Nikhil Vytla, SM ’25, crea software de inteligencia artificial con énfasis en resultados confiables Nikhil Vytla estaba en la escuela secundaria cuando programó su primera aplicación para teléfono móvil. Junto con su amigo, creó una aplicación que accedía a artículos de noticias de diferentes sitios web, los traducía a cualquier idioma y luego utilizaba tecnología de texto a voz para leerlos en voz alta. La inspiración de Vytla para la aplicación estuvo cerca de casa. “A mi abuelo le encantaba leer las noticias, pero con el tiempo, [desarrolló] degeneración macular relacionada con la edad y perdió la vista. Ya no podía leer sus periódicos favoritos”, dijo. “Esa fue mi motivación para desarrollar tecnología que ayudara a las personas de mis comunidades —las personas que me importaban” Desde su primera incursión en el mundo del desarrollo de software, Vytla ha seguido persiguiendo su pasión por la construcción de tecnología a lo largo de su carrera educativa y profesional. Su enfoque en el uso de inteligencia artificial (IA) en la atención médica surgió al presenciar de primera mano cómo la tecnología podría abordar desafíos humanos reales, particularmente para las poblaciones vulnerables que podrían beneficiarse más de herramientas médicas más precisas y accesibles. En marzo completó su Maestría en Ciencias en Ciencias de Datos de Salud desde el Departamento de Bioestadística en Harvard TH. Escuela Chan de Salud Pública. Creando tecnología para el bien social Para obtener su título universitario, Vytla estudió informática y estadística en la Universidad de Carolina del Norte (UNC) en Chapel Hill. Se interesó en aplicar sus habilidades técnicas a proyectos de bien social, particularmente en el campo de la salud. “La atención médica representa esta increíble intersección donde la innovación técnica puede tener un impacto inmediato que cambie la vida”, dijo. “Cuando se crea software que podría ayudar a los médicos a salvar vidas o mejorar los resultados de los pacientes, el trabajo adquiere un significado completamente diferente” Está particularmente orgulloso de ser miembro fundador del capítulo de su universidad Ciencias de la Computación + Bien Social. En la organización, equipos de estudiantes se asociaron con organizaciones sin fines de lucro y nuevas empresas locales para desarrollar aplicaciones móviles y otras tecnologías. Por ejemplo, Vytla y sus compañeros de equipo trabajaron con el sistema hospitalario UNC Health para crear un software de realidad virtual (VR) para niños inmunodeprimidos, que tenían que permanecer en alas aisladas del hospital debido a su susceptibilidad a las enfermedades. Utilizando cascos de realidad virtual, los niños podrían realizar excursiones virtuales a museos, explorar entornos submarinos o jugar juegos interactivos. “Ver la cara de un niño iluminarse mientras prácticamente nadaba con delfines mientras estaba confinado en una cama de hospital —es entonces cuando te das cuenta de que la tecnología no se trata sólo de algoritmos y códigos”, dijo. “Se trata de devolver la alegría y las posibilidades a las personas cuando más las necesitan.” Después de la universidad, Vytla aceptó un trabajo como ingeniero de software para la startup TruEra, donde desarrolló métodos para explicar mejor cómo funcionan los modelos de IA. “La IA es una caja negra”, dijo. “¿Cómo puedes saber qué características o influencias son más importantes para el modelo en términos de tomar una decisión —como la predicción de un determinado resultado, por ejemplo [si un paciente tiene una] enfermedad o no?” Según Vytla, la explicabilidad de la IA también es importante para determinar la equidad en cómo los modelos utilizan características protegidas —rasgos como raza y género que están legalmente protegidos contra la discriminación— para tomar decisiones como aprobaciones de préstamos o tarjetas de crédito o diagnósticos de salud. “Mi objetivo no es sólo hacer que la IA sea más inteligente—es crear una IA que funcione equitativamente para todos. Quiero cerrar la brecha entre la investigación de inteligencia artificial de vanguardia y las herramientas prácticas que realmente podrían mejorar la atención al paciente en entornos clínicos reales”, dijo. Vytla señaló que la necesidad de una IA confiable en