Reti-Pioneer, presentado en Nature Medicine por un consorcio internacional, criba seis enfermedades metabólicas (diabetes, hipertensión, colesterol, gota, osteoporosis y tiroides) a partir de una foto de la retina en unos 30 segundos. Un avance prometedor que, de momento, es cribado y apoyo, no un diagnóstico definitivo.

La medicina moderna se enfrenta a un desafío geográfico y económico constante: el acceso a diagnósticos precisos mediante resonancia magnética. En regiones como el África subsahariana, los equipos convencionales son escasos debido a su alto coste y exigencias técnicas de infraestructura. Sin embargo, una colaboración entre el Instituto de Instrumentación para Imagen Molecular (i3M) de España y la Universidad de Mbarara en Uganda está cambiando esta realidad mediante el proyecto Tyger.

La personalización de los modelos de inteligencia artificial será clave para su adopción real en sectores como la sanidad, las finanzas, la educación o la industria. Nutanix advierte de que los modelos genéricos ya no son suficientes y que adaptar la IA a los datos y dinámicas de cada sector permitirá mejorar la precisión, la eficiencia y el impacto de esta tecnología en las organizaciones.

El Ayuntamiento de Madrid ha incorporado ecógrafos con inteligencia artificial en las ambulancias del SAMUR-Protección Civil, reforzando así la capacidad diagnóstica y la atención a pacientes graves. La vicealcaldesa Inma Sanz ha presentado también un sistema piloto de telemetría y videollamada para compartir información médica en tiempo real entre equipos de emergencia y jefes de guardia. Además, la Unidad Lince, que actúa en zonas de difícil acceso, ha renovado su equipamiento con mochilas ergonómicas y balizas de señalización. Estas medidas se enmarcan en un plan de modernización que ha incrementado el presupuesto del servicio en un 61 % desde 2019.

Un equipo internacional de investigadores ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial que detecta con alta precisión cuerpos extraños radiolúcidos en los pulmones, una condición potencialmente mortal y difícil de diagnosticar en tomografías computarizadas. Probado en tres hospitales de Wuhan (China), el sistema combinó segmentación anatómica de las vías respiratorias con una red neuronal convolucional, y superó a radiólogos expertos en pruebas a ciegas. La IA logró un 71,4% de sensibilidad frente al 35,7% de los médicos, mostrando su potencial para reducir diagnósticos erróneos y acelerar decisiones clínicas.

Un equipo internacional liderado por Núria Malats, del CNIO, ha desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial capaz de predecir con precisión la metástasis en cáncer de páncreas a partir de imágenes médicas rutinarias. Publicado en la revista Gut, el sistema podría evitar cirugías invasivas innecesarias y mejorar la planificación de tratamientos. El proyecto cuenta con financiación de casi 800.000 euros y se validará en hospitales de España, Países Bajos, China y Uruguay.

Microsoft Research ha desarrollado un ordenador óptico analógico (AOC) capaz de ejecutar tareas de inteligencia artificial y resolver problemas de optimización con una eficiencia y velocidad sin precedentes. El dispositivo, construido con componentes comerciales como micro-LEDs y sensores de cámaras de móviles, consigue resolver con éxito casos prácticos en banca y salud. Publicado en la revista Nature, el avance abre la puerta a un futuro en el que la computación óptica podría complementar a los chips digitales tradicionales, con un impacto significativo en sostenibilidad y capacidad de cómputo.

El deep learning, una técnica basada en redes neuronales inspiradas en el cerebro humano, ha transformado radicalmente el desarrollo de la inteligencia artificial. Gracias a él, hoy contamos con sistemas que reconocen imágenes, traducen idiomas, detectan enfermedades o conducen coches. Este avance ha permitido que las máquinas aprendan directamente de los datos, sin necesidad de reglas predefinidas, y ha abierto la puerta a una nueva era de innovación tecnológica.