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La presentación de Michel Agredo Salazar, del Departamento de Laboratorios del SAG, introduce la matriz de riesgo biológico como una herramienta fundamental para la bioseguridad en los laboratorios. Esta matriz está diseñada para evaluar, priorizar y controlar la exposición a agentes biológicos potencialmente peligrosos, constituyendo la base de programas efectivos de prevención y seguridad.
En esencia, la matriz combina dos dimensiones clave: la probabilidad y la severidad. La probabilidad abarca desde exposiciones improbables que rara vez ocurren hasta exposiciones probables y continuas, mientras que la severidad va desde consecuencias aceptables sin impacto médico hasta efectos intolerables que pueden causar discapacidad permanente o la muerte. Al multiplicar estos dos elementos, los laboratorios pueden determinar un nivel de riesgo que orienta la toma de decisiones.
El sistema también incorpora subfactores para lograr una evaluación más precisa. Los subfactores de probabilidad, evaluados en una escala del uno al cuatro, consideran aspectos como las características del laboratorio, las prácticas de gestión y la experiencia del personal. Los subfactores de severidad, evaluados en una escala más amplia del uno al ocho, toman en cuenta las características del patógeno, el tipo de muestra y el contexto en que se realiza el trabajo diagnóstico. Estos subfactores ponderados permiten que la matriz refleje la complejidad del trabajo real en los laboratorios.
Para apoyar este proceso, se ha integrado la inteligencia artificial como herramienta para asignar valores a los subfactores de severidad. La IA puede procesar las numerosas variables implicadas con mayor eficiencia que los métodos manuales, ahorrando tiempo y garantizando resultados más objetivos. No obstante, la presentación enfatiza que la IA debe usarse con precaución: las instrucciones deben ser precisas, el contexto debe estar claramente definido, los resultados deben ser cuestionados y las salidas finales siempre contrastadas con el juicio de expertos.
El objetivo final de la matriz de riesgo es distinguir entre riesgos bajos y medios, que no requieren acción inmediata, y riesgos altos o extremos, que deben ser priorizados y abordados mediante medidas concretas. Con este enfoque, los laboratorios pueden desarrollar programas de bioseguridad orientados a la mejora continua, garantizando la seguridad y la resiliencia en sus operaciones.
Acerca del ponente
Michel Roberto Agredo Salazar es bioquímico y químico farmacéutico (Universidad de Chile) con un Magíster en Gestión Tecnológica (Universidad de Talca). Desde 2005 se ha desempeñado en el Servicio Agrícola y Ganadero (SAG), ocupando roles clave como analista, jefe de departamento y encargado de bioseguridad. Ha liderado la implementación de laboratorios de biotecnología, la gestión técnica y administrativa de la red de laboratorios del SAG, y la confección de matrices de riesgo biológico y programas de bioseguridad en coordinación con proyectos internacionales (BID). Su experiencia incluye respuestas a emergencias sanitarias, como la influenza aviar de 2023, y la promoción de sistemas de calidad y bioseguridad a nivel nacional. Con más de dos décadas de trayectoria, combina una visión práctica con sólida formación académica, aportando liderazgo en la intersección de bioseguridad, bioprotección y gestión de riesgos.
Temas clave y resultados de aprendizaje asociados
Comprender los fundamentos del riesgo biológico en el laboratorio
La sesión introduce los principios conceptuales que sustentan el análisis de riesgo biológico en laboratorios de diagnóstico veterinario. Se examina qué constituye un riesgo biológico en este contexto y cómo distinguir entre la percepción intuitiva del riesgo y una evaluación estructurada. También se explica por qué el análisis de riesgo biológico se basa en dos dimensiones fundamentales: la probabilidad de ocurrencia y la severidad de las consecuencias.
Interpretar la estructura y los componentes de una matriz de riesgo biológico
La sesión describe los componentes esenciales de una matriz de riesgo utilizada en bioseguridad. Se analizan los factores que determinan la probabilidad y aquellos que determinan la severidad dentro del análisis de riesgo. También se explica cómo ambas dimensiones se combinan para producir niveles de riesgo comparables y cómo la consistencia en los criterios, las escalas de valoración y la documentación es necesaria para obtener resultados confiables y reproducibles.
Aplicar un proceso sistemático para identificar y analizar riesgos biológicos
La sesión desarrolla una metodología para descomponer actividades de laboratorio en sus componentes operativos con el fin de identificar peligros, posibles exposiciones y puntos de falla. Se examina cómo variables como el tipo de muestra, las especies animales involucradas, los patógenos analizados, las técnicas utilizadas y las características del personal influyen en la clasificación del riesgo. Este enfoque permite analizar el riesgo dentro del contexto operativo real del laboratorio.
Comprender cómo la inteligencia artificial puede apoyar la construcción de matrices de riesgo
La sesión explora cómo herramientas de inteligencia artificial pueden apoyar el proceso de construcción de matrices de riesgo biológico. Se examinan tareas que pueden ser asistidas por IA, como la extracción de factores relevantes, la organización de información, la categorización de variables y la generación preliminar de documentación. Al mismo tiempo, se enfatiza que la inteligencia artificial funciona como una herramienta de apoyo que agiliza el trabajo analítico, pero no sustituye el juicio técnico de especialistas en bioseguridad.
Evaluar las limitaciones de la inteligencia artificial en el análisis de riesgo
La sesión examina las limitaciones inherentes al uso de inteligencia artificial en el análisis de riesgos biológicos. Se discute por qué los resultados generados por sistemas automatizados deben ser revisados por expertos y cómo errores de interpretación contextual o de clasificación pueden afectar la precisión de una matriz de riesgo. También se revisan prácticas de control de calidad necesarias para validar la información generada con apoyo de IA.
Analizar la aplicación de la metodología en un laboratorio veterinario real
La sesión presenta la aplicación de esta metodología en el laboratorio veterinario del Servicio Agrícola y Ganadero (SAG). Se revisa el flujo de trabajo utilizado para identificar riesgos asociados a diferentes tipos de muestras, patógenos y actividades diagnósticas. Este estudio de caso permite observar cómo una matriz de riesgo se construye en un contexto institucional real y cómo sus resultados apoyan decisiones operativas en bioseguridad.
Construir y documentar una matriz de riesgo biológico completa
La sesión explica cómo integrar las evaluaciones de probabilidad y severidad en una matriz de riesgo completa y documentada. Se analiza la importancia de producir documentación trazable que justifique cada clasificación de riesgo y permita auditoría técnica. También se discute cómo las matrices deben revisarse y actualizarse conforme evolucionan las actividades del laboratorio.
Reconocer el valor institucional del análisis estructurado del riesgo
La sesión concluye examinando el papel del análisis de riesgo estructurado en la profesionalización de la bioseguridad institucional. Se discute cómo metodologías claras y documentadas contribuyen a la objetividad, la consistencia en la toma de decisiones y la mejora continua de las prácticas de gestión del riesgo. También se aborda cómo la adopción de herramientas analíticas modernas puede fortalecer la credibilidad técnica de las instituciones que trabajan con agentes biológicos.