la atención médica es particularmente urgente—los estudios han demostrado que algunos sistemas de IA médica exhiben sesgos raciales, como algoritmos que subestiman los niveles de dolor en pacientes negros o herramientas de diagnóstico entrenadas principalmente con datos de poblaciones blancas, lo que lleva a diagnósticos menos precisos para las personas de color. Con el objetivo de trabajar en este tipo de temas, se propuso estudiar en la Escuela Chan de Harvard. Mejorar el diagnóstico de lesiones traumáticas En el programa de ciencia de datos de salud, Vytla pasó a formar parte de una cohorte muy unida de estudiantes. “Pudimos construir una red cercana y confiar y apoyarnos mutuamente a través de clases bastante difíciles, cursos y problemas complejos”, dijo. “Creo que la camaradería era realmente importante. No sé si habría logrado superar el programa sin ese tipo de apoyo.” Además de las clases, completó su proyecto final en el Laboratorio de Informática Quirúrgica en la Facultad de Medicina de Harvard y en el Centro Médico Beth Israel Deaconess. El proyecto se centró en el proceso de diagnóstico de pacientes que acuden a urgencias con lesiones traumáticas por, por ejemplo, accidentes automovilísticos o caídas. Vytla trabajó en el desarrollo de un modelo de IA para ayudar a los cirujanos a realizar diagnósticos más precisos. “La toma de decisiones clínicas en la atención del trauma es altamente subjetiva. Hay mucha variabilidad en cómo los diferentes cirujanos tratan a los pacientes, lo que podría provocar lesiones omitidas y tratamientos retrasados, o resultados potencialmente inconsistentes”, explicó. El modelo de IA de Vytla utilizó varios factores como insumos para el análisis. El componente principal fueron los resultados de los pacientes obtenidos a partir de imágenes médicas —como radiografías y tomografías computarizadas—, que fueron redactadas por los médicos en informes. Según Vytla, diferentes médicos rara vez utilizan exactamente la misma terminología para describir las mismas observaciones, por lo que el paso inicial del modelo implicó analizar el texto y convertirlo en términos estandarizados para los diagnósticos. Luego, el modelo incorporó información adicional, incluida la demografía de los pacientes y los resultados de los

I. Glenn Cohen, de la Facultad de Derecho de Harvard, explica el panorama legal que rodea a los datos genéticos, las razones para más leyes de protección al consumidor y los pasos que deben seguir los consumidores para proteger sus datos personales y genéticos. Un experto en políticas de derecho sanitario afirma que el futuro incierto de una empresa de biotecnología muestra la necesidad de proteger la información genética personal. Un reciente papel publicado en el New England Journal of Medicine pide regulaciones para proteger los datos personales y genéticos de los clientes’ a la luz del futuro incierto de la empresa de biotecnología 23andMe. La empresa de pruebas genéticas se hizo muy popular después de su lanzamiento en 2007, con millones de clientes enviando muestras de saliva para su análisis y conocer su ascendencia y composición genética. La empresa fue valorada en 6.000 millones de dólares, o 17,65 dólares por acción, poco después de salir a bolsa en 2021. Desde entonces, ha caído a alrededor de 48 millones de dólares, o 1,78 dólares por acción, después de una violación de datos en 2023 y la renuncia de algunos miembros de la junta. La firma dijo en enero que está explorando “alternativas estratégicas”, incluida la venta de la empresa o los activos, la reestructuración o la combinación de negocios, entre otras opciones. En esta conversación editada, I. Glenn Cohen, uno de los autores del artículo y director de la facultad del Centro Petrie-Flom En la Facultad de Derecho de Harvard, explica el panorama legal que rodea a los datos genéticos, las razones para más leyes de protección al consumidor y los pasos que deben seguir los consumidores para proteger sus datos personales y genéticos. Si 23andMe se declarara en quiebra, ¿qué podría pasar con los datos genéticos de 14 millones de personas que posee la empresa? Como 23andMe enfrenta importantes dificultades financieras y podría comprarse directamente o declararse en quiebra y vender sus activos, toda