Para mí, uno de los usos más nobles de la inteligencia artificial en medicina es cuando se convierte en aliada para salvar vidas que, a simple vista, ya estaban “perdidas”: no reemplazando a los profesionales, sino potenciándolos y dándole una oportunidad extra a pacientes que el sistema ya no sabe cómo ayudar. Y hoy quiero hablar de eso, pero desde el mundo animal; el tema en humanos lo voy a dejar para otro artículo, porque merece su propia guerra de ideas aparte.
Mis cobayos, Tino y el límite humano
Con mi pareja tenemos 19 cobayos. Sí, diecinueve. A esta altura son prácticamente un microecosistema en casa y, como te imaginarás, vivimos en la veterinaria. Nuestro veterinario de cabecera es Tino: un tipo con vocación, que se nota que se preocupa de verdad, que nos atiende siempre con paciencia y que está muy encima de nuestros bichitos.
También tengo que ser honesto: a pesar de toda esa dedicación, más de una vez perdimos cobayos. No fue por desidia, ni por falta de controles, ni por “no hacer nada”. Todo lo contrario: estudios, medicaciones, controles, hacer lo que haya que hacer. Y aun así, algunos no se salvaron. Esa sensación de “hicimos todo lo posible y no alcanzó” pega fuerte.
El caso que más me marcó es el de Jhin, la tercer hija del Gordo y la Gorda, nuestros padres fundadores que arrancaron una saga que terminó en 23 cobayos. Jhin empezó con cosas muy sutiles: se acostaba raro, estaba más quieta, algo en el comportamiento no cerraba. Después llegó el dato duro: empezó a bajar mucho de peso. Llegó a 515 gramos, cuando una cobaya sana tendría que estar más o menos en el rango de 700 a 900 gramos. Ahí ya no era “sensación”, era rojo furioso en el tablero.
La llevamos con Tino, le hicimos placa, tomografía, todo lo que estaba a nuestro alcance. Nada. Los estudios no mostraban una causa clara. Tino nos explicó que podía ser algo digestivo o renal; nos dio tratamiento por el lado digestivo (por posible tema de parásitos) y nos advirtió, con honestidad, que si era renal las chances eran pocas. Hicimos el tratamiento al pie de la letra. Y sin embargo, Jhin seguía bajando de peso.
Cuando la IA entra a la consulta (aunque el vet no lo sepa)
Acá entra la parte incómoda, pero también esperanzadora. Mi pareja, que está cansada de escucharme decir que hay que aprender a pensar con inteligencia artificial, decidió hacer lo que yo siempre predico y rara vez me dejan aplicar en la práctica: abrió ChatGPT y le contó toda la situación.
Le pasó síntomas, comportamientos, contexto, peso, antecedentes. No fue “tirar una pregunta suelta”, fue tratar a la IA como si fuese un consultor: darle historial clínico, ir y volver con actualizaciones, preguntar alternativas, pedir explicaciones.
Entre varias recomendaciones, una fue clave: cambiar la alimentación de Jhin y sumar heno de pastura, porque ella comía viruta y probablemente le estaba faltando fibra. No sonaba a milagro, sonaba a “che, capaz este detalle que pasamos por alto está pegando fuerte”.
Lo interesante no es solo la recomendación, sino la dinámica: no fue una “receta mágica”, fue un ida y vuelta. Mi pareja le iba contando cómo evolucionaba Jhin, y la IA iba refinando sugerencias, como un segundo cerebro ayudando a pensar el caso.
Después de unos días de ajustar la alimentación, monitorear y seguir ese “copilotaje” con IA, empezamos a ver algo que no veníamos viendo con nada: mejoría. Jhin, que llegó a 515 gramos, empezó a subir. Hoy está en 610 gramos. No es solo un número, es un cuerpo que se siente más fuerte, una cobaya que se mueve distinto, y la sensación de que esta vez sí encontramos algo que sirvió.
El elefante en la sala: ¿cómo puede ser que una IA vea algo que un profesional no?
Acá aparece la pregunta incómoda que muchos prefieren esquivar: ¿cómo puede ser que profesionales que estudiaron cinco años, que se siguen formando, que tienen experiencia clínica real, no encuentren una solución que una IA sí logra apuntar?
La respuesta fácil sería pegarle al veterinario, pero no, la respuesta honesta es pegarle al sistema.
Un veterinario, como cualquier médico, tiene:
- – Tiempo limitado por consulta.
