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Innex Digest Agosto-25

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Mamografías sintéticas mejoran la capacidad diagnóstica de una IA.

MAMBO genera mamografías artificiales de calidad equiparable a las imágenes clínicas reales, que no corresponden a ningún paciente y simulan estructuras anatómicas y lesiones con realismo. Su uso para entrenar a IA mejora hasta un +14% la precisión global, sobre todo en casos difíciles de detectar. La generación sintética permite entrenar sistemas de diagnóstico más precisos, seguros y adaptables sin comprometer la privacidad de los pacientes.

El artículo está en arxiv


Diagnosticar 9 tipos de demencia con una sola FDG-PET

Un equipo Mayo Clinic y el Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, ha entrenado una herramienta para identificar 9 fenotipos neurodegenerativos a partir de una sola imagen FDG-PET. Un algoritmo de matching vecinal compara patrones de actividad cerebral y supera a los procedimientos habituales. El coste elevado de la prueba puede quedar compensado si se evitan pruebas adicionales y se acelera el acceso a los tratamientos.

Publicado en Neurology,


Entender el genoma más allá de los genes: AlphaGenome

DeepMind ha presentado AlphaGenome, una herramienta de IA capaz de predecir cómo afectan las mutaciones genéticas a la regulación de los genes a partir de la secuencia de ADN. Se trata de saber no sólo “qué hace el gen”, sino cuándo, dónde y cómo se activa. Esta herramienta puede transformar la investigación en enfermedades raras, cáncer y medicina genómica, ayudando a diseñar secuencias de ADN con funciones específicas.

En el blog oficial DeepMind.


Ventajas para el novato, pero no para el experto. Es necesario diseño adaptativo

Según el ensayo de METR con 16 desarrolladores experimentados trabajando en proyectos reales, la IA les redujo su productividad un 19%. ¿Lo más sorprendente? Los participantes creían que habían ido más rápido. Otros estudios, en cambio, sí muestran beneficios para usuarios novatos o en tareas más sencillas. La IA requiere un diseño adaptativo, que entienda el contexto, el nivel de experiencia y el tipo de tarea.


“Adivina la regla”: el test que todavía desconcierta la IA

El test ARC-AGI no pregunta, invita a razonar; te muestra un par de cuadros con colores y te pide descubrir la regla. Quizás hay que rotar una figura, completarla por simetría o repetir un patrón. Los humanos lo hacemos al 100% en un par de intentos, las máquinas no. Grok4 un 16%, Claude 3 y GPT-3o en torno al 8%.

Si desea ver ARC-AGI benchmark.


Evaluación objetiva del dolor con EEG y IA

Un sistema basado en EEG y deep learning detecta automáticamente la presencia y la intensidad del dolor. A partir de señales cerebrales, la IA distingue si el paciente sufre y clasifica el dolor como bajo, moderado o alto, con una precisión superior al 90%. Validado con datos de EEG en condiciones experimentales. Puede ser clave para mejorar el manejo del dolor en pacientes no verbales, UCI o cuidados paliativos.

El artículo publicado en Biology.


Los modelos de IA Generativa deben ir al psiquiatra

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Kimi K2: el modelo abierto más potente del mundo

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