En 2020 se integró al grupo de Procesamiento de Lenguaje Natural, perteneciente al Centro de Modelamiento Matemático de la U. de Chile, con un propósito en mente: acelerar las listas de espera en el sistema público de salud. Junto a ese equipo, encabezado por la académica Jocelyn Dunstan, el estudiante de Magíster en Ciencias mención Computación trabaja en un modelo que identificará automáticamente los datos relevantes en los textos escritos por los médicos generales —como las enfermedades previas o los procedimientos pendientes de un paciente— para optimizar la atención de los especialistas posteriores. El desarrollo de este modelo además permitirá elaborar estudios epidemiológicos, determinar si alguna enfermedad puede ser tratada con telemedicina y generar estadísticas sobre las listas de espera. Actualmente, una versión demo está disponible en un sitio web para recibir la retroalimentación de los usuarios. Se espera que, durante los próximos meses, se implemente en los primeros hospitales.