{"id":3827,"date":"2025-11-30T18:15:26","date_gmt":"2025-11-30T17:15:26","guid":{"rendered":"https:\/\/neurocirugialmeria.com\/?p=3827"},"modified":"2025-11-30T18:15:26","modified_gmt":"2025-11-30T17:15:26","slug":"inteligencia-artificial-generativa-en-medicina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/neurocirugialmeria.com\/en\/2025\/11\/30\/inteligencia-artificial-generativa-en-medicina\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial generativa en Medicina"},"content":{"rendered":"

La revista Nature Medicine h<\/a>a publicado un art\u00edculo de revisi\u00f3n en el que repasa el papel actual de las herramientas de Inteligencia Artificial generativa en Medicina.<\/p>\n\n\n\n

La inteligencia artificial generativa (IAG) puede en la actualidad automatizar un n\u00famero creciente de tareas biom\u00e9dicas, desde el apoyo a la toma de decisiones cl\u00ednicas hasta el dise\u00f1o y an\u00e1lisis de estudios de investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

 La IAG utiliza aprendizaje autom\u00e1tico y arquitecturas de modelos de transformaci\u00f3n para generar texto, im\u00e1genes y datos de sonido \u00fatiles en respuesta a las consultas de los usuarios. Si bien las aplicaciones biom\u00e9dicas de aprendizaje profundo anteriores han utilizado conjuntos de datos de prop\u00f3sito general y enormes vol\u00famenes de datos etiquetados para el entrenamiento, la evidencia actual sugiere que los modelos de IAG pueden tener un mejor rendimiento al requerir menos datos de entrenamiento; por ejemplo, utilizando conjuntos de datos m\u00e1s peque\u00f1os y espec\u00edficos del dominio.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, las t\u00e9cnicas de IA han evolucionado desde el entrenamiento totalmente supervisado hasta enfoques con menor uso de etiquetas, como el ajuste fino con o sin supervisi\u00f3n d\u00e9bil y el aprendizaje por refuerzo.<\/p>\n\n\n\n

Resulta por tanto incuestionable el potencial de la \u00faltima generaci\u00f3n de modelos para mejorar la atenci\u00f3n m\u00e9dica de m\u00e9dicos y pacientes m\u00e1xime teniendo en cuenta los nuevos enfoques de validaci\u00f3n de los que se dispone.<\/p>\n\n\n\n

Fuente:<\/strong> Teo ZL, Thirunavukarasu AJ, Elangovan K, Cheng H, Moova P, Soetikno B, Nielsen C, Pollreisz A, Ting DSJ, Morris RJT, Shah NH, Langlotz CP, Ting DSW. Generative artificial intelligence in medicine. Nat Med. 2025 Oct;31(10):3270-3282.<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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