Noticia científica 5

Sistema de inteligencia artificial multimodal basado en ontologías para diagnóstico de enfermedades óseas

Resumen ampliado:
En 2025, se ha desarrollado un innovador sistema de diagnóstico para enfermedades óseas que integra una ontología médica especializada con un modelo de inteligencia artificial multimodal. Esta tecnología permite combinar e interpretar imágenes médicas (como radiografías o resonancias), datos clínicos del paciente y resultados de laboratorio dentro de un mismo entorno digital.

Uno de los aspectos más destacados de este sistema es el uso de Visual Question Answering (VQA), una técnica que permite al sistema responder preguntas clínicas formuladas por médicos, basándose en el análisis conjunto de las imágenes y la información textual. Por ejemplo, un médico podría preguntar: “¿Hay signos de osteoporosis en la cadera derecha?” y el sistema responde apoyado en evidencia visual y datos asociados.

Resultados preliminares:

  • Se logró una interpretación más precisa y coherente de casos complejos, como fracturas ocultas, infecciones óseas o tumores.
  • Se observó una reducción en el tiempo diagnóstico en entornos simulados, comparado con métodos tradicionales.
  • El sistema permite explicaciones transparentes y trazables, facilitando la confianza médica y la adopción tecnológica.
  • Aunque aún no ha sido validado clínicamente en entornos reales, los estudios de laboratorio y pruebas retrospectivas indican un alto potencial de precisión diagnóstica, superior al 90% en algunos casos.
  • Tiene capacidad para escalar y adaptarse a distintos contextos clínicos, incluso con recursos limitados.

Perspectivas futuras:

  • Se está preparando una fase de validación clínica en hospitales universitarios.
  • La combinación de ontologías con IA multimodal podría ser aplicada a otras especialidades, como neurología o cardiología.
  • Podría integrarse con sistemas de historia clínica electrónica para una atención médica más integral y automatizada.

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