Goiás apuesta por IA para no perder donantes de córnea en el reloj clínico
La Secretaría de Salud contrató el desarrollo de un sistema que detecte y notifique muertes con potencial de donación. El valor público no estará en producir más alertas, sino en convertir alertas oportunas en evaluaciones seguras, conversaciones humanas y trasplantes medibles.
La Secretaría de Salud del estado brasileño de Goiás firmó un contrato de R$ 1,2 millones con el Instituto de Inteligencia Artificial en Salud, NoHarm.AI. El encargo es desarrollar una solución que ayude a detectar y notificar automáticamente, en tiempo real, muertes por paro cardiorrespiratorio con potencial de donación de córneas.
La precisión del verbo importa: Goiás contrató desarrollo, no compró un resultado clínico ya probado. El acuerdo tiene una vigencia de 12 meses y surge de una contratación pública de solución innovadora. Al cierre del proyecto habrá que demostrar no solo que el software encuentra registros, sino que mejora un proceso asistencial completo sin crear nuevos riesgos.
Una alerta puede recuperar minutos; no puede autorizar una donación
La oportunidad técnica está en reducir el intervalo entre el registro de una muerte y el aviso a la Central Estatal de Trasplantes. Si la información queda dispersa o llega tarde, una persona potencialmente elegible puede no ser evaluada dentro de la ventana operativa del tejido.
Pero identificar un registro compatible es apenas el primer eslabón. Equipos de salud deben verificar condiciones clínicas, descartar contraindicaciones y seguir los protocolos del Sistema Nacional de Trasplantes. En Brasil, la donación después de la muerte depende de la autorización familiar. Ningún puntaje algorítmico reemplaza esa evaluación ni esa conversación.
Del aviso automático al beneficio clínico
Cuatro indicadores para evaluar el piloto sin confundir actividad con impacto.
01Tiempo hasta la notificación útil+
La comparación antes y después debe medir cuánto tarda una alerta en llegar a una persona con capacidad de actuar, no únicamente la velocidad del algoritmo.
02Elegibles encontrados y omitidos+
Sensibilidad, falsos positivos y causas de descarte deben revisarse por hospital y población. Una avalancha de alertas puede saturar al equipo y volver invisible el caso urgente.
03Conversaciones y consentimiento+
El sistema debe mejorar la oportunidad del trabajo humano sin convertir a una familia en destinataria automática de un mensaje ni reducir una decisión sensible a una métrica.
04Córneas captadas y trasplantadas+
El resultado final exige seguir la cadena: notificación, evaluación, autorización, captación, calidad del tejido, asignación y trasplante. Cada pérdida necesita una causa documentada.
Goiás ya tiene una línea base que el proyecto debe superar
La red estatal no parte de cero. En mayo de 2026, Goiás informó 17 donaciones efectivas de órganos y tejidos y la captación de 24 córneas. El reporte nacional del primer trimestre registró 291 trasplantes de córnea en el estado, equivalentes a 39,2 procedimientos por millón de habitantes.
Esos datos ofrecen comparadores, pero deberán ajustarse por estacionalidad, hospitales incorporados y cambios paralelos en personal o campañas de donación. Si la evaluación solo muestra un aumento bruto después de instalar el sistema, no podrá aislar cuánto corresponde a la herramienta.
Datos de salud: acceso mínimo y trazabilidad máxima
Detectar muertes en tiempo real implica acceder a sistemas clínicos y administrativos especialmente sensibles. El contrato publicado identifica objeto, valor y plazo, pero no expone todavía la arquitectura, las variables procesadas, los hospitales participantes ni los criterios de retención de datos.
La etapa de desarrollo debe definir permisos por rol, registros de acceso, pruebas de seguridad, procedimientos de incidente y límites al uso secundario. También necesita una forma simple de rastrear qué dato produjo una alerta y qué profesional la confirmó o descartó.
Una compra innovadora necesita una salida verificable
El mecanismo de contratación permitió comparar tres propuestas y financiar desarrollo frente a un problema concreto. Esa es una señal más seria que adquirir una licencia genérica y buscarle después un uso.
Ahora el estado debe publicar hitos, criterios de aceptación y resultados, incluidos los negativos. Si el piloto funciona, Goiás tendrá evidencia para escalar. Si no lo hace, documentar dónde falló evitará que otros sistemas de salud repitan una inversión sin aprendizaje. En ambos casos, la transparencia forma parte del producto.