La inteligencia artificial podría cambiar radicalmente la radiología clínica. Microsoft Research ha presentado MAIRA-2, un modelo capaz de redactar informes médicos con base visual, vinculado al nuevo dataset PadChest-GR, desarrollado junto a la Universidad de Alicante y el Hospital Sant Joan d’Alacant. El objetivo: lograr diagnósticos más rápidos, precisos y transparentes, donde cada hallazgo esté localizado en la imagen. Esta innovación abre la puerta a una radiología más segura y comprensible para profesionales y pacientes.

Un equipo de investigación liderado desde España ha desarrollado un innovador enfoque basado en inteligencia artificial explicable (XAI) para identificar variantes genéticas que predisponen a los pacientes a sufrir sepsis tras una operación. El estudio, publicado en Frontiers in Medicine, analiza el ADN de más de 4.000 personas y detecta genes clave que podrían predecirse con un simple análisis de sangre antes de entrar al quirófano. Este hallazgo podría revolucionar la forma en que se previene y trata una de las complicaciones postoperatorias más letales en hospitales.

Un equipo de investigadores ha presentado Dragon Hatchling (BDH), una arquitectura de inteligencia artificial que se inspira en la estructura y dinámica del cerebro humano. Este modelo logra un rendimiento comparable al de los Transformers, como GPT-2, utilizando un enfoque novedoso basado en redes de neuronas que interactúan localmente y aplican principios de plasticidad sináptica. BDH podría marcar un antes y un después en el desarrollo de sistemas de razonamiento general, con implicaciones profundas para la interpretabilidad y la seguridad de la IA.

El desarrollo de energías renovables es esencial para combatir el cambio climático, pero su avance plantea retos para la biodiversidad. En respuesta, el proyecto IA4Birds, liderado por el Air Institute y financiado por el MITECO, propone una solución tecnológica basada en inteligencia artificial para reducir el impacto de los parques eólicos sobre las aves. La plataforma, en fase piloto en Castilla y León, combina datos ornitológicos, normativos y energéticos para mejorar la planificación territorial. Gracias a cámaras de alta resolución y sistemas de análisis en tiempo real, IA4Birds permite detectar y clasificar aves, identificando las zonas más adecuadas para instalar aerogeneradores sin dañar el ecosistema.

Gonzalo (GZLO), el ChatGPT del Ejército de Tierra, es un asistente de inteligencia artificial que se desarrolla en la Academia Logística de Calatayud. Su misión: optimizar tareas administrativas y operativas en el ámbito militar, bajo los más estrictos estándares de seguridad y confidencialidad.

Investigadores europeos han desarrollado Delphi-2M, un modelo de inteligencia artificial basado en transformadores generativos que puede predecir la aparición de más de 1.000 enfermedades diferentes a lo largo de la vida de una persona, a partir de su historial médico. Entrenado con datos de medio millón de personas en Reino Unido y Dinamarca, este modelo logra una precisión comparable —o incluso superior— a la de los sistemas actuales centrados en enfermedades individuales. Además, puede generar trayectorias de salud sintéticas, lo que abre nuevas posibilidades para la planificación sanitaria y la medicina personalizada.

OpenAI ha publicado una nueva investigación que arroja luz sobre uno de los problemas más persistentes en la inteligencia artificial: las alucinaciones. Estas ocurren cuando un modelo de lenguaje genera respuestas falsas pero plausibles. Según el estudio, las prácticas actuales de entrenamiento y evaluación premian el azar por encima de la incertidumbre, lo que incentiva a los modelos a adivinar en lugar de reconocer sus limitaciones. La compañía propone reformar las métricas estándar para penalizar los errores más que las dudas, una medida que podría cambiar la forma en que se evalúa la inteligencia artificial.

La Charité – Universitätsmedizin Berlin ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial llamado crossNN capaz de detectar más de 170 tipos de cáncer sin necesidad de realizar una biopsia. Gracias al análisis del “fingerprint” epigenético de los tumores, esta herramienta diagnóstica alcanza una precisión del 97,8 % y permite identificar incluso tumores cerebrales difíciles de operar a partir de muestras de líquido cefalorraquídeo. Esta innovación promete transformar el diagnóstico oncológico en todo el mundo.