Pharox DX unifica todo lo que existe sobre un caso —diagnóstico, biomarcadores, patología, imágenes, laboratorio y ensayos— en un mapa con relaciones explícitas entre cada elemento. Desde ese mapa el médico decide, el paciente entiende y el ecosistema de precisión de LatAm se conecta cuando el caso lo indica.
En América Latina, el caso de un paciente oncológico no existe en ningún lugar como modelo coherente.
Existe como documentos dispersos entre instituciones, formatos y sistemas que no se hablan entre sí. El oncólogo lo reconstruye de memoria en cada consulta; el paciente lo lleva en carpetas físicas. Ninguno de los dos tiene una vista completa, estructurada y actualizada del caso.
El perfilado molecular puede estar en un PDF escaneado que nadie estructuró; la historia de tratamientos, solo en papel. No es un problema de voluntad: es de infraestructura. Sin una capa que unifique el caso, ninguna inteligencia aplicada puede razonar sobre él.
Cuando no hay acceso al resultado anterior, el estudio se vuelve a pedir — con el costo económico que implica y el desgaste que agrega al paciente. Información dispersa que retrasa decisiones terapéuticas semanas o meses.
Ensayos clínicos para los que el paciente podría ser elegible pero que nadie evalúa porque nadie tiene el perfil completo. Protocolos actualizados que cambiarían el plan terapéutico y que el oncólogo no tuvo tiempo de revisar.
La angustia del paciente oncológico tiene muchas fuentes, y una de las más subestimadas es no saber qué tiene, qué significa, qué falta ni qué viene. Se ataca construyendo el mapa que organiza lo que ya existe.
1 : 3.000
Un oncólogo por cada 3.000 casos nuevos al año en Argentina
Cada minuto de consulta dedicado a reconstruir el caso es un minuto que no se dedica a decidir el tratamiento.
Un modelo de datos persistente con relaciones explícitas entre diagnóstico, biomarcadores, tratamientos, imágenes, historia y evolución. No es un repositorio de documentos ni un dashboard: es un grafo que puede consultarse, razonarse y actualizarse — y que tiene memoria del caso completo, no solo del estado actual.
Caso de referencia
María S., 54 años
Carcinoma ductal invasor de mama, cT2 cN1, estadio clínico IIB. RE+ 90%, RP+ 70%, Ki-67 25%, grado 2. HER2 IHQ 2+ sin FISH confirmatorio.
CDI grado 2, sin invasión linfovascular, IHQ completa
RE+, RP+ y Ki-67 confirmados — HER2 IHQ 2+ sin FISH, BRCA1/2 no solicitado
Mamografía BI-RADS 5 — TC de estadificación pendiente
Hemograma, función hepática y renal, CA 15-3, CEA
CDK4/6 + IA cumple (sujeto a estado menopáusico) — T-DXd y olaparib condicionados
Guía NCCN Breast v2.2026 vigente para este perfil
Lo valioso no es la lista de opciones: es que el mapa sabe qué nodo pendiente convierte cada «condicional» en «cumple». Un FISH resuelve la elegibilidad a T-DXd; un panel BRCA la de olaparib; falta además registrar el ECOG.
El mapa es persistente: no se recalcula en cada consulta, se actualiza con cada dato nuevo. Cuando llega el FISH de María, las relaciones cambian y el médico ve el caso actualizado la próxima vez que lo abre. El sistema muestra las conexiones; el oncólogo decide qué explorar.
Cada área clínica tiene un agente experto con su dominio de conocimiento, sus herramientas y el modelo óptimo para su tarea. Un orquestador coordina la ejecución, gestiona las dependencias entre agentes y sintetiza los hallazgos en una vista coherente.
Variantes, FISH, HER2, RE, RP, Ki-67, BRCA y panel genómico. Es el de mayor impacto sobre el mapa: muchos nodos de tratamiento y de ensayos dependen del perfil molecular.
Tipo histológico, grado, invasión linfovascular, márgenes e inmunohistoquímica.
Mamografía, ecografía, TC, resonancia y PET-CT. Estructura los hallazgos según BI-RADS y criterios RECIST.
Hemograma, función hepática y renal, marcadores tumorales (CA 15-3, CEA). Detecta valores fuera de rango y tendencias temporales.
Evalúa el mapa completo contra ClinicalTrials.gov y las guías vigentes, con vigilancia continua de sus actualizaciones.
Una regla como «todo paciente con IDC de mama y HER2 IHQ 2+ tiene un nodo de confirmación pendiente que condiciona la elegibilidad a T-DXd» no puede ser inferida por un modelo de lenguaje: la definen y mantienen oncólogos. El sistema es el ejecutor de esas reglas, no su autor. Los médicos confían en un sistema que aplica reglas que ellos validaron.
