Cada semana, la IA nos da motivos para entrar en pánico. Y mira, no se puede negar que la precaución debe ser real. Pero también temo que lo bueno no reciba suficiente luz. Conoce a @paul_conyngham y a su perra Rosie. Utilizó la IA para reducir los tumores cancerosos de su perro hasta en un 75%. Así es como lo hizo y qué significa para el resto de nosotros: Paul es un emprendedor tecnológico de Sídney. Pasó 17 años en aprendizaje automático y ciencia de datos y no tiene ninguna formación en biología. Rosie, su cruz Shar Pei de staffy, la adoptó de un refugio en 2019. La habían abandonado en el bosque. Así que le dio un nuevo hogar. En 2024, empezaron a aparecer tumores grandes en una de sus patas traseras. El diagnóstico fue cáncer de mastocitos, el cáncer de piel más común en perros y típicamente incurable mediante tratamiento convencional. Así que Paul se lo puso todo porque los perros son los mejores amigos del hombre. Múltiples cirugías. Quimio. La quimio incluso ralentizó la propagación, pero los tumores no se reducían. Los veterinarios estimaron que le quedaban entre uno y seis meses de vida. La medicina tradicional ya no tenía nada que ofrecerle. Así que hizo algo que la mayoría de la gente ni siquiera pensaría en probar. Algunos incluso lo calificarían de inseguro e irrazonable. Utilizó ChatGPT para investigar posibles vías de tratamiento. Le guió hacia un camino de inmunoterapia y secuenciación genómica. Desde ahí empezó a construir un oleoducto. Secuencia el ADN normal de Rosie y el ADN tumoral, compara las células sanas frente al cáncer, identifica las mutaciones que impulsan el cáncer y diseña una vacuna personalizada que actúe contra esas mutaciones específicas. La gente le decía que estaba loco. Pero no le importaba. Utilizó AlphaFold de Google DeepMind para modelar las estructuras de las proteínas, e incluso escribió sus propios algoritmos para seleccionar qué mutaciones atacar. Después de eso, llevó toda su investigación a investigadores científicos del Instituto de ARN de la UNSW, quienes analizaron su trabajo y aceptaron colaborar. El director del instituto, Pall Thordarson, tomó el diseño de secuencias de Paul y lo convirtió en una vacuna real de ARNm en menos de dos meses. El mismo método de administración que las vacunas contra la COVID. Nanopartículas lipídicas que llevan instrucciones que enseñan al sistema inmunitario a reconocer y atacar el cáncer. Esto ya no era un experimento científico de garaje ni un proyecto de investigación de basura de IA. A Paul le llevó meses la aprobación ética formal requerida y escribir un documento enorme además de todo lo demás solo para recuperar la salud de su perro. Un investigador de la Universidad de Queensland, que ya tenía las aprobaciones adecuadas, le ayudó a que también lo llevara a la meta. Rosie recibió su primera inyección en diciembre de 2025. En menos de un mes, los resultados empezaron a notarse. Su tumor principal se redujo hasta un 75%. Pasó de apenas moverse en diciembre a saltar una valla y perseguir un conejo en enero. Su pelaje se volvió aún más brillante. Y su energía volvió. Los veterinarios dijeron que simplemente parecía un perro completamente diferente. Aunque no todos los tumores respondieron. Así que ya están secuenciando una que se resistía a averiguar por qué. Esto aún es muy temprano y experimental. Pero el sistema inmunitario se activó contra el cáncer de forma real y medible. Prometedor. Donde la medicina tradicional se rindió, finalmente apareció la medicina impulsada por IA. Y aquí está por qué esta historia podría cambiar la forma en que todos pensamos sobre nuestra propia salud. Las vacunas personalizadas contra el ARNm contra el cáncer ya están en ensayos clínicos en humanos. Moderna y BioNTech los están aplicando para melanoma, cáncer de páncreas y otros tumores. El oleoducto que Paul hizo con Rosie es exactamente el mismo concepto. Secuenciar el ADN, encontrar las mutaciones, predecir cuáles puede atacar el sistema inmunitario y diseñar una vacuna personalizada. Lo que antes costaba a las farmacéuticas miles de millones de dólares está empezando a comprimirse. Un científico de datos sin formación biológica diseñó el núcleo de esta vacuna utilizando herramientas que ahora están disponibles públicamente. El propio director del Instituto de RNA lo dijo. La IA está democratizando todo el proceso. Todos recordamos WebMD. Escribías un dolor de cabeza y te convencías de que tenías un tumor cerebral o alguna enfermedad rara cuando cerrabas la pestaña. El autodiagnóstico se convirtió en una broma porque las herramientas eran malas y la información era genérica. Esa era está llegando a su fin. La IA ya está superando a los especialistas en ciertas áreas. Estudios en los que la IA superó a los dermatólogos en la detección del cáncer de piel. Análisis de imágenes donde la IA detectó tumores que los radiólogos no detectaron. Y ahora un tipo en Sídney usó IA pública para ayudar a diseñar una vacuna contra el cáncer que realmente funcionó para su perro. Nos estamos acercando a un mundo donde la gente corriente con acceso a las herramientas adecuadas puede detectar cosas que sus médicos no. No porque los médicos sean malos en su trabajo. Sino porque ningún humano puede procesar el volumen de datos médicos e investigación que estos sistemas pueden. La persona que se hizo entrar en pánico por WebMD en 2012 y la persona que pasó sus síntomas por un modelo de IA en 2026 no están tan lejos como uno podría pensar. Eso no supone una amenaza para la medicina. Eso es medicina mejorando para todos. Y esto no es que te anime a volcar todos tus datos privados o sensibles en modelos de IA, sino más bien a pensar en la práctica en los infinitos casos de uso y flujos de trabajo que ahora tienes a tu disposición con la IA. Nuestra salud podría depender de ello algún día. Historias como Paul y Rosie merecen la misma energía y cobertura que nosotros damos al pesimismo y la pesimismo. Porque el futuro de tu salud no siempre empieza en un hospital. Puede que empiece con un estímulo. Sí, un estímulo podría salvar una vida. Ni tuyo.

200$/mes Claude Max Bros cuando Anthropic duplica su consumo

RT @kloss_xyz: colegas viendo la ventana de contexto de 1M de Claude