la información genética y de salud proporcionada por las personas es un activo valioso para la empresa. Muchas personas han utilizado servicios como 23andMe, Ancestry.com y otros, que son empresas de pruebas genéticas directas al consumidor, para responder preguntas sobre su ascendencia o su código genético. Pero al responder estas preguntas por sí mismos, también han contribuido a estas enormes bases de datos genéticas. Nuestra preocupación es que puedan terminar en manos de alguien que no sea 23andMe, de una manera que muchas personas que le han dado su información a 23andMe nunca contemplaron y podrían oponerse. ¿Cuáles son los posibles escenarios de caso y cuáles son sus preocupaciones? Uno de ellos trata sobre la seguridad de los datos. Vimos que 23andMe en sí fue objeto de una violación masiva de datos en 2023, y si la empresa que se hace cargo de los datos carece de una buena seguridad de datos, existe la posibilidad de una violación. Curiosamente, hubo un tiempo en que el Pentágono le decía al personal militar que no usara estos kits de ADN para uso doméstico porque le preocupaba la seguridad nacional. Una preocupación más cotidiana es que su información genética pueda estar disponible para otros y es posible que usted pueda ser reidentificado. Para darte un ejemplo de a estudiar varios años Hace tiempo, varios investigadores utilizaron datos genéticos para intentar identificar, a través de lo que se denomina tecnología y enfoque de estudios de asociación del genoma completo (GWAS), qué partes del genoma estaban asociadas con ser gay. Es comprensible que muchas personas que habían proporcionado su información genética estuvieran molestas ante la idea de que este pudiera ser un posible uso de su información. Entonces, si bien los clientes han tomado la decisión de compartir con 23andMe, de quien obtienen muchos beneficios, en realidad tienen muy poco que decir sobre lo que sucederá si la empresa es adquirida o si la empresa quiebra y sus activos se venden. ¿Las regulaciones federales de privacidad sanitaria ofrecen protección de la privacidad a los consumidores? La Ley de Responsabilidad de Portabilidad del Seguro Médico (HIPAA) es la ley que, entre otras cosas, cuando usted habla con su médico, crea reglas sobre lo que se puede compartir bajo qué contexto. El problema es que la definición de HIPAA de entidades y socios comerciales cubiertos significa que cuando usted ha proporcionado información, incluidos sus datos genéticos, no a un sistema hospitalario, no a un médico, sino a una empresa de venta directa al consumidor como 23andMe, usted no está cubierto por HIPAA. La ley lo trata esencialmente como un consumidor, no como un paciente. Ahora bien, hay otras leyes federales que te cubren un poco. La Ley de No Discriminación por Información Genética impide a las aseguradoras de salud, pero también a los empleadores, utilizar la información genética de una manera discriminatoria. Entonces, ese tipo de ley seguirá aplicándose, pero las leyes de privacidad de la salud a nivel federal no se aplicarán directamente cuando se trata de una empresa privada como 23andMe. ¿Qué pasa con las protecciones de privacidad que 23andMe ofrece a los consumidores? Deberíamos decir desde el principio que pide a sus consumidores su consentimiento para utilizar sus datos con fines de investigación. Existe la opción de no dar su consentimiento, aunque aproximadamente el 80 por ciento de los consumidores lo han dado. Los acuerdos de consumo tienen una declaración de privacidad que dice que todos los clientes estadounidenses tienen ciertos derechos, como el derecho a optar por no almacenar muestras de saliva y el derecho a solicitar la eliminación de su cuenta. También dice que no comparte información a nivel individual, sobre enfermedades o genotipos, ni desidentifica información voluntariamente con compañías de seguros, empleadores, bases de datos públicas o agencias policiales sin una citación. Pero la empresa comparte información personal con proveedores de servicios y contratistas para análisis de muestras, marketing y análisis. Además, la declaración de privacidad se reserva el derecho de la empresa de transferir información personal de los clientes’ en caso de venta o quiebra, y los clientes no pueden proteger