La asignación de hígados se basa sobre todo en el sistema MELD, una puntuación que prioriza a los pacientes según la urgencia médica. Este criterio no evalúa cómo la compatibilidad biológica y clínica entre un donante concreto y un receptor determinado influye en el éxito del trasplante a largo plazo.
Joaquín Berenguer y Sergio Tordera, estudiantes del doble grado de Ingeniería Informática y Matemáticas de la Universitat Politècnica de València, han desarrollado LiveR junto al Instituto de Investigación Sanitaria La Fe. Cuando se notifica un donante, este sistema multimodelo de soporte a la decisión clínica cruza sus variables con los perfiles de los pacientes en lista de espera. Sus modelos de aprendizaje automático predicen la supervivencia del injerto, la supervivencia global del receptor y la estancia hospitalaria esperada.
El resultado es un informe de recomendación interpretable que combina la urgencia del MELD con las predicciones de compatibilidad. El equipo médico conserva la decisión final y puede ver los motivos de cada recomendación, con el objetivo de reducir las listas de espera y mejorar los resultados de los trasplantes.
LiveR ha ganado los II Premios Nacionales de IA de Samsung España y avanza hacia su integración en la práctica clínica del hospital. Durante el desarrollo, los creadores tuvieron que recalibrar el modelo, que sobrevaloraba la hepatitis C por entrenarse con datos anteriores a los antivirales de acción directa. Su paso a software de grado médico exigirá aún fases prolongadas de validación clínica y regulatoria.
Artículo escrito por César Muela, Coordinador de Webedia Tecnología
18/09/2026
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