{"id":50822,"date":"2024-12-30T10:10:09","date_gmt":"2024-12-30T16:10:09","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=50822"},"modified":"2025-10-17T20:32:56","modified_gmt":"2025-10-18T02:32:56","slug":"harvard-lidera-avances-de-ia-en-salud-durante-2024","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/harvard-lidera-avances-de-ia-en-salud-durante-2024\/","title":{"rendered":"Harvard lidera avances de IA en salud durante 2024"},"content":{"rendered":"
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En 2024 investigadores de Harvard realizaron m\u00faltiples investigaciones utilizando diversas modalidades de IA.<\/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
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Este a\u00f1o, investigadores de Harvard Medical School (HMS), lideraron algunos de los principales avances de inteligencia artificial (IA) en salud durante 2024. La IA se utiliza con diferentes prop\u00f3sitos en medicina, por ejemplo, se utilizan modelos basados en IA para desarrollar herramientas de diagn\u00f3stico de enfermedades espec\u00edficas, o bien puede utilizarse IA para identificar patrones en im\u00e1genes m\u00e9dicas que indican la potencial aparici\u00f3n de enfermedades como el c\u00e1ncer.<\/p>

Por ejemplo, un estudio de investigadores de Harvard publicado en Nature<\/em>, detalla el dise\u00f1o de un modelo de IA capaz de realizar diversas tareas para el diagn\u00f3stico de distintos tipos de c\u00e1ncer. Este modelo de lenguaje similar a GPT-4 o Gemini, denominado Cl\u00ednica Histopathology Imaging Evaluation Foundation o CHIEF<\/a>, aprovecha un marco de machine learning para extraer caracter\u00edsticas de im\u00e1genes patol\u00f3gicas.<\/p>

El modelo fue entrenado con un conjunto masivo de m\u00e1s de 60 mil im\u00e1genes de visualizaci\u00f3n histol\u00f3gica virtual de 19 sitios anat\u00f3micos diferentes es decir 19 tipos distintos de c\u00e1ncer, y proces\u00f3 44 terabytes de datos de im\u00e1genes de alta resoluci\u00f3n. CHIEF fue capaz de extraer representaciones microsc\u00f3picas \u00fatiles para identificar c\u00e9lulas cancerosas, determinar el origen del tumor, caracterizar perfiles moleculares y predecir el pron\u00f3stico del paciente.<\/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

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Otro de los avances en IA alcanzados por investigadores de Harvard en 2024 fue un modelo que identifica posibles terapias para enfermedades raras a partir de medicamentos existentes<\/a>. El desarrollo de medicamentos implica grandes esfuerzos y recursos, sin embargo, con la aplicaci\u00f3n de IA es posible descubrir nuevas terapias a partir de medicamentos ya utilizados. El modelo TxGNN, descrito en un art\u00edculo publicado en Nature Medicine<\/em>, es una herramienta pionera para identificar f\u00e1rmacos candidatos para enfermedades raras y otras afecciones que no tienen tratamientos espec\u00edficos.<\/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

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Asimismo, esta herramienta est\u00e1 disponible de manera p\u00fablica y gratuita para la comunidad cient\u00edfica: https:\/\/txgnn.org\/<\/a>. TxGNN identific\u00f3 f\u00e1rmacos candidatos a partir de medicamentos existentes para m\u00e1s de 17 mil enfermedades, muchas de ellas sin ning\u00fan tratamiento existente.<\/p>

Otro de los grandes avances en IA alcanzados en HMS surgi\u00f3 a partir de una colaboraci\u00f3n con el MIT<\/a>. Este avance descrito en un estudio publicado en Nature Medicine<\/em> indica que las diferencias individuales de los especialistas influyen en la efectividad de la asistencia de IA para radi\u00f3logos.<\/p>

El estudio examin\u00f3 a gran escala los efectos heterog\u00e9neos de la asistencia de IA en 140 radi\u00f3logos a trav\u00e9s de 15 tareas de diagn\u00f3stico de rayos X de t\u00f3rax de m\u00e1s de 300 pacientes. Los resultados mostraron que, factores convencionales como a\u00f1os de experiencia, subespecialidad y familiaridad con herramientas de IA, no fueron suficientes para predecir de forma fiable el impacto de la asistencia de IA.<\/p>

El estudio explica que las diferencias individuales de cada especialista determinan sus interacciones con la IA y por ende interfieren en la precisi\u00f3n de la interpretaci\u00f3n de las im\u00e1genes m\u00e9dicas.<\/p>

Conoce m\u00e1s sobre los \u00faltimos avances de la IA en medicina:<\/p>

https:\/\/saluddigital.com\/es\/?s=IA<\/a><\/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

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HARVARD<\/strong><\/p>

https:\/\/hms.harvard.edu\/news\/year-harvard-medical-school-science<\/a>


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