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La inteligencia artificial generativa acelera la investigación médica y compite con equipos humanos

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La inteligencia artificial (IA) generativa está transformando la investigación médica al demostrar su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos clínicos con una rapidez y precisión que compite con el trabajo de equipos humanos especializados.

Un estudio de la Universidad de California – San Francisco, publicado en la revista Cell Reports Medicine, confirmó que sistemas automáticos pueden predecir el parto prematuro y estimar la edad gestacional utilizando información médica compleja, logrando resultados comparables a los modelos creados por expertos tras meses de trabajo.

El experimento, realizado junto a la Universidad Estatal de Wayne, se desarrolló en el marco del DREAM Challenge, una competencia global de aprendizaje automático aplicada a la salud.

Los participantes, tanto sistemas de IA generativa como equipos científicos, analizaron datos de más de 1,000 mujeres embarazadas para crear modelos capaces de predecir el riesgo de parto prematuro.

Un equipo que utilizó IA estuvo conformado únicamente por un estudiante de maestría y uno de secundaria, quienes, apoyados en un chatbot, generaron modelos funcionales en minutos. La automatización del código eliminó la necesidad de programadores y acortó significativamente el tiempo de validación científica.

Los resultados mostraron que 8 sistemas automáticos fueron evaluados, solo 4 produjeron modelos efectivos, los mejores igualaron o superaron a equipos humanos experimentados, la velocidad fue el mayor factor diferencial.

La supervisión humana sigue siendo indispensable

Aunque los sistemas automáticos mostraron alto potencial, los investigadores subrayaron que la supervisión humana es imprescindible para validar, corregir y ajustar modelos antes de aplicarlos a problemas biomédicos reales.

La Dra. Marina Sirota, investigadora principal del instituto Bakar de Ciencias de la Salud Computacional, destacó que la IA puede acelerar la investigación científica, permitiendo validar hipótesis y avanzar rápidamente hacia nuevas preguntas.

Del total evaluado, solo la mitad de los sistemas generó resultados utilizables, lo que evidencia la necesidad de revisión por parte de especialistas.

El parto prematuro: un desafío global de salud pública

El parto prematuro es la principal causa de mortalidad neonatal. En Estados Unidos, alrededor de 1,000 bebés nacen prematuramente cada día, lo que convierte este fenómeno en un reto crítico para la salud pública.

El equipo dirigido por Sirota analizó datos del microbioma de unas 1,200 mujeres, obtenidos de nueve estudios. Este enfoque resalta la complejidad del análisis y la importancia de compartir bases de datos científicas para acelerar avances.

La Dra. Tomiko T. Oskotsky señaló que la colaboración entre instituciones es esencial para enfrentar este tipo de investigaciones.

Con información de Infobae.

Por: Yari Araujo 

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