El Hospital Universitario Parc Taulí de Sabadell (Barcelona) inició en el mes de julio un ensayo clínico multicéntrico de un software de inteligencia artificial, Optimal XR, para detectar cáncer de pulmón en radiografías no informadas y así reducir los nódulos pulmonares potencialmente malignos que, al pasar desapercibidos, no se diagnostican a tiempo.

La innovación se enmarca en el proyecto Optimal Lung, un sistema de apoyo a la decisión clínica basado en inteligencia artificial para la detección de nódulos pulmonares impulsado desde el Parc Taulí, el Hospital Universitario Vall d’Hebron de Barcelona y el centro tecnológico Eurecat, en Cerdanyola del Vallès (Barcelona), según ha informado este miércoles dicho centro en un comunicado.

Aunque el cáncer de pulmón es la primera causa de mortalidad por cáncer en todo el mundo, la aparición tardía de sus síntomas hace que el 80 % pase desapercibido y se diagnostique en fases muy avanzadas, cuando la tasa de supervivencia a cinco años es inferior al 20 %.

Por este motivo, el estudio liderado por el neumólogo e investigador emérito del Institut d’Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT) Eduard Monsó pretende confirmar la eficacia y seguridad del algoritmo y validar su uso en un entorno hospitalario real, para poder proceder con su comercialización.

Optimal XR es un software que utiliza tecnología de aprendizaje profundo (‘deep learning’, en inglés) para analizar radiografías y se centra, concretamente, en las procedentes de la atención primaria y los servicios de urgencia, con el objetivo de evitar pasar por alto nódulos pulmonares cancerígenos.

Durante el ensayo, se analizarán unas 3 000 radiografías de tórax en tiempo real de la base de datos del Centro de Imagen Médica Digital (CIMD) del Parc Taulí, no necesariamente relacionadas en un inicio con enfermedades respiratorias.

«Los nódulos detectados por el sistema serán revisados por un radiólogo y, en el caso de ser confirmados, serán referidos al Servicio de Neumología para una evaluación más detallada y seguimiento», explica Monsó.

La prueba clínica tendrá una duración estimada de 16 meses; diez de reclutamiento y seis de seguimiento clínico, además de un seguimiento pasivo adicional durante los tres años posteriores.

Actualmente, la detección temprana del cáncer de pulmón es un reto para la atención primaria, pues la creciente falta de radiólogos especializados impide identificar nódulos cancerígenos en etapas iniciales, según Eurecat.

En este contexto, los investigadores consideraron necesario desarrollar e implementar una solución que pudiera analizar con precisión y masivamente estas radiografías de tórax, detectando casos de alto riesgo y dirigiéndolos al flujo de trabajo de radiología y así mejorar la identificación e intervención temprana.

Más adelante, según Monsó, «la intención del equipo es incorporarlo en otros países en los que no tienen la atención o lectura de las radiografías de tórax tan desarrollada como aquí».

07 agosto 2024|Fuente: EFE |Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2024. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.|Noticia

A un ritmo cada vez más acelerado, la industria sanitaria proyecta un futuro esencialmente vinculado al uso de tecnología, un «imperativo» que con herramientas como la inteligencia artificial, algoritmos predictivos para el diagnóstico temprano y el revolucionario estudio del genoma humano apuntan a una «atención centrada en el paciente», con niveles de especificidad que hasta la era pre-covid eran insospechados.

«El uso de la tecnología debe darse a un nivel transversal, que permee todas las áreas del sistema de salud, pero centrado en las personas», explicó el jefe médico de la Clínica Universidad de Los Andes, Pablo Valdés, en una conferencia ofrecida en el Hotel Intercontinental de Santiago de Chile.

Para la gerenta de Innovación y Salud de la Cámara de Innovación Farmacéutica (CIF Chile), Francisca Rodríguez, las herramientas de salud digitales permiten «tomar mejores decisiones», en tanto «no solo se trata de acelerar procesos y hacerlo más eficientes, sino tener datos sobre las necesidades de salud de la población, el beneficio de ciertos medicamentos, entre tantas otras cosas».

