el proyecto de accidentes laborales, el trabajo se desarrollará junto al Instituto de Seguridad Laboral, que será la entidad mandante, primer adoptante y principal receptor de la tecnología. En Kefuri, la colaboración con equipos médicos y con la Coordinación Nacional de Procuramiento y Trasplante de Órganos y Tejidos permite que la plataforma sea desarrollada a partir de las necesidades del sistema de salud.
Para Velásquez, esta vinculación entre investigación y necesidades concretas es uno de los principales desafíos de la investigación tecnológica.

“Uno puede desarrollar buenos modelos, publicar resultados y generar conocimiento, pero el desafío mayor es lograr que ese conocimiento llegue a una institución, se integre a sus procesos y contribuya efectivamente a resolver un problema real”, plantea.

Los dos proyectos adjudicados permitirán al WIC seguir avanzando en esa dirección, integrando inteligencia artificial, ciencia de datos, ingeniería y conocimiento especializado para desarrollar soluciones que puedan ser utilizadas en contextos reales.

En un caso, el objetivo es aprender de los accidentes que ya ocurrieron para fortalecer la prevención y contribuir a proteger la vida y salud de los trabajadores. En el otro, aportar tecnología para mejorar un proceso que puede ser determinante para que más pacientes puedan acceder oportunamente a un trasplante.

De esta manera, la adjudicación de estos dos proyectos fortalece el trabajo del WIC y su apuesta por una investigación tecnológica que, además de generar conocimiento, busca convertirse en soluciones concretas para desafíos relevantes del país.