{"id":59305,"date":"2025-08-27T10:02:34","date_gmt":"2025-08-27T16:02:34","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=59305"},"modified":"2025-08-27T10:12:33","modified_gmt":"2025-08-27T16:12:33","slug":"investigadores-desarrollan-roentgen-un-modelo-de-ia-que-genera-radiografias-sinteticas-para-mejorar-la-investigacion-medica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/investigadores-desarrollan-roentgen-un-modelo-de-ia-que-genera-radiografias-sinteticas-para-mejorar-la-investigacion-medica\/","title":{"rendered":"Investigadores desarrollan RoentGen, un modelo de IA que genera radiograf\u00edas sint\u00e9ticas 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

La herramienta busca ampliar los conjuntos de datos para entrenar algoritmos en radiolog\u00eda, reducir sesgos y garantizar mayor precisi\u00f3n en la detecci\u00f3n de enfermedades.<\/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

Un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford, liderado por Curtis Langlotz y Akshay Chaudhari, ha creado RoentGen<\/strong>, un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de generar radiograf\u00edas sint\u00e9ticas a partir de descripciones m\u00e9dicas. La iniciativa busca responder a uno de los grandes retos de la investigaci\u00f3n en salud como lo es la falta de bases de datos amplias y diversas que permitan entrenar con precisi\u00f3n a los sistemas de IA en el diagn\u00f3stico de enfermedades.<\/p>

La idea surgi\u00f3 al observar c\u00f3mo modelos generativos como DALL E o Stable Diffusion pod\u00edan crear im\u00e1genes a partir de texto. El reto fue adaptar esta tecnolog\u00eda para producir radiograf\u00edas con fidelidad cl\u00ednica. Al inicio, los resultados parec\u00edan caricaturas de un t\u00f3rax, pero tras un proceso de ajuste, los investigadores lograron que el sistema generara im\u00e1genes realistas. \u201cHay una gran brecha en el aprendizaje autom\u00e1tico en medicina: no tenemos suficientes datos, especialmente de enfermedades poco comunes. Los datos sint\u00e9ticos pueden ser una pieza clave de ese rompecabezas\u201d, se\u00f1al\u00f3 Langlotz.<\/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\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
\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

El modelo se basa en un proceso de \u201cruido\u201d y \u201cdes-ruido\u201d que permite, a partir de patrones preestablecidos y descripciones en informes m\u00e9dicos, recrear im\u00e1genes que imitan las radiograf\u00edas reales<\/strong>. Chaudhari explic\u00f3: \u201cUno de los mayores desaf\u00edos en la investigaci\u00f3n de IA radiol\u00f3gica es que no solemos contar con conjuntos de datos lo suficientemente grandes. Con RoentGen podemos generar im\u00e1genes sint\u00e9ticas de alta calidad que representen, por ejemplo, c\u00f3mo lucir\u00eda un paciente con neumon\u00eda o con cardiomegalia\u201d.<\/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

El potencial de la herramienta va m\u00e1s all\u00e1 de suplir la falta de datos, por ejemplo, RoentGen podr\u00eda reducir sesgos al generar im\u00e1genes de subgrupos poco representados<\/strong>, adem\u00e1s de mejorar la privacidad de los pacientes al prescindir de datos sensibles. En su versi\u00f3n m\u00e1s reciente, incluso es posible condicionar las im\u00e1genes seg\u00fan la edad, el sexo o la raza del paciente para enriquecer los conjuntos de datos y entrenar algoritmos m\u00e1s inclusivos.<\/p>

Langlotz destac\u00f3 que el objetivo final es apoyar a los radi\u00f3logos: \u201cLa finalidad de RoentGen es producir datos adicionales que permitan entrenar sistemas de IA que ayuden a los m\u00e9dicos a identificar enfermedades m\u00e1s pronto y con mayor precisi\u00f3n\u201d. Los investigadores tambi\u00e9n subrayan la importancia de que el proyecto sea de c\u00f3digo abierto, lo que permitir\u00e1 que otras instituciones en el mundo accedan a la herramienta. \u201cNo queremos que nuestros modelos se usen solo en Stanford. Queremos que beneficien a pacientes en todo el mundo\u201d, enfatiz\u00f3 Chaudhari.<\/p>

Con RoentGen, se busca abrir la puerta a los entrenamientos de sistemas m\u00e1s precisos, diversos y responsables, ofreciendo una alternativa para enfrentar la escasez de datos m\u00e9dicos y acelerando la innovaci\u00f3n en la radiolog\u00eda. Para los investigadores, se trata de un paso clave hacia un futuro donde la IA y la medicina trabajen de manera conjunta para brindar diagn\u00f3sticos m\u00e1s tempranos y mejorar la atenci\u00f3n de los pacientes.<\/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
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t BIBLIOGRAPHY<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t

STANFORD<\/strong><\/p>

https:\/\/med.stanford.edu\/news\/all-news\/2025\/08\/generative-ai.html<\/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":"

Investigadores desarrollan RoentGen, un modelo de IA que genera radiograf\u00edas sint\u00e9ticas para mejorar la investigaci\u00f3n m\u00e9dica.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":59307,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-59305","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/59305","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=59305"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/59305\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/59307"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=59305"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=59305"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=59305"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}