Sin embargo, esta transformación no es fácil cuando «la cultura de ambiente de salud es muy adversa al cambio», según el director médico de la Clínica Santa María, Cristián Ugarte, quien asegura que «la digitalización y el uso de tecnología en salud son una obligación que va a afectar el abanico completo del sistema de salud».

Ambos participaron en el panel «Tecnología Diagnóstica y Terapéutica» del South America Healthcare Innovation Summit, evento organizado por Bamberg Health con el apoyo de compañías del sector como BD, CSL Vifor, Pfizer y Siemens Healthineers.

Detectar, informar, actuar rápido

La pandemia de covid-19 marcó un punto de inflexión en todo el mundo, no solo porque golpeó directamente la cotidianidad de millones de personas, sino porque puso a prueba la capacidad de los sistemas de salud en todas sus áreas.

En palabras del director general de Becton Dickinson Cono Sur, Marco Musitano, la crisis sanitaria global puso de manifiesto la principal fortaleza de la cadena sanitaria: los profesionales de la salud, que en todos los niveles, tanto en el campo clínico como en los laboratorios, buscaron incesantemente respuestas a un problema que costaba vidas con el paso de las horas, impelidos a desarrollar formas de testeo y vacunas en tiempo récord.

La tecnología médica para 2020 ya estaba situada como un elemento clave del presente, pero sobre todo una llave para la salud del futuro: mediante la individualización de genotipos, por ejemplo, se pueden hacer más eficientes las respuestas sanitarias en general, apostando a una detección temprana de patologías para darles un tratamiento adecuado con medicamentos y medidas específicas.

Hoy, en el primer cuarto del siglo XXI, tecnología médica quiere decir, entre muchas tantas cosas: inteligencia artificial, algoritmos predictivos, robótica y un sinnúmero de herramientas de optimización que dan velocidad y precisión a los diagnósticos.

Medicina personalizada, diagnóstico temprano

Tener la capacidad para detectar posibles enfermedades en base al perfil genético, adelantarse a los síntomas de un cáncer u otra patología, puede significar un cambio drástico en las posibilidades de éxito en un tratamiento.

Esa personalización en el diagnóstico y el enfoque de medicina preventiva es a nivel sistémico difícil de instalar porque «a los sistemas de salud les cuesta adaptarse, crear políticas que integren los avances en tecnología», dijo el fundador del software Pegasi que busca acelerar el diagnóstico y tratamiento del cáncer, Harry Loboa.

El enfoque de diagnóstico temprano, con medicina personalizada y de precisión, según el vicepresidente Ejecutivo en Pro Salud Chile, Jean-Jacques Duhart, configura un «desafío que no es solo tecnológico, sino de pasar de un paradigma de medicina curativa a una preventiva, que requiere de incentivos necesarios para el desarrollo de su potencial. Es un problema adaptativo».

«Durante toda nuestra historia nos hemos focalizado en generar un impacto positivo y directo en la atención de los pacientes a través de la implementación de soluciones innovadoras y tecnología médica de vanguardia», insistió Musitano.

«Lo que buscamos es constituir un real aporte para el sistema de salud. Por eso creemos que es fundamental trabajar en constante colaboración con otros actores y este tipo de encuentros, donde confluye todo el ecosistema de la salud, son determinantes no solo para conocer los avances en innovación, tecnología y nuevas tendencias, sino también para visualizar los desafíos de la industria», concluyó.

31 julio 2024|Fuente: EFE |Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2024. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.|Noticia

Un equipo chino ha desarrollado el primer modelo versátil de inteligencia artificial (IA) del país que es capaz de analizar una amplia gama de imágenes patológicas.

Este avanzado modelo es capaz de examinar más de 20 órganos humanos, incluyendo los pulmones, las mamas y el hígado.

Se trata de un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés), conocido como PathOrchestra, el cual representa un gran avance en el diagnóstico de enfermedades asistido por IA.

Su desarrollo trae consigo un cambio transformador, pasando de un modelo singular dedicado a un cáncer específico a otro versátil, capaz de abordar multitud de patologías.

Los investigadores de la Universidad Médica de la Fuerza Aérea (AFMU, por sus siglas en inglés), la Universidad Tsinghua y SenseTime utilizaron el mayor conjunto de datos nacionales de China, compuesto por casi 300 000 imágenes patológicas digitales de diapositivas completas, lo que equivale a la impresionante cantidad de 300 terabytes de datos.

