AVIA: la inteligencia artificial argentina que anticipa la fragilidad en adultos

La inteligencia artificial argentina AVIA puede anticipar hasta cuatro años el riesgo de fragilidad en adultos mayores y ayudar a orientar controles antes de que aparezcan caídas, pérdida de movilidad o dificultades para realizar tareas cotidianas. El sistema fue creado por la Fundación Cuidados de Salud, recibió reconocimientos internacionales y busca transformar información habitual de los pacientes en alertas útiles para la prevención.

La inteligencia artificial argentina para adultos mayores ya tiene una aplicación concreta en el campo de la prevención sanitaria. Se trata de AVIA, sigla de Algoritmo de Validación de Independencia y Autonomía, una herramienta que estima la posibilidad de que una persona desarrolle fragilidad en un período de hasta cuatro años. Su objetivo no es diagnosticar enfermedades ni reemplazar a los profesionales, sino advertir con anticipación qué personas podrían necesitar una evaluación más profunda o un seguimiento cercano.

El desarrollo pertenece a la Fundación Cuidados de Salud y fue elaborado a partir de información longitudinal sobre envejecimiento. En sus pruebas, el modelo alcanzó una sensibilidad cercana al 75% para identificar a quienes presentaban mayor riesgo. La iniciativa también fue distinguida en Ginebra por su aporte a la prevención y al bienestar de los adultos mayores, con la colaboración de la Misión Permanente de la República Argentina ante organismos internacionales.

Cómo funciona AVIA y qué significa anticipar la fragilidad

AVIA transforma datos simples de salud y vida cotidiana en una estimación personalizada de riesgo. La fragilidad no se limita a una enfermedad puntual: describe una condición de mayor vulnerabilidad física y funcional, que puede hacer que una persona tenga más dificultades para recuperarse después de una infección, una internación, una caída o un cambio en su rutina.

En muchos casos, la atención llega cuando el deterioro ya resulta evidente. Una caída repetida, la pérdida de fuerza, la necesidad de ayuda para bañarse o vestirse y el abandono de actividades habituales suelen ser señales tardías. El sistema busca detectar un escenario de riesgo cuando todavía existe margen para intervenir con actividad física adaptada, rehabilitación, controles médicos, acompañamiento familiar o ajustes en el entorno doméstico.

La herramienta no entrega una sentencia sobre el futuro de una persona. Produce una estratificación que permite ordenar prioridades. Un resultado de mayor riesgo puede sugerir la conveniencia de una evaluación geriátrica integral, mientras que un nivel menor no elimina la necesidad de controles ni garantiza que no aparezcan problemas posteriores.

Las 17 variables que utiliza la inteligencia artificial argentina

El modelo comenzó con 97 variables posibles y terminó concentrándose en 17 predictores. Entre ellos aparecen la edad, el sexo, el nivel socioeconómico, la percepción que cada persona tiene sobre su propio estado de salud y la presencia de enfermedades o condiciones frecuentes.

También se consideran diabetes, enfermedad cardíaca, artritis, enfermedad pulmonar, depresión, dolor crónico, dificultades para realizar tareas diarias, tabaquismo, consumo de alcohol, actividad física e índice de masa corporal. Una parte importante de la información se obtiene mediante autorreporte, sin necesidad de análisis de laboratorio ni equipamiento médico complejo.

Ese diseño permite que el cuestionario sea respondido por la propia persona, un familiar, un cuidador o un integrante de un equipo de salud. La evaluación puede completarse desde un navegador, incluso antes de una consulta, para que el profesional reciba una referencia inicial sobre las áreas que debería explorar con mayor atención.

El valor de sumar el contexto social

Uno de los aspectos relevantes de AVIA es que no observa únicamente diagnósticos. La autonomía también está relacionada con la posibilidad de movilizarse, sostener rutinas, acceder a cuidados y contar con redes de apoyo. Incorporar variables sociales y funcionales permite acercar la evaluación a la vida real de los adultos mayores, donde una misma enfermedad puede tener consecuencias muy distintas según el entorno de cada persona.

Esto no significa que el algoritmo comprenda toda la complejidad de una historia individual. La información declarada puede ser incompleta, variar según el momento o estar influida por la interpretación de quien responde. Por ese motivo, el resultado debe funcionar como un apoyo para conversar y decidir, no como una conclusión clínica autónoma.

Qué muestran las pruebas realizadas hasta ahora

La construcción del sistema utilizó datos del Health and Retirement Study de Estados Unidos. La base incluyó 8.596 personas que no presentaban fragilidad al comienzo del seguimiento; dentro de ese grupo, 655 desarrollaron la condición durante los cuatro años posteriores. Una parte de los registros se destinó al entrenamiento y otra, independiente, a la validación del modelo.

En la validación interna sobre 2.809 individuos, AVIA alcanzó un área bajo la curva de 0,83, un indicador utilizado para medir la capacidad de distinguir entre quienes desarrollarán una condición y quienes no. Con un umbral de riesgo del 5%, identificó el 81,2% de los casos futuros y obtuvo un valor predictivo negativo del 97,8%.

