El académico, que se integra en enero de 2026 al Departamento de Ciencias de la Computación (DCC) e IDIA de la Universidad de Chile, regresa a la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas tras una década inmerso en la Facultad de Medicina. Su investigación apuesta por una colaboración profunda donde la IA no solo automatice diagnósticos, sino que aprenda de la intuición biológica y el «ojo clínico» de los expertos.
Existe una frontera invisible donde la rigidez de los datos colisiona con la complejidad orgánica de la vida. Es en esa frontera donde Mauricio Cerda, Ingeniero Civil en Computación y Doctor en Informática, ha construido su carrera. Tras desempeñarse como profesor a tiempo completo en la Facultad de Medicina de la Universidad de Chile desde 2015, Cerda cruza la vereda este año para integrarse como académico del Departamento de Ciencias de la Computación (DCC) e investigador de la Iniciativa de Datos e Inteligencia Artificial (IDIA).
Su perfil es un híbrido que desafía la especialización tradicional: Ingeniero Civil en Computación de la Universidad de Chile y Doctor en Informática por INRIA/Universidad de Nancy 2 en Francia, ha pasado la última década inmerso en el mundo de la salud, trabajando desde Instituto de Ciencias Biomédicas, el Centro de Informática Médica y Telemedicina (CIMT) y el Instituto de Neurociencia Biomédica (BNI).
“Medicina es un lugar súper bonito… interesante desde el punto de vista de investigación, con muchas aplicaciones, entonces uno siente ahí que hay un impacto importante”, comenta Cerda sobre su paso por Independencia. Sin embargo, su regreso a la ingeniería en 2026 responde a una necesidad estratégica: potenciar la interacción entre biomedicina y la inteligencia artificial.
Del defecto en la madera a la complejidad de la vida
Para entender la inquietud del académico por las imágenes biomédicas, hay que remontarse a sus inicios. Si bien su tesis de pregrado no tuvo nada que ver con células o pacientes, sino con madera, su tarea ya se centraba en el análisis de visión por computador mediante algoritmos para identificar anillos completos en troncos.
«Era una tarea que si yo te la pido a ti, tú la vas a hacer perfecta en 10 segundos, pero con un algoritmo no es fácil de hacer», recuerda. Esa discrepancia —la facilidad con la que el cerebro humano procesa información visual compleja frente a los primeros algoritmos— encendió una chispa. «¿Por qué con una máquina es tan complicado y con una persona es tan fácil?» .
Esta pregunta lo llevó a Francia a buscar respuestas en la Biología, no para convertirse en biólogo, sino para «aprender de la biología para hacer algoritmos». Su enfoque se alejó de la computación pura para adentrarse en la neurociencia computacional, buscando principios en la naturaleza que pudieran replicarse en algoritmos.
El desafío del «Ojo Clínico»: ¿Cómo ve un experto?
Uno de los pilares de la investigación de Cerda en el IDIA será abordar lo que él llama el «algoritmo mental» de los especialistas médicos. En Medicina, especialmente en áreas como la radiología o la patología, el diagnóstico depende en gran medida de la experiencia acumulada del profesional. Es lo que coloquialmente llamamos «ojo clínico».
«Alguien lleva 30 años mirando el mismo tipo de imagen y te dice ‘veo una cosa’, y tú la miras y dices ‘no, yo no veo nada’, los métodos muchas veces tampoco ven nada», explica Cerda. Aquí radica el centro de su propuesta investigativa: la Inteligencia Artificial no debe verse solo como una herramienta de automatización para reemplazar tareas, sino como un mecanismo para capturar y democratizar el conocimiento experto.
El problema es que, a menudo, ni siquiera los propios expertos pueden verbalizar cómo llegan a sus conclusiones. «Tú preguntas: ‘¿cuál fue tu algoritmo mental para tomar esta decisión?’. Uno se da cuenta, lo hacen, pero no es posible explicar por su complejidad».
El trabajo de Cerda busca utilizar técnicas de la Matemática y la Computación, como aprendizaje profundo (o Deep Learning), para «aprender el este tipo de habilidades humanas». Más aún, si un algoritmo puede entrenarse con miles de decisiones tomadas por expertos, eventualmente podría revelar patrones que son invisibles para el ojo no entrenado, o incluso, estandarizar diagnósticos que hoy sufren de alta variabilidad entre distintos especialistas.
La colaboración interdisciplinaria no es solo un ideal teórico para Cerda; se traduce en hallazgos clínicos y biomédicos concretos.
Un ejemplo en el ámbito clínico es su investigación realizada con el Psiquiatra Pablo Gaspar, la lingüista Alicia Figueroa, y estudiantes del postgrado del área de salud. El trabajo fue pionero en reportar como el análisis automático del habla en castellano permite identificar casos de esquizofrenia, más aún, pronosticando el diagnóstico en etapas tempranas. Fue uno de los primeros trabajos en reportar como una tarea de conversación libre, sin preguntas fijas, puede entregar importante información sobre el diagnóstico de esquizofrenia.