Aprovechando las técnicas de aprendizaje autosupervisado, el modelo «aprendió de forma cruzada» a analizar más de 20 órganos diferentes y ha llevado a cabo una serie de tareas clínicas, como la clasificación de cánceres, la identificación y detección de lesiones, la diferenciación de subtipos de cáncer y la evaluación de biomarcadores.

La diversidad de las imágenes patológicas plantea un reto formidable para las aplicaciones de IA. Y esta complejidad le ha valido el título de «joya de la corona» en el ámbito del procesamiento de imágenes, afirma Wang Zhe, profesor de la Academia de Ciencias Médicas Básicas de la AFMU.

PathOrchestra ha logrado una tasa de precisión superior al 95 % en casi 50 tareas clínicas, entre ellas el diagnóstico de subtipos de linfoma y la detección del cáncer de vejiga, según un comunicado de prensa de la AFMU, publicado el martes.

Este avance puede reducir sustancialmente la carga de trabajo de los patólogos y aumentar notablemente la eficacia de la revisión de imágenes médicas, señalan los investigadores.

PathOrchestra es un ejemplo del floreciente panorama de los LLM en China, que representa el rápido y vibrante crecimiento del país en el campo de la IA.

Según un libro blanco sobre la economía digital mundial publicado recientemente por la Academia de Tecnología de la Información y la Comunicación de China en la Conferencia Mundial sobre Economía Digital 2024, de los más de 1 300 LLM de Inteligencia Artificial de todo el mundo, el 36 % procede de China, la segunda mayor proporción después de Estados Unidos.

17 julio 2024|Fuente: Xinhua |Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2024. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.|Noticia

La paleoantropóloga María Martinón, directora del Centro Nacional de Investigación sobre la Evolución Humana (CENIEH), considera que la Inteligencia Artificial no jugará un papel fundamental en nuestra evolución biológica como especie, a diferencia de la comunicación a distancia, y defiende que no debemos de temerla pues es una creación humana.

En una entrevista con la Agencia EFE por el XV aniversario de la apertura del CENIEH en Burgos -que se cumplirá el próximo julio-, la científica ha indicado que no cree que debamos ser víctimas de lo que el afamado escritor de ciencia ficción Isaac Asimov definió como el ‘síndrome de Frankenstein’, el miedo a que las máquinas se vuelvan contra su creador.

«La Inteligencia Artificial es un producto de la inteligencia humana y, por tanto, no tenemos que temerla», ha afirmado; «ni debemos sentirnos amenazados por una herramienta sofisticada, cierto es, pero debería venir a facilitar muchas tareas habituales, sobre todo a hacerlas más rápidas».

Desde su experiencia profesional, Martinón no cree que la IA vaya a jugar ningún papel realmente definitivo en nuestro devenir como especie, en nuestra evolución biológica, al menos tal como está planteada actualmente, ni que vaya tampoco a desplazar a la inteligencia natural.

Usos de la IA

En la investigación científica, la Inteligencia Artificial ya se está utilizando como herramienta que asiste a los investigadores y Martinón reconoce que jugará un papel todavía mucho más grande en el futuro, pero nunca podrá competir con la creatividad humana que requieren las investigaciones.

«En un ámbito como el nuestro -estudio de la evolución humana- en el que tenemos que plantearnos preguntas que requieren no solo de inteligencia sino de creatividad, seguirá preponderando la inteligencia natural», pues el ser humano siempre hará preguntas y propondrá alternativas más creativas.

Y fuera de la investigación, las decisiones, los sentimientos y las emociones, características que nos hacen humanos, continuarán definiendo quiénes somos, seguirán siendo el motor de la especie, más allá de los avances en inteligencia artificial.

Sin embargo, María Martinón pone el foco en otro tipo de desarrollos tecnológicos que sí han tenido un gran impacto en nuestra evolución como especie aunque seamos menos conscientes.

Habla de la comunicación a distancia, y en general de las nuevas formas de comunicación, que han permitido desligarnos de la presencia física y han abierto un nuevo mundo de posibilidades pero alterando y empobreciendo las relaciones humanas, además de generando riesgos que pasan más desapercibidos.

