{"id":59696,"date":"2025-09-08T09:59:51","date_gmt":"2025-09-08T15:59:51","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=59696"},"modified":"2025-09-08T10:02:52","modified_gmt":"2025-09-08T16:02:52","slug":"desarrollan-modelo-universal-para-segmentar-imagenes-medicas-en-3d-con-instrucciones-de-texto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/desarrollan-modelo-universal-para-segmentar-imagenes-medicas-en-3d-con-instrucciones-de-texto\/","title":{"rendered":"Desarrollan modelo universal para segmentar im\u00e1genes m\u00e9dicas en 3D con instrucciones de texto"},"content":{"rendered":"
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SAT es una herramienta de inteligencia artificial que promete mayor precisi\u00f3n y eficiencia en radiolog\u00eda.<\/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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La segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes m\u00e9dicas, es decir, la identificaci\u00f3n de \u00f3rganos, tejidos o lesiones en estudios como resonancias y tomograf\u00edas, es fundamental para el diagn\u00f3stico y el seguimiento de enfermedades. Tradicionalmente, esta tarea depende de especialistas que realizan un trabajo manual, detallado y demandante en tiempo. Aunque los avances en inteligencia artificial han permitido crear modelos automatizados, la mayor\u00eda est\u00e1 dise\u00f1ada para funciones espec\u00edficas, lo que limita su aplicaci\u00f3n en distintos contextos cl\u00ednicos.<\/p>

Investigadores de la Universidad Jiao Tong de Shangh\u00e1i \u00a0en China y del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shangh\u00e1i han desarrollado un modelo denominado Segment Anything with Text (SAT)<\/strong>. A diferencia de los sistemas convencionales que requieren instrucciones gr\u00e1ficas o entrenamiento especializado para cada tarea, SAT utiliza indicaciones en lenguaje m\u00e9dico<\/strong>, por ejemplo, escribir \u201ch\u00edgado\u201d o \u201caorta\u201d, para localizar y segmentar estructuras dentro de im\u00e1genes tridimensionales. El estudio fue publicado en npj Digital Medicine journal<\/em><\/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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El equipo cre\u00f3 la base de datos m\u00e1s amplia hasta la fecha para este prop\u00f3sito, utilizaron m\u00e1s de 22 mil estudios en 3D<\/strong> provenientes de 72 conjuntos de datos p\u00fablicos<\/strong>, con anotaciones estandarizadas de 497 categor\u00edas anat\u00f3micas y de lesiones<\/strong>. Adem\u00e1s, integraron un \u00e1rbol de conocimiento m\u00e9dico con 6 mil 502 t\u00e9rminos anat\u00f3micos<\/strong>, lo que permiti\u00f3 entrenar al modelo con informaci\u00f3n textual y visual al mismo tiempo.<\/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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Se dise\u00f1aron dos versiones del sistema: SAT-Nano, que es m\u00e1s ligera, y SAT-Pro, que tiene mayor capacidad. En pruebas internas, SAT-Pro mostr\u00f3 un rendimiento comparable al de los 72 modelos especializados nnU-Net combinados, pero con solo una fracci\u00f3n de sus par\u00e1metros. Frente a modelos interactivos como MedSAM, SAT-Pro logr\u00f3 una mejora promedio de 7.1% en la m\u00e9trica est\u00e1ndar de coincidencia (DSC, en ingl\u00e9s) en siete regiones del cuerpo. Tambi\u00e9n demostr\u00f3 mayor robustez y capacidad de generalizaci\u00f3n en bases de datos externas.<\/p>

El uso de texto como indicaci\u00f3n no solo reduce la necesidad de intervenci\u00f3n manual, sino que tambi\u00e9n abre la puerta a integrar SAT con grandes modelos de lenguaje (LLM, en ingl\u00e9s) como GPT-4. En escenarios de prueba, esta combinaci\u00f3n permiti\u00f3 leer un reporte cl\u00ednico, identificar las estructuras mencionadas y segmentarlas autom\u00e1ticamente en la imagen correspondiente.<\/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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NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-025-01964-w<\/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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