- – Información fragmentada: libros, papers, congresos, experiencia propia, experiencia de colegas.
- – Cabeza humana: memoria finita, sesgos, cansancio, guardias, presión.
Una IA tipo ChatGPT, bien usada, tiene otra lógica: puede “ver” patrones en miles de casos similares, revisar protocolos publicados en distintos países, cruzar síntomas con literatura técnica y con experiencias clínicas reportadas en foros académicos. No es más “inteligente”, pero sí tiene un alcance que ninguna persona puede tener sola en su cabeza.
Entonces, que la IA aporte algo que el profesional no vio no es un fracaso del veterinario como persona. Es una evidencia brutal de que el modelo actual, el del profesional aislado, apoyado solo en su conocimiento y algún que otro Googleo rápido, ya no alcanza. Y que seguir pretendiendo que alcance es, en cierta forma, injusto con ellos y peligroso para los pacientes.
El caso de Rosie: cuando la IA ayuda a diseñar una vacuna contra el cáncer
Para que no parezca que esto es solo “la anécdota de mis cobayos”, quiero ir a un caso mucho más grande que se hizo noticia mundial: el de Rosie, la perra de Paul Conyngham en Australia.
Paul no es médico ni veterinario, es un ingeniero y especialista en datos que trabaja en machine learning. Adoptó a Rosie, una mestiza tipo staffy–shar pei, de un refugio en 2019. Años después, le diagnosticaron un mastocitoma, un tipo de cáncer de piel muy común en perros, bastante agresivo y complicado.[1][2][3][4]
Rosie pasó por todo el combo clásico: cirugías, quimioterapia, inmunoterapia. Eso logró frenar un poco la enfermedad, pero los tumores no se reducían. Los veterinarios le dijeron, con la misma honestidad que Tino con nosotros, que no había mucho más por hacer y que los pronósticos iban de uno a seis meses de vida.[5][3][1]
Ahí Paul hizo algo que, para mí, va a ser cada vez más común: usó la IA como asistente de investigación. Empezó a bombardear a ChatGPT con cientos de preguntas sobre cáncer, inmunoterapia, genética, qué se estaba probando en humanos, qué técnicas podrían tener sentido en animales.[4][1][5]
La IA no le dio una “cura mágica”, pero sí lo orientó en un camino concreto:
- – Explorar inmunoterapia personalizada.
- – Secuenciar el ADN del tumor de Rosie.
- – Contactar centros especializados que pudieran hacer ese tipo de análisis.[6][7][5]
Con esa hoja de ruta, Paul pagó alrededor de 3000 dólares para secuenciar el ADN del tumor, comparando tejido sano y tumoral en un centro de genómica de la Universidad de Nueva Gales del Sur (UNSW). Ahí encontraron mutaciones específicas, entre ellas en el gen c‑KIT, que está muy asociado a mastocitomas en perros.[3][1][5][6]
Después, entró en juego una IA más “dura”: AlphaFold, de Google DeepMind, que se usa para modelar estructuras 3D de proteínas. Paul usó AlphaFold para entender cómo eran las proteínas mutadas del cáncer de Rosie y dónde podrían ser vulnerables.[1][5][6][4]
Con todos esos datos sobre la mesa, se conectó con científicos de la UNSW y del UNSW RNA Institute. Juntos diseñaron una vacuna experimental de ARNm personalizada para el tumor de Rosie: básicamente, un cóctel pensado para enseñarle al sistema inmune del perro a reconocer y atacar las proteínas mutadas específicas de ese cáncer.[8][7][1]
Cuando aplicaron la vacuna, uno de los tumores de Rosie se redujo de manera significativa, con estimaciones de reducción en torno al 50–75% según distintas notas y entrevistas. Otros tumores no respondieron igual de bien, y los propios científicos remarcan que esto no es “cura comprobada” ni algo replicable de forma masiva todavía. Pero la calidad de vida de Rosie mejoró, recuperó movilidad, energía y, sobre todo, tiempo con su humano.[9][7][5][6][1]
Lo importante: ChatGPT no curó a Rosie, ni diseñó la vacuna, ni reemplazó a los investigadores. Fue un copiloto intelectual que le permitió a una persona sin formación médica moverse en un terreno extremadamente técnico, entender conceptos, formular mejores preguntas y encontrar a los expertos adecuados.[5][6][1]
La magia del cambio de rol
Si junto el caso de Rosie con el caso de Jhin, aparece un patrón:
– La IA no reemplaza al profesional.
