Nuevas herramientas de IA buscan mejorar diagnósticos y tratamientos personalizados en radiología y genómica.
Mayo Clinic ha anunciado colaboraciones estratégicas con Microsoft Research y Cerebras Systems en el campo de la inteligencia artificial (IA) generativa. Estas alianzas, presentadas en la 43ª Conferencia Anual de Salud J.P. Morgan, están diseñadas para acelerar diagnósticos, personalizar tratamientos y optimizar los resultados de los pacientes mediante el desarrollo de modelos de IA avanzados en radiología y genómica.
Mayo Clinic y Microsoft Research trabajan en modelos de IA multimodales que combinan texto e imágenes, centrándose en radiografías de tórax. Utilizando datos de radiografías proporcionados por Mayo Clinic y tecnología de Microsoft, el proyecto busca automatizar informes, evaluar la colocación de tubos y líneas, y detectar cambios en imágenes previas.
“El modelo tiene el potencial de transformar la forma en que los radiólogos analizan imágenes y los pacientes reciben atención, haciendo que el diagnóstico sea más eficiente y accesible”, indicó Matthew Callstrom, director médico de IA Generativa y Estrategia en Mayo Clinic.
Por otra parte, en la otra colaboración anunciada, Mayo Clinic y Cerebras han desarrollado un modelo de IA para genómica que integra datos del genoma humano y el exoma de pacientes. Este modelo permite predecir enfermedades y respuestas a tratamientos con mayor precisión, acelerando diagnósticos y tratamientos personalizados.
Por ejemplo, en enfermedades como la artritis reumatoide, donde los tratamientos requieren tiempo para demostrar efectividad, este modelo podría identificar terapias exitosas de forma más rápida, reduciendo complicaciones a largo plazo.
“La capacidad de este modelo para analizar datos genéticos en tiempo real representa un avance significativo en la medicina personalizada”, comentó Natalia Vassilieva, directora de tecnología en Cerebras Systems.
Estas iniciativas destacan los nuevos avances de Mayo Clinic sobre la integración de tecnología avanzada en la atención médica. Desde diagnósticos más rápidos en radiología hasta tratamientos personalizados en genómica, estas herramientas de IA tienen el potencial de transformar la atención sanitaria de manera escalable.
