{"id":18687,"date":"2026-07-09T05:18:05","date_gmt":"2026-07-09T08:18:05","guid":{"rendered":"https:\/\/rtmedical.com.br\/tmp-es-1783585084851\/"},"modified":"2026-07-09T05:18:09","modified_gmt":"2026-07-09T08:18:09","slug":"sheba-arc-dana-farber-ia-oncologia-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/sheba-arc-dana-farber-ia-oncologia-es\/","title":{"rendered":"Sheba y Dana-Farber firman acuerdo de IA en oncolog\u00eda"},"content":{"rendered":"

El Sheba Medical Center, a trav\u00e9s de su hub de innovaci\u00f3n ARC Landing Boston<\/strong>, firm\u00f3 un memorando de entendimiento (MOU) con el Dana-Farber Cancer Institute<\/strong> para explorar colaboraciones en salud digital, inteligencia artificial e innovaci\u00f3n en oncolog\u00eda. El acuerdo crea un marco para evaluar iniciativas conjuntas en el cuidado del c\u00e1ncer apoyado por IA, tecnolog\u00edas de salud digital y otras \u00e1reas de inter\u00e9s com\u00fan. No se divulgaron los t\u00e9rminos financieros ni los proyectos espec\u00edficos.<\/p>\n

\"Laboratorio
Las alianzas entre hubs de innovaci\u00f3n hospitalaria y centros oncol\u00f3gicos aceleran la validaci\u00f3n de la IA en el cuidado del c\u00e1ncer. Foto ilustrativa: Pexels.<\/figcaption><\/figure>\n

Qu\u00e9 se anunci\u00f3<\/h2>\n

ARC Landing Boston fue creado por el Sheba Medical Center, de Israel, y por su brazo de innovaci\u00f3n ARC (sigla en ingl\u00e9s de Accelerate, Redesign, Collaborate), con la misi\u00f3n de conectar startups, sistemas de salud y emprendedores con el ecosistema de ciencias de la vida de Massachusetts. Bajo el memorando, Dana-Farber aportar\u00e1 su experiencia en investigaci\u00f3n y atenci\u00f3n cl\u00ednica del c\u00e1ncer, mientras que ARC ofrece su plataforma de innovaci\u00f3n para evaluar y escalar tecnolog\u00edas emergentes.<\/p>\n

"Nuestra alianza con el Dana-Farber Cancer Institute representa un paso importante en la expansi\u00f3n de la red de socios cl\u00ednicos de referencia de ARC Landing Boston", afirm\u00f3 el profesor Eyal Zimlichman<\/strong>, director de innovaci\u00f3n y de IA del Sheba y fundador de ARC. Seg\u00fan \u00e9l, combinar la plataforma de innovaci\u00f3n del Sheba con la experiencia de clase mundial de Dana-Farber crea la oportunidad de acelerar el desarrollo, la evaluaci\u00f3n y la adopci\u00f3n de tecnolog\u00edas capaces de mejorar los desenlaces de los pacientes. Adam Reich<\/strong>, vicepresidente s\u00e9nior de estrategia de negocios de Dana-Farber, dijo que la instituci\u00f3n ve en la colaboraci\u00f3n la posibilidad de evaluar tecnolog\u00edas emergentes que puedan apoyar sus prioridades de investigaci\u00f3n y cl\u00ednicas.<\/p>\n

Fundado en el Sheba en 2019, ARC es una red global de innovaci\u00f3n en salud enfocada en el desarrollo y la implementaci\u00f3n de tecnolog\u00eda liderados por m\u00e9dicos. De acuerdo con la organizaci\u00f3n, la red opera en 12 pa\u00edses y en m\u00e1s de 30 sistemas de salud en el mundo. El Sheba, con sede en Tel Hashomer, ya fue reconocido por la revista Newsweek entre los mejores hospitales del planeta.<\/p>\n

Por qu\u00e9 los hospitales crean hubs de innovaci\u00f3n<\/h2>\n

El auge de hubs como ARC responde a una dificultad estructural del sector: convertir promesas tecnol\u00f3gicas en beneficio cl\u00ednico real. Las startups de IA nacen con algoritmos entrenados en bases de datos p\u00fablicas o limitadas, pero carecen del acceso a flujos asistenciales, a datos representativos y a la validaci\u00f3n prospectiva que solo un gran centro m\u00e9dico puede ofrecer. Al acercar a los desarrolladores a los equipos asistenciales, los hubs acortan el camino entre la prueba de concepto y la rutina del hospital.<\/p>\n

Este modelo de desarrollo liderado por m\u00e9dicos tiende a producir herramientas m\u00e1s adaptadas al trabajo real. En lugar de soluciones en busca de un problema, las tecnolog\u00edas se moldean seg\u00fan necesidades identificadas junto a la cama del paciente, en el laboratorio de patolog\u00eda o en la sala de planificaci\u00f3n de radioterapia. Para el centro oncol\u00f3gico, la contrapartida es el acceso anticipado a innovaciones y la posibilidad de influir en su dise\u00f1o. No por casualidad, grandes grupos y fondos han ampliado sus aportes en el sector, como muestra la reciente inversi\u00f3n estrat\u00e9gica en oncolog\u00eda<\/a> que evidencia el apetito del mercado por activos de cuidado del c\u00e1ncer.<\/p>\n

