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552 noticias publicadas
- 16 de septiembre de 2026 · Nature - Machine Learning
Explorando el paisaje mitocondrial en el malla trabecular del glaucoma de ángulo abierto primario para nuevos objetivos terapéuticos
Investigadores han examinado la estructura y función de las mitocondrias en el malla trabecular, una red de tejido en el ojo que es crucial para el drenaje del humor acuoso. Este estudio tiene como objetivo identificar nuevos puntos de intervención terapéutica para el tratamiento del glaucoma de ángulo abierto primario.
- 16 de septiembre de 2026 · Nature - Machine Learning
Transformando artículos de investigación científica en agentes interactivos de IA
Investigadores han desarrollado una innovadora tecnología que permite convertir artículos de investigación científica en agentes de inteligencia artificial interactivos. Esta herramienta ofrece la posibilidad de interactuar con los datos y conocimientos contenidos en dichas publicaciones, facilitando el acceso y la comprensión de información compleja.
- 17 de septiembre de 2026 · Nature - Machine Learning
Mapeo cuantitativo avanzado de la neuropatología de la enfermedad de Alzheimer y activación microglial en tejido hipocampal post-mortem
Un estudio reciente ha realizado un análisis cuantitativo avanzado de la neuropatología asociada a la enfermedad de Alzheimer, centrándose en la activación de las células microgliales en tejido hipocampal post-mortem. Esta investigación proporciona nuevos hallazgos sobre la relación entre la neuropatología y la respuesta inmune en el cerebro afectado por la enfermedad.
- 17 de septiembre de 2026 · Nature - Machine Learning
Cómo un equipo de IAs descubrió un prometedor fármaco para el cáncer de pulmón
Un equipo de inteligencia artificial ha logrado identificar un compuesto prometedor para el tratamiento del cáncer de pulmón, lo que podría marcar un avance significativo en la búsqueda de nuevos fármacos. Este descubrimiento se basa en la combinación de algoritmos avanzados y un vasto conjunto de datos, lo que ha permitido a los investigadores acelerar el proceso de descubrimiento de medicamentos.
- 17 de septiembre de 2026 · Nature - Machine Learning
¿Cómo de rápido estás envejeciendo? Pregunta a la IA
Un nuevo enfoque basado en inteligencia artificial permite a los científicos predecir con mayor precisión la edad biológica de una persona, utilizando datos genéticos y biométricos. Este avance promete ofrecer un entendimiento más profundo sobre el envejecimiento y sus implicaciones en la salud.
- 18 de septiembre de 2026 · Nature - Machine Learning
Estrategias de agrupamiento en datos de citometría de un solo celular
Un nuevo enfoque denominado ConvexGating permite inferir estrategias de agrupamiento a partir de datos de citometría de un solo celular, facilitando así el análisis de poblaciones celulares. Este método innovador mejora la precisión en la identificación y caracterización de subpoblaciones celulares, lo que es fundamental para una variedad de aplicaciones en biomedicina.
- 18 de septiembre de 2026 · Nature - Machine Learning
AI resolvió el desafío de Navier–Stokes. ¿Qué significa eso para la física?
Investigadores han utilizado inteligencia artificial para abordar el complejo problema de las ecuaciones de Navier–Stokes, un hito que ha eludido a matemáticos y físicos durante más de un siglo. Esta solución podría transformar la comprensión de los flujos de fluidos en diversas disciplinas.
- 18 de septiembre de 2026 · Nature - Machine Learning
ReScale4DL: equilibrando información de píxeles y contextual para una segmentación mejorada de bioimágenes
ReScale4DL es una innovadora técnica que fusiona la información de píxeles con datos contextuales, mejorando significativamente la segmentación de bioimágenes. Este avance promete optimizar el análisis y la interpretación de datos biológicos complejos.
- 19 de septiembre de 2026 · Nature - Machine Learning
Aprendizaje de operadores bilevel bayesianos con adaptación de bajo rango para la cuantificación eficiente de la incertidumbre en problemas inversos de EDP
Investigadores han desarrollado un nuevo enfoque para abordar la cuantificación de incertidumbre en problemas inversos de ecuaciones en derivadas parciales (EDP). Este método, que utiliza el aprendizaje de operadores bilevel bayesianos junto con técnicas de adaptación de bajo rango, promete mejorar la eficiencia y precisión en la resolución de estos complejos problemas matemáticos.
- 21 de septiembre de 2026 · Nature - Machine Learning
Los co-científicos de IA están revolucionando la forma en que se realiza la investigación
El uso de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito científico está transformando la metodología de investigación. Estas herramientas avanzadas están ayudando a los científicos a analizar grandes volúmenes de datos, formular hipótesis y desarrollar nuevas teorías de manera más eficiente y precisa.
- 21 de septiembre de 2026 · Nature - Machine Learning
Generando hidrogeles de proteínas con un comportamiento de relajación de estrés personalizable a través de un diseño de enredos impulsado por aprendizaje profundo
Un nuevo estudio presenta un enfoque innovador para la generación de hidrogeles de proteínas que permite personalizar su comportamiento de relajación de estrés mediante el uso de técnicas de aprendizaje profundo. Este avance facilita el diseño de materiales con propiedades específicas para aplicaciones biomédicas y en ingeniería de tejidos.
