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Mejoras en la precisión diagnóstica de tumores gracias a la inteligencia artificial

Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid y el Hospital Universitario Infanta Leonor han creado un sistema de inteligencia artificial que analiza resonancias magnéticas para mejorar el diagnóstico de tumores y apoyar a los médicos en su labor

En un avance que podría transformar el futuro de la medicina, investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), en colaboración con médicos del Hospital Universitario Infanta Leonor, han desarrollado un innovador sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de analizar resonancias magnéticas 3D de cerebros con posibilidad de tener un tumor presente. Este sistema promete no solo mejorar el diagnóstico de tumores cerebrales, sino también empoderar a los médicos en sus decisiones clínicas. Y, todo esto, reduciendo el coste necesario para entrenar a la IA.

El nuevo y avanzado sistema desarrollado por el equipo de investigación analiza minuciosamente los escáneres de resonancias magnéticas 3D y extrae características tanto tumorales como sanas de los pacientes. Con esta información, es capaz de recomendar casos similares previamente analizados cuando se evalúa a un nuevo paciente. De esta manera, el sistema no sustituye el diagnóstico del médico, sino que lo complementa, ofreciendo una segunda opinión basada en datos precisos y comparativos.

Este enfoque mixto, que combina la experiencia humana con el poder analítico de la IA, representa una visión futurista pero realista de la medicina. En lugar de ver a la IA como una competencia, los investigadores y médicos la consideran un aliado valioso que puede llevar la precisión diagnóstica a nuevos niveles sin incurrir en costos exorbitantes.

La inteligencia artificial puede analizar grandes volúmenes de datos en poco tiempo, algo que es imposible para un humano, con lo que se optimiza mucho el proceso de comparación. Uno de los grandes avances de la investigación ha sido lograr mejorar modelos de IA anteriores haciendo uso de datos menos costosos de conseguir. “Utilizando información más accesible y menos costosa, podemos aplicar esta tecnología en un mayor número de hospitales y clínicas. Esto democratiza el acceso a diagnósticos avanzados y mejora la calidad de la atención médica”, señala Guillermo Iglesias Hernández, investigador del grupo KNOwledge Discovery and Information Systems (KNODIS) de la ETS de Ingeniería de Sistemas Informáticos (ETSISI) de la UPM.

Actualmente, el equipo está en proceso de implementar esta tecnología en casos reales en hospitales. Los primeros resultados han sido prometedores, y se espera que la IA se convierta en una herramienta estándar en los procedimientos de diagnóstico de tumores cerebrales en los próximos años.

“Este avance subraya la tendencia creciente de integrar tecnologías avanzadas en la medicina, no para reemplazar a los profesionales de la salud, sino para potenciar sus capacidades y mejorar los resultados para los pacientes. La colaboración entre la UPM y el Hospital Universitario Infanta Leonor es un excelente ejemplo de cómo la innovación y la cooperación pueden dar lugar a avances significativos en el cuidado de la salud”, concluye Guillermo Iglesias.


Referencia Bibliográfica: Guillermo Iglesias, Edgar Talavera, Jesús Troya, Alberto Díaz-Álvarez, Miguel García-Remesal. Artificial intelligence model for tumoral clinical decision support systems. Computer Methods and Programs in Biomedicine. Volume 253, 2024, 108228. ISSN 0169-2607, https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2024.108228.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169260724002232)


Fotografía de portada: Gerd Altmann / Pixabay.

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