Un equipo del MIT ha descubierto que los modelos de inteligencia artificial médica pueden recordar información sensible de pacientes, incluso cuando los datos han sido anonimizados. Los investigadores proponen métodos para detectar y prevenir este tipo de filtraciones, que podrían comprometer la confidencialidad clínica.

El grupo sanitario Ribera ha encontrado una aliada poderosa contra la saturación del sistema de salud: la inteligencia artificial. Con el portal Cynara Citizen, desarrollado con tecnología de Microsoft, el grupo ha logrado reducir en un 23% las visitas a Urgencias y en un 18% los reingresos hospitalarios de pacientes con enfermedades crónicas. Gracias a un seguimiento proactivo y personalizado, esta herramienta digital optimiza los recursos sanitarios y mejora la calidad de la atención. La apuesta por la IA permite aligerar la carga de trabajo de los médicos y garantizar la privacidad de los pacientes.

La endometriosis es una enfermedad crónica que afecta a 190 millones de mujeres en todo el mundo, y su diagnóstico suele retrasarse hasta una década. Ahora, científicas del Uniklinikum Erlangen y de la Universidad FAU desarrollan un modelo 3D impulsado por inteligencia artificial para detectar antes la enfermedad. El proyecto, financiado por el Gobierno bávaro con tres millones de euros, podría transformar la forma en que se diagnostica y trata esta dolencia global, reduciendo cirugías y mejorando la calidad de vida de millones de pacientes.

El Gobierno británico anunció un plan pionero que integrará pruebas genéticas e inteligencia artificial en el Servicio Nacional de Salud (NHS), con el objetivo de detectar y prevenir enfermedades desde el nacimiento. La medida busca transformar el sistema sanitario hacia un modelo predictivo y personalizado, con una inversión de 650 millones de libras en investigación genómica.

Investigadores alemanes han desarrollado una técnica que combina espectroscopía infrarroja y aprendizaje automático para detectar enfermedades de forma rápida, económica y precisa. El sistema, entrenado con miles de muestras, es capaz de identificar hasta el riesgo futuro de padecer trastornos como el síndrome metabólico o ciertos tipos de cáncer. El método se basa en la espectroscopía infrarroja, que permite obtener un “fingerprint” o huella molecular única de cada muestra de sangre. Este espectro contiene información sobre las vibraciones de las moléculas y permite detectar alteraciones provocadas por enfermedades.