Un equipo del Columbia University Fertility Center ha logrado el primer embarazo clínico con espermatozoides identificados mediante un sistema de inteligencia artificial. Este avance, publicado en The Lancet, marca un hito en la lucha contra la infertilidad masculina severa y abre nuevas vías en la medicina reproductiva no invasiva.

La farmacéutica Lilly ha anunciado en el evento GTC de NVIDIA en Washington D. C. la puesta en marcha de la mayor y más potente fábrica de inteligencia artificial del mundo propiedad de una empresa farmacéutica. El sistema, basado en la arquitectura DGX SuperPOD con más de 1.000 GPUs NVIDIA Blackwell Ultra, se utilizará para entrenar modelos de IA que aceleren la investigación en genómica, medicina personalizada y diseño molecular. Algunos de estos modelos estarán disponibles en la plataforma TuneLab, un entorno de aprendizaje federado que preserva la privacidad de los datos de las empresas biotecnológicas colaboradoras.

AstraZeneca y Microsoft han firmado una alianza estratégica para acelerar la transformación digital del sistema sanitario español. El acuerdo contempla el desarrollo conjunto de programas de inteligencia artificial, salud digital y analítica avanzada, como “Echo” y “Apto-EMR”, con el objetivo de mejorar la eficiencia clínica, la atención personalizada y la detección precoz de enfermedades. Ambas compañías colaborarán con profesionales sanitarios, startups e instituciones para implementar estas soluciones de forma escalable, segura y conforme a la normativa sanitaria.

Roche ha recibido la certificación CE para el primer algoritmo basado en inteligencia artificial que evalúa el riesgo de deterioro progresivo de la función renal. En colaboración con KlinRisk, la farmacéutica suiza lanza un panel de algoritmos para la enfermedad renal crónica (ERC), con el objetivo de mejorar el diagnóstico precoz y reducir el impacto de una patología que afecta a más de 700 millones de personas en el mundo.

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.

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.

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.

Un análisis sistemático de 79 estudios confirma que las técnicas de inteligencia artificial, como las redes neuronales y los algoritmos en conjunto, están revolucionando el diagnóstico de tumores cerebrales. Con una precisión media del 95,2%, estas herramientas podrían reducir la necesidad de procedimientos invasivos y acelerar el tratamiento. Sin embargo, los expertos advierten que aún existen diferencias según el tipo de tumor y que la generalización clínica de estos modelos aún no está garantizada.