- – La IA tampoco reemplaza el laboratorio, los estudios, la ética, ni los protocolos.
- – Lo que sí hace es bajar la barrera de entrada al conocimiento complejo.
A esto se lo viene llamando “democratización de la ciencia”: una persona sin título puede tener acceso a explicaciones de nivel hiper técnico, cruzar disciplinas y llegar a ideas que antes quedaban encerradas en papers leídos por 50 personas en todo el mundo.[10][8][5]
Cuando mi pareja le cuenta el caso de Jhin a ChatGPT, está haciendo algo similar, en chiquito, a lo que hizo Paul con Rosie en grande: sumar un cerebro extra que no se cansa, que leyó más papers de los que cualquier humano podría leer y que está dispuesto a contestar 200 preguntas seguidas sin quejarse.
El problema no son los veterinarios, es el sistema que los deja solos
Por eso, cuando digo que “no puede ser que una IA resuelva lo que un profesional que estudió cinco años no puede”, no lo digo para pegarle a Tino (Que lo adoramos y estamos super agradecidos), ni a ningún colega. Lo digo para señalar lo ridículo que es el sistema actual.
Pretendemos que un veterinario:
- – Esté al día con avances en todas las especies que atiende.
- – Sepa de clínica, diagnóstico por imágenes, farmacología, nutrición, etología…
- – Atienda guardias, tenga su propio consultorio, se pelee con las prepagas o con el efectivo.
Y además de todo eso, queremos que tenga en la cabeza cada paper nuevo que sale sobre cobayos, sobre mastocitomas, sobre vacunas experimentales, sobre dietas específicas, etc.
No se puede, es inhumano.
La IA viene precisamente a cubrir ese hueco, no para que el veterinario le pregunte “¿qué le doy?” y copie la respuesta, sino para que tenga:
- – Un buscador conversacional que entienda contexto clínico.
- – Un asistente que le explique en simple un paper de inmunología de 30 páginas mientras va de una consulta a otra.
- – Un copiloto que le sugiera hipótesis que él o ella puede filtrar con criterio profesional.
El problema es que el sistema no le da esa herramienta: ni en la formación universitaria, ni en la organización de las clínicas, ni en los marcos regulatorios. Es como pedirle a un cirujano que opere a oscuras porque “toda la vida se operó con vela”.
IA más veterinaria: cómo podría ser la práctica ideal
Si pienso cómo debería ser la práctica veterinaria en este nuevo paradigma, me la imagino así:
- – El tutor llega con el animal y cuenta lo que ve.
- – El veterinario hace la anamnesis, examen físico, decide qué estudios pedir.
- – En paralelo, va cargando síntomas, antecedentes y hallazgos en una IA entrenada con literatura veterinaria seria.
- – La IA devuelve: diagnósticos diferenciales, papers relevantes, guías de tratamiento válidas para esa especie, alertas de interacciones farmacológicas, cosas raras que valdría la pena descartar.
- – El veterinario no “obedece” a la IA: usa eso como insumo, igual que hoy usa un libro o un colega al que llama por teléfono.
En casos complejos, como el de Jhin, o como el cáncer de Rosie, esta combinación podría marcar la diferencia entre “no sabemos qué más hacer” y “probemos este enfoque que está documentado en tal paper, con tales riesgos y tales beneficios”.
Nuevo paradigma: dejar de romantizar el “médico héroe solitario”
Lo que cambia con la IA no es solo la herramienta; es el relato.
Tenemos muy metida la idea del médico o del veterinario héroe, que desde su experiencia, su intuición y su “olfato clínico” resuelve casos imposibles. Ese médico existe, y su experiencia vale oro. Pero la medicina moderna ya no puede depender de héroes aislados. Tiene que depender de sistemas.
La IA, cuando se la integra bien, es justamente una pieza de sistema:
- – Te obliga a documentar mejor los casos, porque hay que darle datos.
- – Te empuja a justificar decisiones, porque lo que te propone viene con referencias.
- – Te permite compartir conocimiento entre clínicas, ciudades y países.
En vez de competir con el veterinario, lo amplifica. En vez de quitarle autoridad, le da más: porque ahora puede decir “mirá, no es solo lo que yo pienso; esto que te propongo está alineado con lo que se está probando en tal lugar”.
