Joaquín Berenguer y Sergio Tordera tienen 21 años. Estudian en la Universitat Politècnica de València y acaban de ganar el premio nacional más importante en inteligencia artificial de España. Su arma: un algoritmo que promete salvar vidas en las listas de espera de trasplantes hepáticos.
El proyecto se llama LiveR, y funciona como un asistente invisible en el quirófano. Cuando un cirujano se enfrenta a la decisión más difícil —elegir qué receptor recibirá el hígado disponible de entre decenas de pacientes en lista de espera— el sistema analiza decenas de variables simultáneamente: edad, función renal, historial de rechazo, tiempo de isquemia. Lo que tarda un médico horas en evaluar, LiveR lo procesa en minutos. Pero aquí viene lo crucial: los cirujanos toman la decisión final. La máquina propone, los humanos disponen.
Berenguer creció rodeado de medicina. Su abuelo impulsó el primer programa de trasplantes en el Hospital La Fe de Valencia. Su tía dirige la Unidad de Hepatología y fue presidenta de la Sociedad Internacional de Hepatología. Cuando Samsung Innovation Campus le pidió un proyecto final para su curso de programación e IA, no dudó: esta era su oportunidad de tender un puente entre su formación informática y el legado familiar.
Tordera se unió al esfuerzo, y juntos pasaron meses en el Instituto de Investigación Sanitaria La Fe, sentados con los cirujanos, entendiendo sus dudas, sus intuiciones, las variables que realmente importan en una sala de operaciones. No fue solo programar. Fue traducir medicina a matemáticas, y matemáticas a decisiones que preservan órganos y, literalmente, prolongan vidas.
El sistema ya funciona en La Fe, alimentando a médicos reales con información que complementa su pericia clínica. Berenguer subraya algo que muchos olvidan cuando hablan de IA en medicina: «Es un apoyo a la decisión clínica. En ningún momento estamos nosotros tomando la decisión final». Eso no es modestia. Es responsabilidad. En un campo donde cada error tiene consecuencias irreversibles, la humildad técnica es tan valiosa como el algoritmo.
La pregunta ahora es obvia: ¿cuántas otras decisiones médicas podrían mejorarse así? ¿Cuántos órganos más podrían salvarse si otros equipos replicaran este modelo?
