Google agrupa sus nuevas aplicaciones de IA para ciencia, salud y clima

Google dio a conocer un repaso por sus aplicaciones de inteligencia artificial en salud, genética, meteorología, educación y respuesta ante crisis. El texto, firmado por James Manyika, no presenta un producto único, sino un conjunto de iniciativas que van desde funciones comerciales hasta prototipos de investigación. Una de sus advertencias es no equiparar resultados de evaluaciones acotadas con predicciones de modelos ni con beneficios ya demostrados en uso sostenido.

Un atlas genético con 9.000 millones de variantes

Uno de los proyectos centrales es AlphaGenome Atlas, presentado por Google DeepMind el 8 de septiembre de 2026. La plataforma reúne predicciones sobre los efectos moleculares de unos 9.000 millones de posibles cambios de una sola letra en el genoma humano. Son variantes de una letra del ADN, y lo que entrega el sistema es una predicción computacional, no una conclusión clínica.

El conjunto de datos ocupa cerca de un petabyte y se puede consultar en un portal para investigadores. Incluye una puntuación que combina las predicciones de AlphaGenome y AlphaMissense para ayudar a priorizar variantes potencialmente relevantes. Como todo el atlas es predictivo, sus resultados requieren comprobación experimental antes de usarlos en conclusiones clínicas.

Pronósticos por hora y un sistema para crisis

El portafolio incluye WeatherNext 3, un modelo meteorológico que incorpora observaciones satelitales recientes y genera actualizaciones cada hora. Para algunas variables de superficie, la resolución es de cinco kilómetros, frente a los 25 kilómetros de WeatherNext 2. Google afirma que sus productos pueden mejorar hasta 50 por ciento las previsiones de precipitación con un horizonte de un día o más.

Esa cifra corresponde a esa variable y a evaluaciones descritas por la compañía, no a una mejora uniforme para cualquier región o condición meteorológica. WeatherNext 3 ya se integró en el Buscador de Google, Gemini, Google Maps, Google Maps Platform y Google Cloud.

En Google Research hay además un sistema experimental llamado Planetary Prediction Engine, que automatiza la selección de datos, la construcción de modelos geoespaciales (es decir, modelos que usan datos de territorio) y su evaluación a partir de instrucciones en lenguaje natural. En una prueba relacionada con el brote de ebolavirus Bundibugyo de 2026 en la República Democrática del Congo, identificó 15 de 18 nuevas zonas sanitarias afectadas en cinco previsiones semanales. Google reporta el resultado como una recuperación del 83,3 por ciento entre los diez lugares con mayor riesgo. Es un caso de estudio, no una tasa general de acierto para epidemias o crisis humanitarias.

Mamografías y qué significa para Chile

En el área de salud, Google destaca un estudio publicado en Nature Cancer sobre detección de cáncer de mama. El sistema se evaluó con 115.973 mamografías históricas y una prueba prospectiva no intervencionista, en la que los centros médicos siguieron operando con su flujo habitual. En el análisis retrospectivo, la tasa de detección subió de 7,54 a 9,33 casos por cada mil mujeres y el modelo identificó el 25 por ciento de los cánceres de intervalo, aquellos que aparecen entre dos mamografías de rutina y no se habían encontrado en el flujo original. La fase prospectiva confirmó la viabilidad técnica, pero mostró cambios entre los datos históricos y los casos actuales, por lo que los autores pidieron recalibrar el sistema y mantener una supervisión continua.

El balance menciona además formación, accesibilidad lingüística y transformación del trabajo, aunque en esos apartados los resultados provienen en su mayoría de métricas internas. El balance no anuncia ningún piloto en Chile. Si una de estas herramientas llegara a usarse localmente, antes tendría que completar procesos de validación como los que pide el propio estudio de mamografías; el documento no detalla ningún plan en ese sentido.

Con información de DiarioTI