IA en el cuidado del c\u00e1ncer: d\u00f3nde ya act\u00faa la tecnolog\u00eda<\/h2>\n

Hablar de "IA en oncolog\u00eda" es hablar de aplicaciones muy distintas entre s\u00ed. En la imagen, algoritmos de aprendizaje profundo ya ayudan en la detecci\u00f3n y caracterizaci\u00f3n de n\u00f3dulos pulmonares, lesiones mamarias y hallazgos incidentales, priorizando ex\u00e1menes cr\u00edticos en las colas de informe. En la patolog\u00eda digital, los modelos analizan l\u00e1minas completas para apoyar la graduaci\u00f3n tumoral y el conteo de mitosis. En la planificaci\u00f3n de radioterapia, la segmentaci\u00f3n autom\u00e1tica de \u00f3rganos de riesgo reduce de horas a minutos una etapa antes totalmente manual. Existen adem\u00e1s modelos de predicci\u00f3n de riesgo, de respuesta al tratamiento y de selecci\u00f3n de terapias.<\/p>\n

La madurez regulatoria acompa\u00f1a este avance: la mayor\u00eda de los dispositivos de IA autorizados por agencias como la FDA se concentra justamente en radiolog\u00eda y cardiolog\u00eda, como detalla nuestro panorama de los principales proveedores de IA con aval de la FDA<\/a>. Incluso el procesamiento de lenguaje llega al consultorio, con modelos de gran porte que se prueban para estructurar y resumir el informe radiol\u00f3gico<\/a> en un lenguaje accesible para el paciente.<\/p>\n

El punto sensible, sin embargo, es la brecha entre el piloto y la adopci\u00f3n cl\u00ednica. Muchos algoritmos muestran un desempe\u00f1o excelente en estudios retrospectivos y fracasan cuando se exponen a poblaciones, equipos y protocolos distintos de aquellos con los que fueron entrenados. La validaci\u00f3n prospectiva, el monitoreo continuo del desempe\u00f1o, la integraci\u00f3n a la historia cl\u00ednica y la capacitaci\u00f3n de los equipos son etapas costosas y prolongadas que muchas empresas subestiman. Y es precisamente esa brecha de validaci\u00f3n la que alianzas como la de ARC con Dana-Farber se proponen atacar.<\/p>\n

Implicaciones para la industria y para Am\u00e9rica Latina<\/h2>\n

Para el mercado, acuerdos de este tipo funcionan como un sello de credibilidad: una tecnolog\u00eda validada en un centro del porte de Dana-Farber gana argumentos comerciales y regulatorios que aceleran su llegada a otros pa\u00edses. Para Brasil y Am\u00e9rica Latina, el efecto suele ser indirecto, pero relevante. Las soluciones que maduran en estos ecosistemas tienden a definir el est\u00e1ndar internacional que luego ser\u00e1 importado, adaptado y reembolsado en la regi\u00f3n.<\/p>\n

Esto refuerza la importancia de que hospitales y cl\u00ednicas de la regi\u00f3n sigan de cerca este movimiento, exijan evidencia local antes de adoptar e inviertan en infraestructura de datos que permita reproducir los beneficios observados en el exterior. Sin datos organizados, interoperables y representativos de la poblaci\u00f3n local, el riesgo es importar algoritmos que no entregan el mismo desempe\u00f1o fuera de su entorno original.<\/p>\n

Perspectivas y limitaciones<\/h2>\n

Es importante calibrar las expectativas. Lo que se firm\u00f3 es un memorando de entendimiento, es decir, un compromiso de explorar oportunidades, y no un contrato con metas, presupuesto o cronograma definidos. No hay montos divulgados ni proyectos concretos anunciados; los pr\u00f3ximos pasos depender\u00e1n de la identificaci\u00f3n de tecnolog\u00edas prometedoras y de la estructuraci\u00f3n de iniciativas conjuntas.<\/p>\n

Aun as\u00ed, la direcci\u00f3n es clara. Al unir la plataforma de innovaci\u00f3n del Sheba, ya distribuida por decenas de sistemas de salud, con la experiencia oncol\u00f3gica de Dana-Farber, la alianza crea un canal estructurado para probar, refinar y escalar tecnolog\u00edas de IA en el cuidado del c\u00e1ncer. Si logra convertir los pilotos en pr\u00e1ctica cl\u00ednica validada, el modelo puede volverse una referencia m\u00e1s de c\u00f3mo llevar la inteligencia artificial de la promesa a la cama del paciente.<\/p>\n

Fuente:<\/strong> DOTmed<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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