Volviendo a Jhin (y a Tino), con más respeto pero también más exigencia
Vuelvo un segundo a Jhin y a Tino, porque ahí es donde este tema me pega más de cerca.
Yo le tengo un agradecimiento enorme a Tino. Se nota que se preocupa, que nos banca, que pone el cuerpo. No quiero un mundo donde Tino desaparezca y me atienda “la IA de la clínica”. Quiero un mundo donde Tino tenga a la IA al lado, como una especie de residente invisible que le trae papers, le ordena ideas y le sugiere cosas.
Lo que sí creo, y lo digo con todo el respeto del mundo, es que ya no alcanza con que los profesionales digan “eso de la IA no es para mí” o “yo prefiero hacerlo a la vieja escuela”. Cuando una herramienta concreta puede marcar la diferencia entre que un animal se siga apagando o empiece a recuperarse, empezar a ignorarla se vuelve casi una cuestión ética.
Y el sistema tiene que acompañar: universidades enseñando a usar IA en clínica, colegios profesionales armando guías de buenas prácticas, clínicas dando tiempo y estructura para que los veterinarios puedan incorporar estas herramientas sin morir de burnout, y sobre todo capacitación y entendimiento de alcance de las IA (No olvidemos que alucinan, entre otras cosas).
Lo que viene: de las cobayas a las personas
En este artículo me concentré en animales porque, de alguna manera, eso nos permite explorar el tema con un poco menos de carga ideológica. Es más fácil aceptar experimentación, innovación y “ensayo y error” cuando se trata de mascotas que cuando se trata de humanos, (Para algunos, no para mi) aunque detrás haya la misma lógica de fondo: usar IA para empujar los límites de lo posible en medicina.[10][1][5]
El caso de Rosie, la historia de Jhin y nuestras visitas a Tino, para mí, son señales claras de un nuevo paradigma: uno donde el conocimiento médico ya no está encapsulado solo en la cabeza de los profesionales, sino distribuido entre humanos, máquinas y sistemas. Donde el objetivo final —salvar vidas, o al menos dar más tiempo y mejor calidad de vida— se vuelve un trabajo en equipo entre todos: veterinarios, tutores, ingenieros, científicos y, sí, también modelos de IA.[8][5][10]
En el próximo artículo, quiero llevar este mismo razonamiento al terreno humano. Porque si una IA puede ayudar a que una cobaya de 515 gramos vuelva a ganar peso, o a que una perra con cáncer tenga más tiempo de vida, no podemos seguir haciendo de cuenta que esto es solo “una curiosidad tecnológica”. Es, posta, una oportunidad histórica para replantear cómo entendemos la medicina. Y negarse a verla sería, ahí sí, un acto de irresponsabilidad.
Fuentes:
- https://cybernews.com/ai-news/chatgpt-dog-vaccine/
- https://www.hindustantimes.com/world-news/us-news/who-is-paul-conyngham-australian-tech-expert-creates-first-personalized-cancer-vaccine-for-his-dog-using-chatgpt-101773578023974-amp.html
- https://www.thestandard.com.hk/wellness/article/326969/Pet-owner-saves-dogs-life-by-using-ChatGPT-and-AlphaFold-to-create-cancer-vaccine
- https://www.indiatoday.in/technology/news/story/man-uses-chatgpt-and-alphafold-to-build-diy-mrna-cancer-vaccine-saves-dog-2882198-2026-03-15
- https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/896878/ai-did-not-cure-this-dogs-cancer
- https://www.thestreet.com/health/tech-boss-uses-ai-and-chatgpt-to-make-his-dog-a-cancer-vaccine
- https://x.com/AnishA_Moonka/status/2032839765687763256
- https://www.linkedin.com/posts/unswrna_meet-the-man-who-designed-a-cancer-vaccine-activity-7439769411143651328-YkNm
- https://www.dailymail.co.uk/news/article-15644819/paul-conyngham-dog-vaccine-cancer.html
- https://www.forbes.com/sites/johnwerner/2026/04/05/he-solved-his-dogs-cancer-three-ai-models-helped/
- https://www.thenews.com.pk/latest/1396900-paul-conyngham-uses-chatgpt-and-alphafold-to-develop-a-life-saving-cancer-vaccine-for-his-dog
- https://www.youtube.com/watch?v=MgY8MkJg8js
- https://www.facebook.com/verge/posts/chatgpt-did-not-cure-a-dogs-cancer/1317499960239474/
- https://www.instagram.com/p/DV8X6MLEcaT/