«Ahí es donde yo a lo mejor sí veo más riesgo. Nos hemos acostumbrado a comunicarnos desentendiéndonos de una parte fundamental para la empatía que es la presencia física», ha indicado, de la capacidad de leer algo más que las palabras o de presentarnos en 140 caracteres.

Para la investigadora «las personas somos mucho más que una opinión en un momento determinado», pero hemos reducido, simplificado las relaciones humanas hasta definirnos en una opinión, en un mensaje en redes o en una foto, y «eso empobrece y altera la naturaleza social de nuestras comunicaciones», ha aseverado.

Tecnología y cultura, amortiguadores de la selección natural

La directora del CENIEH afirma que el ser humano sigue y seguirá evolucionando biológicamente, tal vez de una manera menos vistosa o espectacular de lo que la ciencia ficción nos ha hecho esperar, menos visible en nuestra apariencia física.

Los cambios en nuestro sistema inmune muestran esa constante evolución, la capacidad de la especie de responder y adaptarse a nuevas amenazas biológicas, el desarrollo de enfermedades, la aparición de tolerancias, intolerancias o alergias.

«Esa idea que teníamos de que nuestros cerebros iban a seguir aumentado no tiene sentido económicamente», ha apuntado, pues no se puede perder energía en cosas que no son necesarias, y lo que la especie necesita ahora es un cerebro potente pero que consuma menos, y «tenemos muchas memorias externas para descansar».

Por ese motivo, María Martinón afirma que la evolución tecnológica y cultural, que van a un ritmo mucho más rápido que la propia biología, funcionan como un amortiguador de la selección natural.

Los humanos ya no nos adaptamos al entorno sino que, con una capacidad brutal de transformación, adaptamos el entorno a nosotros, a veces con consecuencias devastadoras para el medio ambiente, ha lamentado la paleontropóloga, que aún así es optimista en cuanto al ser humano y el uso de la inteligencia artificial.

Seres sociales y compasivos

«En esencia, nuestra naturaleza es positiva. Nuestro instinto y nuestra naturaleza son predominantemente sociales y compasivos», y aunque es cierto que somos una especie con un componente de violencia importante, es menor de la que nos correspondería como primates y no es la violencia la que nos caracteriza, ha asegurado.

Es una violencia que se puede modular a través de la cultura, lo que ocurre es que «nos hemos especializado en matar, a través de la tecnología, de forma masiva y a distancia», anulando la empatía, uno de los mecanismos de inhibición de la violencia, ha lamentado, de ahí que los humanos necesitemos de una autoevalución y una autocrítica constantes.

30 junio 2024|Fuente: EFE |Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2024. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.|Noticia

La resistencia a los antibióticos es una de las amenazas a la salud mundial. En la búsqueda de soluciones, un equipo ha identificado, con la ayuda de inteligencia artificial, casi un millón de fuentes potenciales de antibióticos en la naturaleza.

Una investigación que publica Cell extrajo datos genómicos en busca de nuevos antibióticos en el microbioma mundial e identificó 863 498 péptidos antimicrobianos prometedores, pequeñas moléculas que pueden matar o inhibir el crecimiento de microbios infecciosos. El 90 % nunca se había descrito antes.

La resistencia a los antimicrobianos es una de las «principales amenazas para la salud pública, ya que mata a 1,27 millones de personas cada año», destacó el investigador Luis Pedro Coelho, de la Universidad Tecnológica de Queensland (Australia) y uno de los firmantes del artículo.

Sin ninguna intervención se calcula que la resistencia a los antimicrobianos podría causar hasta diez millones de muertes en el año 2050, por lo que hay «una necesidad urgente de nuevos métodos para descubrir antibióticos», agregó.

Los investigadores usaron el aprendizaje automático para analizar más de 60 000 metagenomas (una colección de genomas dentro de un entorno específico) que, en conjunto, contenían la composición genética de más de un millón de organismos. Procedían de fuentes de todo el mundo, incluidos entornos marinos y del suelo, e intestinos humanos y animales.