El punto de corte puede modificarse según el objetivo de cada institución. Si se prioriza la sensibilidad, se intenta detectar a la mayor cantidad posible de personas en riesgo, aunque eso implique evaluar a más pacientes que finalmente no desarrollen fragilidad. Si se busca una mayor especificidad, se reducen las evaluaciones innecesarias, pero puede quedar fuera una proporción de casos.

De acuerdo con los responsables del proyecto, con un umbral del 5% el sistema seleccionaba a 356 de cada 1.000 personas para una evaluación geriátrica más profunda, detectaba cerca del 81% de los casos futuros y reducía en un 64% la cantidad de evaluaciones. Esos resultados corresponden a la cohorte utilizada para la validación interna y no deben interpretarse como una garantía de desempeño idéntico en todos los hospitales o poblaciones.

Por qué la validación externa será decisiva

El modelo fue elaborado con una base de datos estadounidense y ya cuenta con un piloto en el Hospital Piñero, pero todavía necesita ser probado en nuevas poblaciones. Esa etapa es especialmente importante porque las condiciones sociales, los hábitos, el acceso al sistema sanitario y la composición demográfica pueden modificar el rendimiento de cualquier herramienta predictiva.

Una validación externa debería comprobar si AVIA mantiene resultados confiables en distintos grupos etarios, regiones, niveles de ingresos y modalidades de atención. También permitirá revisar si determinadas variables tienen un peso diferente en la población argentina o si hace falta ajustar el cuestionario para contextos rurales, barrios con menor conectividad o personas con dificultades para responder por internet.

La supervisión continua será necesaria incluso si las próximas pruebas son favorables. Los modelos pueden perder precisión con el paso del tiempo, especialmente cuando cambian los perfiles de los pacientes, los criterios de atención o la forma de cargar información. Las instituciones tendrán que controlar los resultados, documentar los falsos positivos y negativos y establecer quién revisa cada alerta.

Qué lugar ocupa el profesional frente a una alerta

La inteligencia artificial no toma decisiones por sí sola. Una alerta de AVIA no equivale a un diagnóstico de fragilidad y tampoco define automáticamente un tratamiento. El paso siguiente debe ser una evaluación profesional que contemple antecedentes, medicación, movilidad, estado emocional, nutrición, condiciones de la vivienda y red de apoyo.

En una implementación institucional, el desafío principal no es solamente instalar un programa. Es necesario decidir a quién evaluar, en qué momento repetir el cuestionario, qué equipo revisará los resultados y qué circuito se activará para cada nivel de riesgo. Sin esa organización, una predicción puede quedar almacenada sin traducirse en una intervención concreta.

La herramienta puede ser útil en atención primaria, telemedicina, programas de seguimiento poblacional y servicios que acompañan a personas mayores en sus hogares. También podría facilitar la priorización de turnos o evaluaciones cuando los recursos son limitados, siempre que las reglas sean transparentes y no se utilice el puntaje para restringir prestaciones.

Acceso gratuito y posibles usos para instituciones

AVIA está disponible de manera gratuita en avia.cuidadosdesalud.org.ar. El cuestionario puede realizarse desde un navegador y no exige estudios de laboratorio. Para una persona mayor, un familiar o un cuidador, esto reduce barreras de acceso y permite reunir información antes de una consulta.

La Fundación Cuidados de Salud también propone acuerdos, pilotos e integraciones con instituciones. Entre los ámbitos posibles aparecen la atención primaria, la telemedicina y la gestión de grupos de pacientes. En esos casos, la utilidad dependerá de que exista un equipo preparado para interpretar el resultado y acompañar las medidas posteriores.

Para las familias, el principal beneficio potencial es contar con una referencia que ayude a no esperar una crisis para pedir orientación. Aun así, una puntuación baja no debería utilizarse para suspender controles, y una puntuación alta no debe generar alarmas sin una conversación con un profesional. La prevención necesita combinar tecnología, escucha y seguimiento.

AVIA y el desafío de conservar la autonomía durante más tiempo

El envejecimiento poblacional aumenta la necesidad de modelos de atención que no se concentren únicamente en tratar episodios agudos. Conservar la independencia durante más tiempo requiere identificar dificultades tempranas y actuar antes de que una pérdida funcional se vuelva difícil de revertir.

En ese escenario, AVIA propone una aplicación de inteligencia artificial orientada a ordenar información dispersa. Su aporte no consiste en reemplazar la consulta médica, sino en ayudar a decidir dónde poner la atención primero. La iniciativa argentina todavía debe ampliar su validación y demostrar cómo funciona en distintas comunidades, pero ofrece una perspectiva concreta sobre el uso preventivo de los datos de salud.

Para quienes quieran utilizarla, el paso más razonable es completar la evaluación como una orientación inicial y llevar el resultado a un equipo sanitario. Para las instituciones, el desafío será convertir cada alerta en una acción responsable, accesible y medible. Si ese circuito se consolida, AVIA podría contribuir a que más personas reciban apoyo antes de que una caída o una internación marque un deterioro que ya era visible, pero llegó demasiado tarde a la agenda de cuidados.

La información técnica y los reconocimientos mencionados en esta nota fueron difundidos originalmente por Clarín.