“Cuando el Dr. Pablo Gaspar me explicó en términos simples la esquizofrenia, después de la fuerte impresión que me causó la enfermedad en sí, pensé rápidamente que otras herramientas que había desarrollado para análisis de tópicos en texto se podrían explorar” explica el profesor Cerda. El Dr. Cerda nos comenta que les tomó un tiempo, pero que junto a Alicia Figueroa, postdoc en ese momento del mundo de la lingüística, y con datos de sujetos de Santiago lograron identificar similaridades con el inglés y la importancia de características del lenguaje que nunca se habían reportado antes como la variedad de palabra o el largo de estas. Resultados que se publicaron en la revista Nature Schizophrenia.
En el ámbito Biológico, otro ejemplo del trabajo del Dr. Cerda fue realizado con los grupos de los profesores Miguel Concha y Steffen Härtel, especialistas en Biología del desarrollo y Microscopía respectivamente. Este trabajo es uno de los primeros reportes de que una propiedad mecánica de un tejido -la rigidez- puede controlar un proceso de migración crítico en el desarrollo de un embrión de pez.
“Cuando trabajamos con el grupo de Miguel Concha, estudiamos organismos vivos donde es muy desafiante medir, pues todo está en continuo movimiento y crecimiento, y propuse una aproximación geométrica para cuantificar el movimiento relativo celular”. Esta medición, que utiliza algoritmos de geometría computacional para estimar la descomposición del movimiento, permitió, junto a otras mediciones experimentales, efectivamente identificar la relación entre rigidez y patrones de migración celular. Este trabajo fue muy importante para el académico ya que lo introdujo al mundo de la microscopía y la Biología, siendo publicado en la revista Nature Communications.
Este tipo de investigaciones, publicadas en revistas de alto impacto, ilustran el poder de la «transferencia tecnológica»: llevando herramientas matemáticas y computacionales para estudiar texto o de estimación de movimiento (originalmente pensadas para estudiar noticias o cámaras de seguridad) para comprender una patología o movimientos celulares complejos.
Ética y Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs)
A pesar de los avances en investigación, Cerda es pragmático sobre la realidad tecnológica de los hospitales chilenos. Existe un «gap» o brecha inmensa entre lo que la IA puede hacer en un laboratorio y lo que sucede en un box de atención.
«Hoy día tenemos sistemas automatizados en la carretera hace rato para hacer cobros, sin embargo, las resonancias siguen siendo de interpretación manual», señala. Esta desconexión se debe, en parte, a la naturaleza crítica de la medicina. A diferencia de otras áreas, en salud «cualquier error de una puede tener consecuencias directas muy fuertes e inmediatas en la vida de una persona».
La llegada de Cerda al DCC e IDIA coincide con el avance de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y su inserción en la práctica clínica. Si bien reconoce la utilidad de herramientas masivas de lenguaje natural, como ChatGPT o Gemini, para resumir historias clínicas, Cerda advierte sobre los riesgos de privacidad y «alucinaciones» (errores factuales generados por la IA). «No es inocuo tomar una ficha con datos personales, pegarla en un chat… ¿Y qué pasa con esos datos?», cuestiona.
Aquí es donde también su experiencia aporta a FCFM, ya que en la Facultad de Medicina existe una cultura y tradición de protección de datos, donde, los comités de ética son la norma y la formación sistemática en el área. «En medicina tú haces un proyecto y el aspecto ético es fundamental desde el inicio (…) también en Salud te vas a encontrar con dilemas éticos, que requieren discusión con especialistas” agrega.
Desde allí, su objetivo es continuar con esta cultura de responsabilidad ética en la formación de los nuevos ingenieros e ingenieras, preparándolos para un mundo donde sus algoritmos tendrán consecuencias directas sobre la vida de las personas. «Tenemos que ser responsables, analizar el nivel de confianza, preguntarse constantemente en cuánto confío en cada resultado, y cómo serán los algoritmos usados», enfatiza.
Un futuro de colaboración en la FCFM
Desde su nueva oficina en Beauchef 851, Mauricio Cerda tiene clara su hoja de ruta: fomentar la intersección entre dos áreas del conocimiento complejas. Su meta es abrir posibilidades para que estudiantes de ingeniería realicen tesis y proyectos que tengan un impacto en la biomedicina. «Una de mis contribuciones en los distintos programas va a ser abrir posibilidades para la colaboración y realización de proyectos interdisciplinarios con Salud y otras áreas”, agrega.
La incorporación de Mauricio Cerda al ecosistema DCC-IDIA simboliza un paso más hacia una ciencia y ciencia de frontera. En un mundo donde los problemas son cada vez más complejos, la capacidad de transitar entre disciplinas —de entender tanto el código fuente como el código genético, el píxel y la célula— será la habilidad que defina a la próxima generación de innovadores.