El resultado fue de casi un millón de posibles compuestos antibióticos, de los que docenas mostraban una actividad prometedora en las pruebas iniciales contra bacterias causantes de enfermedades.

El equipo verificó las predicciones probando 100 péptidos fabricados en laboratorio contra patógenos clínicamente significativos.

Descubrieron que 79 alteraban las membranas bacterianas y 63 atacaban específicamente bacterias resistentes a los antibióticos, como Staphylococcus aureus y Escherichia coli.

En algunos casos esas moléculas eran eficaces contra las bacterias a dosis muy bajas, resaltó otro de los firmantes César de la Fuente, de la Universidad de Pensilvania (EE.UU.).

En un modelo preclínico, probado en ratones infectados, el tratamiento con esos péptidos produjo resultados similares a los efectos de la polimixina B, un antibiótico comercial que se utiliza para tratar la meningitis, la neumonía, la sepsis y las infecciones del tracto urinario, según un comunicado.

Los compuestos identificados procedían de microbios que vivían en una gran variedad de hábitats, como la saliva humana, las vísceras de cerdo, el suelo y las plantas, los corales y muchos otros organismos terrestres y marinos. Esto valida el amplio enfoque de los investigadores para explorar los datos biológicos del mundo.

La naturaleza siempre ha sido un buen lugar para buscar nuevos medicamentos, especialmente antibióticos. Las bacterias, omnipresentes en nuestro planeta, han desarrollado numerosas defensas antibacterianas, a menudo en forma de proteínas cortas («péptidos») que pueden alterar las membranas celulares bacterianas y otras estructuras críticas.

Además, la inteligencia artificial en el descubrimiento de antibióticos «es ya una realidad y ha acelerado significativamente nuestra capacidad para descubrir nuevos fármacos candidatos. Lo que antes llevaba años ahora se puede conseguir en horas utilizando ordenadores», afirmó De la Fuente.

05 junio 2024|Fuente: EFE |Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2023. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A.|Noticia

La herramienta de inteligencia artificial (IA), ChatGPT, llega a un grado de desarrollo hoy capaz de responder como si entendiese las emociones o pensamientos de su interlocutor.

Un nuevo estudio publicado en la revista Nature Human Behaviour, reveló que estos modelos artificiales obtienen resultados iguales o mejores que las personas cuando se les plantea preguntas que implican ponerse en la mente de su usuario.

«Los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas inglesas) como ChatGPT muestran un rendimiento que es característico de las capacidades sofisticadas de toma de decisiones y razonamiento, incluida la resolución de tareas ampliamente utilizadas para probar la teoría de la mente en los seres humanos», indica la indagación.

El estudio señala, además, que la versión ChatGPT-4 iguala o mejora la puntuación de los humanos en las pruebas relativas a la identificación de peticiones indirectas, falsas creencias y desorientación, pero tiene dificultades para detectar los llamados pasos en falso (interacciones en las que una de las partes dice algo que no debería por inapropiado).

Sin embargo, el fundador del Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial del Centro Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) en España, Ramón López, no está de acuerdo con esos resultados.

En declaraciones al diario El País, de la nación europea, el especialista aseveró que los test para medir su rendimiento no son fiables.

«Que la IA se mida o supere a los humanos en una comparativa de rendimiento que se llama como una habilidad general no es lo mismo que la IA supere a los humanos en esa habilidad general», afirmó.

Aseveró también que no porque una herramienta saque buena nota en una prueba diseñada para medir el desempeño en comprensión lectora se puede decir que eso demuestra que la herramienta tiene comprensión lectora.

Las conclusiones publicadas en Nature Human Behaviour fueron resultado del estudio de dos versiones de ChatGPT (la gratuita, 3.5, y la avanzada, 4) y el modelo de código abierto de Meta, LLaMA2.

También expusieron a 1 907 individuos a las mismas pruebas y contrastaron los resultados.

Entre los experimentos aplicados a la IA estuvieron captar la ironía hasta interpretar peticiones indirectas, detectar conversaciones en las que una de las partes dice algo inapropiado o responder a preguntas sobre situaciones en las que falta información y, por tanto, hay que especular.

22 mayo 2024|Fuente: Prensa Latina |Tomado de |Noticia