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Enrique Darderes

24 de abril de 2026

De la práctica asistencial pasé a fundar una startup en salud y de ahí a ingeniería de software full-time.


La secuencia producto → ingeniería no fue azarosa: fue la vía más eficiente para validar que podía resolver problemas clínicos desde fuera del consultorio.

Producto e ingeniería son dos expresiones de la misma disciplina: el modelado de sistemas.

El clínico lo ejerce a diario, anamnesis, diagnóstico diferencial, protocol, sobre un runtime biológico. Migrar al runtime digital es menos abrupto de lo que suele asumirse, y la IA está acelerando esa convergencia: la frontera entre producto e ingeniería se disuelve.

Para quien evalúe el pivot, tres preguntas de autodiagnóstico.

Afinidad técnica: ¿Intentaste aprender a programar, operás una terminal, navegás directorios por línea de comandos?

Personalidad: ¿Te orientás al trabajo sistemático (ingeniería) o a la síntesis de necesidades ajenas (producto)?

Foco: ¿Qué problema clínico te interesa lo suficiente para sostenerlo años?

Las respuestas definen el punto de entrada. Sin experiencia técnica y con perfil vincular, producto es el camino natural: el conocimiento clínico es el insumo escaso para definir qué construir.

Con curiosidad técnica previa, la entrada directa por ingeniería es viable. No conviene esperar a "saber programar" para empezar: el dominio médico es el activo diferencial; el código, cada vez más, una commodity.

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Obesidad y cáncer Una revisión de la ciencia traslacional -JAMA Published online March 9, 2026 La obesidad está vinculada a aproximadamente el 10% de los nuevos diagnósticos de cáncer en EE.UU., incluyendo endometrial, hepatobiliar, mama posmenopáusica, colorectal, entre otros. Los mecanismos biológicos incluyen inflamación sistémica, alteraciones hormonales (más estrógenos, leptina; menos adiponectina), estrés oxidativo y daño en el ADN. La microbioma intestinal alterada en obesos favorece inflamación y estrés oxidativo, aumentando el riesgo de cáncer. La obesidad metabótemicamente no saludable aumenta aún más el probabilidad de cáncer, especialmente en la edad adulta joven. Las diferencias hormonales influyen en el riesgo: en mujeres postmenopáusicas, mayor producción de estrógenos en adiposo aumenta el riesgo; en premenopáusicas, ciclos anovulatorios pueden reducirlo. La pérdida de peso superior al 10% puede reducir el riesgo de cáncer; medicamentos como GLP-1 y metformina muestran potencial preventivo. Los antioxidantes no han demostrado efectos protectores efectivos. La investigación futura debe centrarse en inmunomodulación y microbioma, combinando estrategias para pérdida de peso duradera y sostenida, para reducir los riesgos asociados.

Cómo hacer que un LLM deje de inventar cosas El problema más grande de usar LLMs en producción no es que sean lentos o caros. Es que mienten con confianza. Le pedís que calcule algo y te devuelve un número que parece correcto. A veces lo es. A veces no. Y no te avisa cuándo se equivoca. La idea que mejor nos funcionó: no le pidas al modelo que haga la parte crítica. → Separar la lógica del lenguaje Si hay cálculos o reglas donde el resultado tiene que ser exacto, sacá esa lógica del modelo. Ponela en funciones puras y testeadas. El LLM se encarga de lo que hace bien: interpretar intención y componer flujos. → Darle herramientas, no responsabilidades En vez de pedirle al agente que calcule, dale una herramienta que calcule por él. El modelo decide cuándo llamarla. La función decide el resultado. → Verificar contra la fuente Después de generar algo, el agente tiene que validar su output contra una fuente canónica. Si no coincide, se corrige antes de que el usuario lo vea. En resumen: ✅ Creatividad del modelo → composición y UX ✅ Lógica crítica → código determinístico ✅ El agente usa herramientas, no improvisa ✅ Siempre hay verificación automática

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