{"id":52494,"date":"2025-04-07T09:19:56","date_gmt":"2025-04-07T15:19:56","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=52494"},"modified":"2025-04-07T09:28:50","modified_gmt":"2025-04-07T15:28:50","slug":"lilac-el-modelo-de-ia-que-detecta-cambios-clave-en-imagenes-medicas-a-los-largo-del-tiempo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/lilac-el-modelo-de-ia-que-detecta-cambios-clave-en-imagenes-medicas-a-los-largo-del-tiempo\/","title":{"rendered":"LILAC, el modelo de IA que detecta cambios clave en im\u00e1genes m\u00e9dicas a los largo del tiempo"},"content":{"rendered":"
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Modelo de machine learning permite identificar y cuantificar transformaciones biol\u00f3gicas sin necesidad de procesos manuales. <\/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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Un estudio realizado por Cornell University muestra el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de analizar im\u00e1genes m\u00e9dicas obtenidas a trav\u00e9s del tiempo para detectar cambios y predecir resultados de la salud de los pacientes. El estudio publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences<\/em><\/a> presenta un nuevo enfoque basado en machine learning o aprendizaje autom\u00e1tico llamado LILAC (Learning-based Inference of Longitudinal imAge Changes)<\/strong>, dise\u00f1ado para analizar im\u00e1genes adquiridas a lo largo del tiempo, es decir, en estudios m\u00e9dicos o de monitoreo de pacientes, con el objetivo de detectar cambios relevantes.<\/p>

A diferencia de los m\u00e9todos tradicionales que dependen de procesos manuales para eliminar variaciones irrelevantes como ruido o movimiento, LILAC automatiza esta tarea al centrarse en las diferencias que realmente importan, utilizando una arquitectura tipo Siamese con redes convolucionales para comparar pares de im\u00e1genes de manera eficiente.<\/p>

\u201cEsta nueva herramienta nos permitir\u00e1 detectar y cuantificar cambios cl\u00ednicamente relevantes a lo largo del tiempo de formas que antes no eran posibles<\/strong>, y su flexibilidad significa que puede aplicarse a pr\u00e1cticamente cualquier conjunto de datos de im\u00e1genes longitudinales\u201d detall\u00f3 el autor principal del estudio, Mert Sabuncu, vicepresidente de investigaci\u00f3n y profesor de ingenier\u00eda el\u00e9ctrica en radiolog\u00eda en Cornell Medicine.<\/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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LILAC se entrena inicialmente para predecir el orden temporal de im\u00e1genes, es decir, cu\u00e1l imagen fue tomada antes y cu\u00e1l despu\u00e9s, logrando una precisi\u00f3n superior al 98%. Esta capacidad es un importante indicativo de que el modelo est\u00e1 captando los cambios importantes con el paso del tiempo. Por otro lado, la diferencia temporal predicha por LILAC mostr\u00f3 una alta correlaci\u00f3n con variables significativas que sugieren que el modelo est\u00e1 entendiendo transformaciones biol\u00f3gicas reales, como procesos de cicatrizaci\u00f3n o el cambio de fase de embriones<\/strong>.<\/p>

En una segunda etapa, los investigadores entrenaron a LILAC no solo para detectar cambios, sino para predecir directamente valores cl\u00ednicos, como los puntajes de deterioro cognitivo en pacientes con deterioro cognitivo leve. En este caso, el rendimiento del modelo super\u00f3 a los m\u00e9todos tradicionales, reduciendo el error cuadr\u00e1tico medio en m\u00e1s de un 40%. Esto demuestra que LILAC no solo identifica cambios visuales, sino que puede vincularlos con informaci\u00f3n cl\u00ednica cuantificable, haciendo que el modelo sea \u00fatil tanto para la investigaci\u00f3n como para la pr\u00e1ctica m\u00e9dica.<\/p>

En conjunto, los resultados del estudio subrayan el potencial de LILAC para revolucionar el an\u00e1lisis de datos de im\u00e1genes longitudinales. Adem\u00e1s destaca su capacidad de enfocarse autom\u00e1ticamente en los cambios relevantes sin depender de procesos personalizados lo convierte en una herramienta vers\u00e1til.<\/p>

Las aplicaciones demostradas muestran que este enfoque puede aplicarse en diversos dominios de la medicina y la biolog\u00eda, lo que favorecer\u00eda a la comprensi\u00f3n de procesos temporales como la toma de decisiones cl\u00ednicas.<\/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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CORNELL UNIVERSITY<\/strong><\/p>

https:\/\/news.cornell.edu\/stories\/2025\/02\/ai-system-can-analyze-serial-medical-images<\/a><\/p>

PNAS<\/strong><\/p>

https:\/\/www.pnas.org\/doi\/10.1073\/pnas.2411492122<\/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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