{"id":44328,"date":"2024-03-15T11:12:42","date_gmt":"2024-03-15T17:12:42","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=44328"},"modified":"2025-10-18T21:54:28","modified_gmt":"2025-10-19T03:54:28","slug":"investigadores-de-mayo-clinic-crearon-ia-basada-en-hipotesis-para-mejorar-la-investigacion-medica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/investigadores-de-mayo-clinic-crearon-ia-basada-en-hipotesis-para-mejorar-la-investigacion-medica\/","title":{"rendered":"Investigadores de Mayo Clinic crearon IA basada en hip\u00f3tesis para mejorar la investigaci\u00f3n m\u00e9dica"},"content":{"rendered":"
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Investigadores de Mayo Clinic inventaron la IA basada en hip\u00f3tesis, una nueva clase de IA que favorecer\u00eda la creaci\u00f3n de nuevos descubrimientos en medicina.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Investigadores de Mayo Clinic inventaron recientemente una nueva clase de algoritmos de inteligencia artificial (IA) \u201cdirigida por hip\u00f3tesis\u201d, los cuales se distinguen de los modelos tradicionales de IA que solamente aprenden a trav\u00e9s de los datos. En un estudio publicado en la revista Cancers<\/i><\/span><\/a>, los investigadores explican que esta nueva clase de IA ofrece una manera novadora de utilizar datasets <\/i>o conjuntos de datos de manera masiva, lo que favorecer\u00eda el descubrimiento de causas complejas de enfermedades como el c\u00e1ncer y mejorar estrategia para su tratamiento, as\u00ed como beneficiar a la investigaci\u00f3n m\u00e9dica en general.<\/p>

\u201cEsto fomenta una nueva era en el dise\u00f1o de algoritmos de IA espec\u00edficos e informados para resolver cuestiones cient\u00edficas, comprender mejor las enfermedades y guiar la medicina individualizada\u201d, explic\u00f3 el autor principal, el Dr. Hu Li, investigador de IA y biolog\u00eda en Mayo Clinic. Asimismo, agreg\u00f3 que esta nueva IA tiene el potencial de descubrir conocimientos que la IA convencional ignora.<\/p>

La IA convencional, se utiliza generalmente para realizar tareas de clasificaci\u00f3n y reconocimiento, como el reconocimiento facial, clasificaci\u00f3n de patrones en im\u00e1genes de diagn\u00f3stico cl\u00e1sico. Adem\u00e1s, actualmente se ha comenzado a aplicar cada vez m\u00e1s en tareas generativas como la creaci\u00f3n de textos simulando a humanos.<\/p>

Los investigadores de Mayo Clinic, detallan que los algoritmos de aprendizaje actuales, no incorporan el conocimiento o las hip\u00f3tesis cient\u00edficas existentes, sino que dependen de datasets<\/i> con informaci\u00f3n imparcial. De esta manera, el Dr. Li, explica que esta limitaci\u00f3n dificulta la flexibilidad de los m\u00e9todos de IA y su uso en \u00e1reas que requieren el descubrimiento de nueva informaci\u00f3n.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

\u201cLa falta de integraci\u00f3n entre el conocimiento existente y las hip\u00f3tesis puede ser un problema. Los modelos de IA pueden producir resultados sin un dise\u00f1o cuidadoso por parte de investigadores y m\u00e9dicos, lo que llamamos el problema de ‘basura que entra, basura que sale’\u201d, mencion\u00f3 el Dr. Li. Para ello, es importante que la IA se gu\u00ede en preguntas cient\u00edficas para realizar an\u00e1lisis m\u00e1s eficientes y evitar las dificultares para generar conocimientos significativos que ayuden a formular nuevas hip\u00f3tesis.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

En cuanto a la investigaci\u00f3n sobre el c\u00e1ncer, la IA es una herramienta valiosa para identificar patrones de diversos tipos de c\u00e1ncer. La IA basada en hip\u00f3tesis busca ayudar a los investigadores a incorporar nuevas formas de compresi\u00f3n de la enfermedad. \u201cEsta nueva clase de IA abre una nueva v\u00eda para comprender mejor las interacciones entre el c\u00e1ncer y el sistema inmunol\u00f3gico y es muy prometedora no s\u00f3lo para probar hip\u00f3tesis m\u00e9dicas sino tambi\u00e9n para predecir y explicar c\u00f3mo responder\u00e1n los pacientes a las inmunoterapias\u201d, explic\u00f3 el Dr. Daniel Billadeau, profesor del Departamento de Inmunolog\u00eda de Mayo Clinic y coautor del estudio.<\/p>

Seg\u00fan explican los investigadores, la IA basada en hip\u00f3tesis podr\u00eda utilizarse en diversos tipos de enfoques de investigaci\u00f3n sobre el c\u00e1ncer como: la clasificaci\u00f3n de tumores, la estratificaci\u00f3n de pacientes, el descubrimiento de genes del c\u00e1ncer, la predicci\u00f3n de la respuesta a los f\u00e1rmacos y la organizaci\u00f3n espacial de los tumores.<\/p>

Seg\u00fan los autores, los beneficios de la IA basada en hip\u00f3tesis son los siguientes:<\/p>

\u00a0\u00a0<\/span><\/p>