El estado de un nodo condiciona el razonamiento de los demás agentes. Si el agente de imagen reporta respuesta completa a neoadyuvante, el estadio cambia en el mapa y el de ensayos recalcula la elegibilidad. Si el de sangre reporta neutropenia, el hallazgo se incorpora como criterio de exclusión temporal. Cada agente lee el mapa actualizado por los otros antes de razonar.
El agente de ensayos es la primera pieza viva del sistema y hace dos cosas distintas que se complementan. Ya está operativo contra ClinicalTrials.gov, PubMed y Europe PMC; en Pharox DX se integra como agente de la plataforma, recibiendo el mapa completo del caso como contexto.
Capa 1
El agente recibe el perfil completo del caso desde el mapa —perfil molecular, estadio, histología, laboratorio y ECOG— y lo evalúa contra los ~580.000 estudios activos de ClinicalTrials.gov. El scoring opera en dos pasos: primero determinístico sobre los criterios estructurados del protocolo, después semántico sobre los criterios redactados en lenguaje natural.
El resultado distingue tres estados, siempre con los criterios explícitos
Capa 2
El oncólogo no tiene tiempo de estar al día con todas las actualizaciones de guías para todos los perfiles moleculares de sus pacientes. El agente monitorea las fuentes de forma continua y, cuando aparece una actualización relevante para un caso activo, la alerta llega al caso concreto —con el mapa abierto— y no como un newsletter genérico. El médico revisa y decide si cambia el plan.
Esa contextualización es lo que hace que la información sea accionable.
El copiloto lo presenta al oncólogo como superficie de decisión. El asistente lo traduce al lenguaje del paciente. Es un solo modelo del caso, con dos audiencias que necesitan cosas diferentes de él.
Copiloto médico
Un dashboard muestra datos; el copiloto presenta un grafo razonado. El oncólogo ve el estado de cada área clínica, navega las relaciones entre nodos para entender el contexto de cada dato, y pregunta en lenguaje natural —«¿qué opciones terapéuticas hay con el perfil molecular actual?»— sobre los datos del mapa.
Asistente del paciente
«Hay un análisis del HER2 en proceso, tu médico ya lo sabe» es más útil para María que «HER2 IHQ 2+ requiere confirmación por FISH». El asistente traduce la complejidad clínica al registro del paciente sin perder precisión en el fondo: qué tiene, qué significa, qué está en proceso y qué viene.
El límite
Nunca evalúa gravedad, nunca clasifica un síntoma como esperable o no esperable, nunca tranquiliza clínicamente. La razón es de diseño y no de estilo: la fiebre en un paciente neutropénico es una emergencia oncológica real, y un sistema que diga «eso es esperable, quedate tranquilo» puede demorar una consulta que no puede demorarse. Ante cualquier síntoma reportado, el asistente lo registra en el mapa con fecha y hora y deriva al equipo médico. El límite es absoluto, y está en el código antes que en la política.
Competir con los líderes globales en su eje —capital, tiempo y geografía— es inviable, y no hace falta. La ventana real está en lo que no hacen: bajar a América Latina con un producto adaptado a la fragmentación del sistema local, al reembolso bajo, a la regulación heterogénea, al idioma y a la escasez de oncólogos. Esa combinación, que para los incumbentes es una barrera de entrada, para nosotros es el espacio de operación natural.
Legitimidad, consentimiento ético y canal directo al paciente. La confianza institucional en el sistema de salud latinoamericano no se compra: se construye en años.
Fortaleza probada en ingesta, gobernanza y grafos de datos clínicos — lo que reduce el riesgo de ejecución justo en la fase más crítica del proyecto.
Acceso al ecosistema de oncología de precisión de LatAm. En un proyecto cuya propuesta de valor es coordinarlo, ese acceso es un requisito de producto.
Conocimiento de la medicina, la regulación, el idioma y los códigos locales de LatAm. No puede comprarse ni replicarse rápido desde afuera.
Ya probado contra ClinicalTrials.gov. Un punto de partida concreto que reduce el tiempo hasta el primer valor entregado.
La combinación —geografía, institución, ingeniería, red y punto de partida técnico— es el moat real. No el algoritmo más sofisticado, sino la configuración que hace viable el proyecto en el contexto específico donde opera.
Estamos conversando con instituciones y equipos clínicos, con players del ecosistema de precisión y con quienes están evaluando acompañar el proyecto. Si algo de esto se parece a lo que estás buscando, escribinos.
Ver el copiloto sobre un caso del servicio y entender qué hace falta para ingerir los datos que ya tienen.
Integrarse al mapa para recibir pacientes calificados, en el momento correcto y con contexto clínico completo.
Conocer el faseo, los activos del proyecto y la estrategia de coordinación regional en detalle.