Revolución en medicina: ¡Las imágenes artificiales mejoran los diagnósticos!

Revolución en medicina: ¡Las imágenes artificiales mejoran los diagnósticos!

Un desarrollo revolucionario de la Viena Meduni podría cambiar fundamentalmente el futuro del diagnóstico médico! Mediante el uso innovador de la inteligencia artificial generativa (IA), los investigadores han dado un paso pionero en la creación y procesamiento de datos de imágenes médicas. Se utilizaron más de 9,000 escaneos de la clínica ambulatoria de Scintigrafy para entrenar un modelo de IA que ahora puede crear datos de imágenes artificiales. Estos datos sintéticos no solo se anonimizan, sino que se caracterizan por su alta similitud con los datos de imágenes médicas reales, lo que aumenta significativamente la precisión del diagnóstico, como se publicó en la revista "European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging".

¿Cómo funciona la visión por computadora?

La tecnología detrás de esta innovación es la visión por computadora, un subárea de inteligencia artificial que permite a las computadoras "ver". Con la ayuda de técnicas como redes neuronales convolucionales (CNN), las máquinas pueden procesar y analizar información visual. Esto tiene muchas aplicaciones prácticas, especialmente en el procesamiento de imágenes médicas, donde ayuda a los médicos a reconocer anomalías y enfermedades en las imágenes de rayos X o resonancia magnética de manera más eficiente. Según los expertos de la educación de transformación digital y ahora, la visión por computadora revoluciona el sistema de salud al proporcionar métodos automatizados para el análisis de imágenes y, por lo tanto, acortando significativamente los tiempos de diagnóstico.

Pero la relevancia de estas tecnologías va más allá del procesamiento de imágenes médicas. La visión por computadora también se usa en áreas como la tecnología de seguridad para monitorear y analizar los alimentos vivos para identificar rápidamente los peligros potenciales. Además, la automatización del análisis de imágenes permite el procesamiento de grandes cantidades de datos, lo cual es de gran uso en el mundo de los datos actuales. Estas tecnologías no solo se investigan más, sino que también se prueban en muchas aplicaciones prácticas que tienen el potencial, la forma en que interactuamos con el contenido digital.