Una IA creada por dos argentinas podría cambiar un punto clave en el diagnóstico de cáncer. El sistema fue desarrollado por Ana Gorodisch y Martina Belluomini, dos bioingenieras de 24 años egresadas del ITBA, y permite identificar mutaciones vinculadas con tumores a partir de imágenes de biopsias en apenas cinco minutos. Hoy, ese tipo de estudios puede demorar semanas o incluso hasta un mes. La herramienta ya fue entrenada con datos de patología digital de Argentina, atraviesa instancias de validación en instituciones médicas y apunta a orientar tratamientos sin depender de análisis adicionales complejos.
La IA analiza biopsias habituales y busca detectar señales del cáncer que no se ven a simple vista
El proyecto se apoya en imágenes de biopsias tumorales que ya forman parte de los estudios médicos comunes en pacientes oncológicos. Es decir, no requiere sumar procedimientos especiales para empezar a trabajar sobre ese material.
A partir de esas imágenes, la inteligencia artificial fue diseñada para reconocer mutaciones asociadas al cáncer que no pueden ser advertidas por el ojo humano. Además, según lo informado sobre el desarrollo, también puede indicar qué tratamiento tendría más chances de resultar efectivo.
Ese punto aparece como uno de los ejes más fuertes de la propuesta, porque el acceso a análisis complejos no está garantizado en todos los centros de salud. Por eso, la herramienta busca aprovechar recursos que ya existen dentro de la práctica habitual.
Dos argentinas transformaron una tesis del ITBA en una startup enfocada en salud
La iniciativa comenzó en 2023 como tesis de grado de Gorodisch y Belluomini en el Instituto Tecnológico de Buenos Aires. Un año después, en 2024, el trabajo fue presentado en un congreso de la American Society of Clinical Oncology.
Según el recorrido del proyecto, fue en ese ámbito donde advirtieron con más claridad la necesidad médica que había detrás de esta clase de soluciones. También detectaron que en Argentina había pocas propuestas de este tipo, pese a la demanda existente.
Con esa base, en 2025 fundaron Kuvia, una startup dedicada a aplicar inteligencia artificial en salud. Desde esa empresa siguen desarrollando una herramienta orientada a detectar un biomarcador considerado clave en cáncer de colon y cáncer de endometrio.
El desarrollo ya se prueba en instituciones médicas y sumó interés fuera de Argentina
De acuerdo con la información difundida, el sistema ya fue entrenado con los primeros datos de patología digital del país. Ahora atraviesa una etapa de validación en distintas instituciones médicas, entre ellas Biogenar, un laboratorio de anatomía patológica de Buenos Aires.
Al mismo tiempo, el trabajo de las dos argentinas también recibió reconocimiento internacional. Gorodisch y Belluomini fueron seleccionadas por Transformar Salud, Fundación Garrahan y Roche para avanzar en una IA orientada al cáncer pediátrico. A eso se sumó una distinción del Harvard Health Systems Innovation Lab, que destacó la solución entre proyectos globales vinculados con inteligencia artificial y salud.
En la actualidad, Kuvia está integrada por Ana Gorodisch como CEO, Martina Belluomini como CTO y dos especialistas en ciencia de datos. Además, el equipo trabaja junto a un laboratorio de diagnósticos de Estados Unidos y mantiene conversaciones para expandirse a Brasil.
El objetivo es acortar tiempos frente a estudios que hoy tardan semanas
Uno de los principales datos del desarrollo es la velocidad. Mientras los procedimientos actuales para detectar biomarcadores genéticos pueden extenderse durante semanas o llegar hasta un mes, esta tecnología promete hacerlo en cinco minutos sobre imágenes de biopsias tumorales.
La propuesta fue presentada por sus creadoras como una respuesta concreta a las demoras y a las dificultades de acceso que existen en estudios oncológicos. En lugar de depender de métodos que no siempre están disponibles, el sistema intenta ofrecer una alternativa más rápida a partir de estudios ya realizados.
Las impulsoras del proyecto resumieron así la meta de la herramienta: “Queremos usar nuestra tecnología no solo para generar diagnósticos más rápidos y económicos, sino también para desarrollar nuevos diagnósticos que hoy no existen”.