- 15 de septiembre de 2026 · JMIR AI
Preferencias de los consumidores por la detección de emergencias médicas en hogares inteligentes basados en IA entre adultos alemanes
La tecnología inteligente para el hogar potenciada por inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de detectar anomalías y realizar llamadas de emergencia, favoreciendo una vida segura e independiente. Sin embargo, su adopción para la detección de emergencias médicas es limitada, lo que motiva a investigar las preferencias de los consumidores en este ámbito.
- 16 de septiembre de 2026 · JMIR AI
Evaluación de la Soporte de Evidencia y Alucinaciones en Información Médica Generada por Modelos de Lenguaje Grande
Un estudio reciente examina la precisión de la información médica generada por inteligencia artificial (IA) y su respaldo en documentos fuente. A pesar de obtener altas tasas de precisión, se destaca la falta de apoyo documental en muchos casos, lo que plantea desafíos para su utilización en la práctica clínica.
- 21 de septiembre de 2026 · JMIR AI
Interpretable Multihorizon Glucose Forecasting for Assessing Nutritional Information Impact in Type 1 Diabetes Management: Model Development and Validation Study
Un estudio reciente ha desarrollado modelos de previsión multihorizonte para el control de la glucosa en personas con diabetes tipo 1, incorporando información nutricional detallada. Los resultados sugieren que la inclusión de macronutrientes como grasas y proteínas mejora la precisión en la predicción de niveles de glucosa, especialmente en el periodo postprandial.
- 21 de septiembre de 2026 · JMIR AI
Desempeño diagnóstico de un modelo de visión y lenguaje implementado localmente para el diagnóstico de tumores óseos utilizando imágenes captadas con smartphone: estudio exploratorio retrospectivo
Los modelos de visión y lenguaje (VLM) han mostrado potencial en la imagenología médica, pero su efectividad en imágenes de alta interferencia captadas por smartphone aún no ha sido evaluada. Este estudio investiga la eficacia diagnóstica de un VLM abierto en imágenes de tumores óseos y cómo la integración de generación aumentada por recuperación (RAG) y estilos de persona clínica afectan la precisión diagnóstica.
- 21 de septiembre de 2026 · PubMed/NLM – IA clínica
Inteligencia artificial basada en modelado estadístico delinea la distorsión arquitectónica en la displasia cortical focal
Un estudio reciente ha explorado la aplicación de inteligencia artificial para detectar anormalidades arquitectónicas neuronales en casos de displasia cortical focal (FCD) en pacientes epilépticos. Aunque las lesiones no son visibles en las resonancias magnéticas, el análisis morfométrico y espacial de secciones corticals permite identificar sutiles alteraciones histopatológicas.
- 21 de septiembre de 2026 · PubMed/NLM – IA clínica
Agentic AI, moralidad médica y la transformación de la relación paciente-médico
La inteligencia artificial (IA) agentic es un desarrollo emergente en la transformación digital de la atención sanitaria. A diferencia de la IA generativa convencional, estos sistemas de IA pueden realizar acciones autónomas y dirigidas a objetivos, lo que promete colaborar con clínicos y pacientes de maneras cada vez más independientes.
- 21 de septiembre de 2026 · PubMed/NLM – IA clínica
Ultrasonido portátil mejorado por IA para la detección de placas carotídeas en exámenes comunitarios
El ultrasonido portátil mejorado por inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser eficaz en la detección de placas en las arterias carótidas y en la evaluación de estenosis durante exámenes de salud comunitarios. Esta tecnología promete facilitar un diagnóstico más preciso y mejorar la estratificación de riesgos en atención primaria.
- 22 de septiembre de 2026 · PubMed/NLM – IA clínica
Modelos de lenguaje grande comerciales para la estadificación del cáncer de cavidad oral utilizando informes descriptivos de RM pretratamiento: ¿listos para su uso independiente en la práctica clínica
El estudio sugiere que el rendimiento variable de los modelos de lenguaje en la estadificación del cáncer de cavidad oral a partir de informes descriptivos de resonancia magnética indica que no son herramientas adecuadas para este propósito de manera autónoma. Además, la baja precisión en la estadificación del equipo multidisciplinario subraya la necesidad de informes estructurados que incluyan la estadificación clínica del cáncer.
- 22 de septiembre de 2026 · PubMed/NLM – IA clínica
El papel de la antigüedad del cirujano en la predicción del astigmatismo inducido por cirugía después de la cirugía de facoemulsificación
Un estudio reciente indica que la antigüedad del cirujano no es un factor significativo en la predicción del astigmatismo inducido quirúrgicamente tras la cirugía de cataratas por facoemulsificación. Los modelos de aprendizaje automático desarrollados basados en datos clínicos preoperatorios mostraron un valor predictivo limitado, especialmente en lo que respecta a los resultados del astigmatismo vectorial. Se sugiere que la inclusión de variables intraoperatorias podría mejorar el desempeño predictivo futuro.