La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa lejana en la sanidad para convertirse en una herramienta que ya interviene, de formas muy distintas, en el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades complejas. En las últimas semanas se han conocido avances que van desde vacunas oncológicas diseñadas a medida del tumor de cada paciente hasta sistemas capaces de encontrar, en cuestión de minutos, lo que un equipo médico no localizó en días. Repasamos seis frentes en los que la IA está moviendo la aguja en cáncer, fertilidad, cardiología y enfermedades raras, y las preguntas que todavía quedan abiertas antes de que estas tecnologías lleguen a la consulta de forma generalizada.

Una vacuna de ARNm diseñada por IA contra el melanoma

El caso más avanzado en fase clínica es el de Moderna y Merck, que desarrollan intismeran autogene (también conocido como V940 o mRNA-4157), un tratamiento combinado con Keytruda para pacientes con melanoma de alto riesgo. Un ensayo de fase 3 con 1.137 pacientes ya ha cumplido su objetivo principal de supervivencia libre de recurrencia y un objetivo secundario clave sobre metástasis a distancia. En la fase 2b, la combinación redujo el riesgo de recurrencia o muerte en un 49% y el de metástasis a distancia o muerte en un 59%, frente a Keytruda en solitario.

La clave está en el algoritmo: analiza las mutaciones del tumor de cada paciente para seleccionar hasta 34 neoantígenos y fabricar así una vacuna individualizada. El tratamiento sigue en fase de investigación y todavía no cuenta con la aprobación de la FDA.

Cuando faltan fármacos: la IA que rebusca entre los ya aprobados

De las 18.000 enfermedades reconocidas en el mundo, solo unas 4.000 cuentan con un medicamento aprobado por la FDA. Ese vacío es el que intenta llenar Every Cure, la organización sin ánimo de lucro cofundada por el médico David Fajgenbaum, con un sistema de IA capaz de generar decenas de millones de predicciones sobre qué fármacos ya existentes podrían servir para tratar una enfermedad distinta a la que fueron diseñados, en menos de un día.

Uno de los casos que mejor ilustra el potencial de este enfoque es el de Kaila Mabus. Con solo 13 años le diagnosticaron la enfermedad de Castleman multicéntrica, una patología rara para la que apenas existen tratamientos específicos. El sistema de Every Cure rastreó entre miles de fármacos ya aprobados y señaló uno pensado originalmente para trastornos de la sangre: el ruxolitinib. La respuesta llegó antes de lo esperado y, en enero de 2021, Kaila entró en remisión.

Historias como la suya son las que impulsan iniciativas similares desde el propio Gobierno de Estados Unidos. A través del proyecto MATRIX, la agencia ARPA-H utiliza aprendizaje automático para detectar, entre los medicamentos que ya están en el mercado, posibles usos que nadie había contemplado hasta ahora.

Encontrar lo invisible: IA contra la infertilidad masculina

En el Columbia University Fertility Center han desarrollado STAR (Sperm Tracking and Recovery), un sistema que analiza alrededor de 1,1 millones de imágenes por hora para localizar espermatozoides en muestras de pacientes con azoospermia o criptozoospermia, dos formas de infertilidad masculina severa. En una de las pruebas, STAR encontró 44 espermatozoides en una hora, en una muestra en la que un equipo de embriólogos había buscado durante dos días sin resultado.

La tecnología ya ha dado su primer fruto: el primer embarazo reportado se confirmó en marzo de 2025, tras casi veinte años de intentos de la pareja. Según los datos del centro, el sistema localiza espermatozoides en el 28% de los casos previamente diagnosticados como azoospermia, con una tasa de fecundación del óvulo del 20% y de desarrollo de embriones de buena calidad del 18%.

Anticipar un infarto hasta 15 años antes

Investigadores de la Universidad de Hong Kong han presentado CardiOmicScore, un análisis de sangre basado en IA que combina información de 2.920 proteínas circulantes, 168 metabolitos y datos genómicos, entrenado con información del UK Biobank. El sistema evalúa el riesgo de enfermedad coronaria, ictus, insuficiencia cardiaca, fibrilación auricular, enfermedad arterial periférica y tromboembolismo venoso, y según sus autores podría señalar un riesgo elevado hasta 15 años antes de que aparezcan síntomas. Por ahora, la herramienta se mantiene en fase de investigación y no está disponible en la práctica clínica.

Tumores en miniatura para probar fármacos sin arriesgar al paciente

En la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) trabajan en una plataforma de organoides tumorales: réplicas en 3D de tumores reales, bioimpresas y analizadas mediante imagen asistida por IA, capaz de seguir a miles de organoides individuales de forma simultánea. El objetivo es identificar qué fármacos responden mejor en cada caso antes de administrarlos al paciente, un paso hacia la medicina oncológica personalizada. La tecnología continúa en fase de desarrollo y validación.

La voz como biomarcador de enfermedades neurodegenerativas

Un frente más incipiente es el de los biomarcadores de voz: sistemas de IA que analizan cambios sutiles en el habla para vigilar enfermedades como el ELA o el párkinson. Según un artículo de perspectiva publicado el 4 de septiembre de 2026 en npj Digital Medicine, ninguna de estas herramientas cuenta todavía con una cualificación formal de la FDA o la EMA, aunque una de las plataformas ya ha recibido la designación de Breakthrough Device de la agencia estadounidense.

Lo que conviene preguntar antes de fiarse de una IA médica.

 La mayoría de estos avances comparten una misma advertencia: separar la ciencia prometedora de los tratamientos que un paciente puede recibir hoy. Antes de dar por buena cualquier tecnología basada en IA en el ámbito médico, conviene plantear cuatro preguntas:

• • ¿Qué hace exactamente el algoritmo
  • ¿Quién revisa sus resultados
  • ¿Cuál es su estatus regulatorio?
  • ¿Qué ocurre con los datos de salud que utiliza?

Salvo contadas excepciones, la mayoría de los desarrollos descritos aquí se encuentran todavía en fase experimental o de ensayo clínico, y ninguno sustituye, por el momento, el criterio médico.