{"id":51084,"date":"2025-01-17T09:57:03","date_gmt":"2025-01-17T15:57:03","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=51084"},"modified":"2025-10-17T20:07:11","modified_gmt":"2025-10-18T02:07:11","slug":"mayo-clinic-busca-revolucionar-la-atencion-medica-gracias-a-nuevas-colaboraciones-en-ia-con-microsoft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/mayo-clinic-busca-revolucionar-la-atencion-medica-gracias-a-nuevas-colaboraciones-en-ia-con-microsoft\/","title":{"rendered":"Mayo Clinic busca revolucionar la atenci\u00f3n m\u00e9dica gracias a nuevas colaboraciones en IA con Microsoft"},"content":{"rendered":"
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Nuevas herramientas de IA buscan mejorar diagn\u00f3sticos y tratamientos personalizados en radiolog\u00eda y gen\u00f3mica.<\/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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Mayo Clinic ha anunciado colaboraciones estrat\u00e9gicas con Microsoft Research y Cerebras Systems en el campo de la inteligencia artificial (IA) generativa. Estas alianzas, presentadas en la 43\u00aa Conferencia Anual de Salud J.P. Morgan, est\u00e1n dise\u00f1adas para acelerar diagn\u00f3sticos, personalizar tratamientos y optimizar los resultados de los pacientes mediante el desarrollo de modelos de IA avanzados en radiolog\u00eda y gen\u00f3mica.<\/p>

Mayo Clinic y Microsoft Research trabajan en modelos de IA multimodales que combinan texto e im\u00e1genes, centr\u00e1ndose en radiograf\u00edas de t\u00f3rax. Utilizando datos de radiograf\u00edas proporcionados por Mayo Clinic y tecnolog\u00eda de Microsoft, el proyecto busca automatizar informes, evaluar la colocaci\u00f3n de tubos y l\u00edneas, y detectar cambios en im\u00e1genes previas.<\/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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\u201cEl modelo tiene el potencial de transformar la forma en que los radi\u00f3logos analizan im\u00e1genes y los pacientes reciben atenci\u00f3n, haciendo que el diagn\u00f3stico sea m\u00e1s eficiente y accesible\u201d, indic\u00f3 Matthew Callstrom, director m\u00e9dico de IA Generativa y Estrategia en Mayo Clinic.<\/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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Por otra parte, en la otra colaboraci\u00f3n anunciada, Mayo Clinic y Cerebras han desarrollado un modelo de IA para gen\u00f3mica que integra datos del genoma humano y el exoma de pacientes. Este modelo permite predecir enfermedades y respuestas a tratamientos con mayor precisi\u00f3n, acelerando diagn\u00f3sticos y tratamientos personalizados.<\/p>

Por ejemplo, en enfermedades como la artritis reumatoide, donde los tratamientos requieren tiempo para demostrar efectividad, este modelo podr\u00eda identificar terapias exitosas de forma m\u00e1s r\u00e1pida, reduciendo complicaciones a largo plazo.<\/p>

\u201cLa capacidad de este modelo para analizar datos gen\u00e9ticos en tiempo real representa un avance significativo en la medicina personalizada\u201d, coment\u00f3 Natalia Vassilieva, directora de tecnolog\u00eda en Cerebras Systems.<\/p>

Estas iniciativas destacan los nuevos avances de Mayo Clinic sobre la integraci\u00f3n de tecnolog\u00eda avanzada en la atenci\u00f3n m\u00e9dica. Desde diagn\u00f3sticos m\u00e1s r\u00e1pidos en radiolog\u00eda hasta tratamientos personalizados en gen\u00f3mica, estas herramientas de IA tienen el potencial de transformar la atenci\u00f3n sanitaria de manera escalable.<\/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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MAYO CLINIC<\/strong><\/p>

https:\/\/newsnetwork.mayoclinic.org\/discussion\/mayo-clinic-accelerates-personalized-medicine-through-foundation-models-with-microsoft-research-and-cerebras-systems\/<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\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<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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