La inteligencia artificial busca abrirse paso en el diagnóstico de enfermedades en zonas con limitado acceso a servicios médicos. Hem.IA, una iniciativa desarrollada en Arequipa, propone utilizar un dispositivo óptico de bajo costo conectado a un teléfono celular para analizar muestras de sangre en pocos minutos. Su propuesta llevó a José Carlos Manchego, CEO del proyecto, a convertirse en ganador nacional de Protagonistas del Cambio UPC por los ODS 2026, reconocimiento que destaca soluciones innovadoras frente a problemas sociales.
El sistema combina tecnología óptica y modelos de aprendizaje profundo capaces de identificar patrones presentes en imágenes de frotis sanguíneos. La herramienta está enfocada inicialmente en la detección de anemia y busca ampliar sus capacidades hacia males como malaria y Chagas. Una de sus principales características es que el procesamiento ocurre directamente en el smartphone, por lo que puede operar sin conexión a internet y convertirse en una alternativa para comunidades rurales alejadas de laboratorios especializados.
En entrevista con Infobae, Manchego aborda los alcances de esta propuesta, los desafíos para obtener el registro sanitario ante la Dirección General de Medicamentos, Insumos y Drogas (Digemid) y los pasos pendientes para llevarla a hospitales y establecimientos de salud.
¿Qué tan confiable es Hem.IA frente a un análisis de laboratorio tradicional?
Actualmente estamos en fase de validación técnica. Nuestro modelo ha mostrado resultados prometedores en el análisis de imágenes de frotis sanguíneo obteniendo un 92% de precisión, seguimos trabajando con un comité de ética y ampliando nuestra base de datos más allá de las 200 muestras iniciales para mejorar la robustez del modelo.
Por ahora, Hem.AI es una herramienta de apoyo al diagnóstico, no un reemplazo del análisis convencional. No contamos con cifras definitivas de sensibilidad y especificidad que podamos presentar como validadas clínicamente, pero estamos en camino a obtenerlas en los próximos meses.
Si Hem.IA se equivoca y da como sano a una persona que sí tiene anemia, malaria o Chagas, ¿qué consecuencias podría tener y quién asumiría esa responsabilidad?
Sabemos que un falso negativo en salud no es un error menor: podría significar un retraso en el tratamiento. Por eso diseñamos Hem.IA desde el primer día como una herramienta de apoyo al diagnóstico, no como un reemplazo del criterio médico, el profesional de salud siempre toma la decisión clínica final, apoyado en nuestro resultado.
Como empresa, asumimos la responsabilidad de que la herramienta funcione tal como la declaramos, de reportar y corregir cualquier falla que detectemos, y de operar bajo la supervisión de un comité de ética en cada uno de nuestros pilotos. Ese estándar de responsabilidad compartida y trazable es, de hecho, el mismo que se exige a cualquier dispositivo médico registrado y es exactamente el camino que ya estamos siguiendo rumbo al registro sanitario ante Digemid.
Ustedes hablan de diagnóstico en menos de cinco minutos. ¿Hem.IA realmente diagnostica una enfermedad o solo identifica patrones que sugieren que una persona podría tenerla?
Hoy, donde tenemos el desarrollo más sólido es en la detección de anemia: Hem.IA identifica patrones morfológicos en las células sanguíneas compatibles con distintos tipos de anemia y estamos extendiendo esa misma tecnología hacia malaria y Chagas, es en ese sentido, un diagnóstico presuntivo y de apoyo no reemplaza la evaluación clínica completa, pero le da al agente de salud una primera lectura rápida y accionable donde hoy simplemente no existe ninguna. Esa es la innovación: llevar una primera capa de detección a lugares que hoy no la tienen
Dicen que funciona sin internet, pero también explican que las imágenes se envían a una nube para que la inteligencia artificial las analice. ¿Cómo funciona exactamente el sistema cuando no hay conexión?
El análisis y la clasificación de la imagen ocurren directamente en el teléfono celular, ahí es donde vive la inteligencia artificial que hace el trabajo pesado, y por eso el sistema funciona sin conexión. Lo único que viaja a la nube, cuando hay señal disponible, son ciertas características ya procesadas de esas imágenes: eso es lo que nos permite entregar métricas y resultados completamente digitalizados a nuestros clientes, y también lo que nos permite construir, con el tiempo, un panorama epidemiológico agregado de cada zona.
¿Cuántas muestras de sangre han analizado hasta ahora y cuántas de ellas fueron utilizadas para entrenar y validar la inteligencia artificial?
Hasta ahora hemos recolectado 200 muestras de sangre en nuestro piloto inicial, que usamos para validar el modelo del dispositivo. De forma independiente, el modelo de inteligencia artificial que reconoce los patrones en la imagen fue entrenada con miles de imágenes etiquetadas de bases de datos médicas reconocidas, antes de ajustarla con nuestras propias muestras de campo.
Esa combinación con modelos preentrenados con datasets grandes y validados, más datos propios recolectados en campo es justamente cómo se construyen productos de IA médica responsables, y es el camino que seguimos ampliando activamente con nuevas muestras del sur del país, siempre bajo supervisión de nuestro comité de ética.
