Si interpreta una resonancia magnética, parece difícil porque lo es. Por eso desarrollamos ayuda: una IA – La nación

Las expectativas son altas: la inteligencia artificial (IA) ha sido prometedor durante algún tiempo para ser la próxima gran revolución en medicina. Incluso si las herramientas basadas en este concepto son conscientes de esta revolución, se ponen paso a paso paso a paso en el campo de las ciencias médicas. Uno de los últimos pasos fue tomado por un equipo de investigadores en Málaga.

Mejorar las imágenes. El paso en cuestión tiene que ver con las técnicas utilizadas para grabar imágenes médicas. La nueva herramienta Mejora de la segmentación automática El propio equipo dice de imágenes médicas, lo que a su vez nos permite reducir los errores al analizar imágenes complejas.

Segmentación. Pero, ¿qué es exactamente esta segmentación automática de imágenes médicas? Respectivamente Explica el equipo tú mismoLa segmentación médica consiste en “delimitar estructuras anatómicas o lesiones en imágenes médicas”.

Por lo tanto, no solo es posible diagnosticar ciertas enfermedades de manera más efectiva, sino también localizar lesiones más fácilmente y mejorar la precisión en ciertos tratamientos. Sin embargo, esta tarea no siempre es fácil debido a las restricciones en las técnicas utilizadas para grabar estas imágenes, como resonancias magnéticas y tomografías.

“La precisión en la segmentación de imágenes médicas es importante para mejorar los diagnósticos y tratamientos”. En detalle en un comunicado de prensa Ezequiel López Rubio, quien dirigió el estudio. Nuestro enfoque muestra que es posible optimizar la confiabilidad de los modelos de IA mediante el uso de tiempo de prueba a las técnicas que abren nuevas posibilidades en el área de la imagen matemática. “

Medsam. El equipo de un comenzó a desarrollar la herramienta Nuevo modelo de la IA llamado Medsam, un modelo combinado con la tecnología TTA (Aumento del tiempo de prueba). Como señala el equipo en sí, esta combinación permite pequeñas transformaciones en las imágenes en el momento del análisis.

Por lo tanto, es posible lograr un “sistema más robusto contra las variaciones” con una mejor precisión en contornos segmentados.

Resultados prometedores. Con Con respecto a los resultadosEl equipo enfatizó que la nueva herramienta “mejora significativamente la precisión” cuando la comparamos con los métodos de segmentación tradicionales y logramos una mayor confiabilidad. Esta mayor confiabilidad sería crucial para las imágenes con ruido o con baja calidad, lo que a menudo se nota en la práctica clínica.

Otro punto relevante para aquellos que han formulado esta nueva herramienta es la flexibilidad de la metodología y su capacidad para adaptarse a diversas tecnologías de absorción de imágenes. Se publicaron los detalles del estudio En un artículo En la revista matemáticas.

La nueva frontera. La inteligencia artificial continúa teniendo una expansión rápida. Una extensión que Incluye disciplinas médicas. Un buen ejemplo de esto son las herramientas de diagnóstico, cuya precisión habría logrado superar el “ojo clínico” del personal de salud, por lo tanto. Sostienes a tus desarrolladores.

Todavía no podemos confiar en nuestra salud en la IA, pero, por supuesto, el potencial de estos instrumentos crece si apoyan a los miembros de las profesiones de salud y los propios pacientes. Estas herramientas son un futuro prometedor, pero al menos por el momento son exactamente eso.

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Imagen | Accuray

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La noticia Si interpreta una resonancia magnética, parece difícil porque lo es. Por eso desarrollamos ayuda: una IA Fue publicado originalmente en Xataka Por Pablo Martínez-Juárez.