Un Modelo de IA para Múltiples Diagnósticos
Investigadores han desarrollado BrainIAC (Brain Imaging Adaptive Core), un modelo de IA capaz de extraer múltiples señales diagnósticas de exámenes de RM cerebral de rutina. Entrenado con 48.965 escaneos cerebrales usando aprendizaje auto-supervisado, puede estimar la edad cerebral, predecir riesgo de demencia, detectar mutaciones tumorales y predecir sobrevida en cáncer cerebral.
El concepto es revolucionario: en vez de entrenar modelos específicos para cada tarea diagnóstica, un modelo generalista aprende representaciones amplias de datos cerebrales y se adapta a diversas aplicaciones clínicas, superando modelos especializados en la mayoría de tareas.
Aplicaciones Clínicas
Publicado en Nature Neuroscience, el BrainIAC fue comparado con otros modelos de IA en predicción de edad cerebral, detección de mutación IDH y predicción de tiempo hasta ACV. El modelo generalista superó consistentemente a modelos biomédicos más amplios.
Para profesionales de RM avanzada, estos foundation models representan un cambio de paradigma. La integración con sistemas DICOM permitirá análisis automatizado en flujos de trabajo existentes.
Fuente: Diagnostic Imaging