¿Qué diferencia a Hem.IA de tomar una fotografía de una muestra de sangre con un microscopio convencional? ¿Dónde está realmente la innovación?
Cualquiera puede tomarle una foto a una muestra de sangre con un microscopio. La innovación de Hem.IA no está en la foto: está en haber empaquetado esa capacidad en un hardware de bajo costo que convierte un smartphone común en un microscopio de campo, combinado con un modelo de inteligencia artificial especializado que funciona incluso con conectividad intermitente. Un microscopio convencional exige un laboratorio, personal capacitado y tiempo; con Hem.IA, un agente comunitario de salud obtiene un resultado en minutos.
Y vamos un paso más allá: cada análisis alimenta una plataforma que nos permite ver patrones de salud a nivel poblacional. No solo diagnosticamos — generamos datos de vigilancia epidemiológica que hoy simplemente no existen en estas zonas.
¿Cuánto costará utilizar Hem.IA y cuánto terminaría pagando un paciente o un centro de salud por cada análisis?
Todavía estamos cerrando el modelo de precios final, pero el objetivo con el que diseñamos Hem.IA desde el día uno es claro: que el costo nunca recaiga sobre el bolsillo del paciente rural. Nuestro modelo apunta a vender o poner el dispositivo a disposición de postas, centros de salud, gobiernos regionales y organizaciones aliadas no a cobrarle directamente a la familia.
El punto de comparación que nos importa no es un precio de lista: es el costo real que hoy paga una familia rural por horas o días de traslado, y a veces un examen de laboratorio simplemente inaccesible. Frente a eso, nuestro objetivo es un costo por prueba de 3 dolares, una fracción de lo que cuesta hoy un análisis tradicional con desplazamiento incluido.
¿En qué etapa está actualmente el proyecto? Si mañana el Ministerio de Salud quisiera utilizar Hem.IA en una posta rural, ¿podrían hacerlo o todavía no está listo para uso clínico?
Estamos en una etapa de prototipo avanzado, con validación técnica en curso y eso, para una MedTech en etapa temprana, es exactamente el punto donde uno espera estar después de pasar por hackathons, pilotos de campo y reconocimiento internacional. Si el Ministerio de Salud quisiera implementarlo mañana en una posta rural, hoy no podríamos ofrecerlo como una herramienta clínicamente validada y decirlo con esa claridad es parte de operar de forma responsable en salud.
Lo que sí podemos hacer, y es justamente el siguiente paso que buscamos, es sumar al Ministerio o a un aliado de salud como socio de un piloto controlado con supervisión médica, que nos permita seguir recolectando datos reales y acelerar el camino hacia la validación clínica y el registro sanitario.
¿Qué certificaciones o autorizaciones sanitarias necesitaría Hem?IA para que sus resultados puedan ser utilizados por un médico para tomar una decisión sobre el tratamiento de un paciente?
Para llegar a la práctica clínica, el camino ya lo tenemos mapeado: registro sanitario ante DIGEMID en Perú, donde el dispositivo probablemente se clasifique como Clase II o III. Eso implica armar un expediente técnico con estudios de validación clínica, control de calidad y un sistema de gestión de calidad bajo ISO 13485, y posiblemente la aprobación de un comité de ética para su uso en investigación.
Ya empezamos a preparar esa documentación. No es un obstáculo que nos tomó por sorpresa, conocemos el proceso regulatorio y estamos comenzando a preparar la documentación necesaria para iniciar este trámite.
Si Hem.IA tiene potencial para detectar anemia, malaria y Chagas en minutos, ¿qué falta exactamente para que deje de ser un proyecto tecnológico y se convierta en una herramienta utilizada de manera real en hospitales y centros de salud?
Lo que nos separa de estar en cada hospital y centro de salud, es concluir nuestra hoja de ruta concreta, y ya estamos ejecutando varios de sus pasos.
- Ampliar la validación clínica de 200 a al menos 30 mil muestras en condiciones reales, comparando contra el estándar de oro (microscopía manual y pruebas moleculares).
- Completar el registro sanitario ante DIGEMID.
- Validar en campo que un agente comunitario de salud puede usar el dispositivo con total confianza, incluso sin conexión y con poca luz.
- Integrar Hem.IA con los registros médicos electrónicos y los flujos de derivación ya existentes, para que un resultado no se quede aislado, sino que dispare la siguiente acción del sistema de salud.
- Ninguno de esos pasos es una incógnita: es exactamente el plan que estamos ejecutando hoy.
Cabe mencionar que el equipo de Hem.IA también está conformado por profesionales que lideran distintas áreas estratégicas del proyecto. Halley Valer se desempeña como COO (Chief Operating Officer); Diego Treviño ocupa el cargo de CTO (Chief Technology Officer); Christian Venegas es el CFO (Chief Financial Officer); y Victor Cardenas ejerce como CPO (Chief Product Officer). En conjunto, forman parte del equipo encargado de impulsar el desarrollo tecnológico, la gestión y la evolución del producto.
