La IA médica está a punto de experimentar un punto de inflexión. Según la velocidad actual de desarrollo, en unos pocos años las personas comunes podrán disfrutar de la misma calidad de atención médica que antes solo podían permitirse los ultra ricos.
Esto no es una exageración. Los gigantes del sector han lanzado recientemente dos modelos de IA de código abierto en el campo médico: MedGemma 1.5 y MedASR, demostrando directamente esta posibilidad.
La actualización de MedGemma 1.5 es especialmente crucial, con avances significativos en la capacidad de procesamiento multimodal. ¿Lo más práctico? La imagen médica.
Antes, la IA no podía analizar imágenes médicas en 3D, pero ahora sí. Los datos tridimensionales de escáneres CT y MRI, el modelo puede entenderlos. ¿Qué significa esto? La presión sobre los médicos para realizar diagnósticos se reduce directamente en un nivel.
También en el procesamiento de secciones completas de patología (WSI): antes, era necesario que los ojos humanos revisaran una por una, ahora la IA puede analizar múltiples patches simultáneamente, duplicando la eficiencia. La popularización de este tipo de tecnología, en última instancia, romperá las barreras geográficas y económicas en los recursos médicos. Con IA, hay diagnóstico y tratamiento, esto es la verdadera democratización de la atención médica.
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La IA médica está a punto de experimentar un punto de inflexión. Según la velocidad actual de desarrollo, en unos pocos años las personas comunes podrán disfrutar de la misma calidad de atención médica que antes solo podían permitirse los ultra ricos.
Esto no es una exageración. Los gigantes del sector han lanzado recientemente dos modelos de IA de código abierto en el campo médico: MedGemma 1.5 y MedASR, demostrando directamente esta posibilidad.
La actualización de MedGemma 1.5 es especialmente crucial, con avances significativos en la capacidad de procesamiento multimodal. ¿Lo más práctico? La imagen médica.
Antes, la IA no podía analizar imágenes médicas en 3D, pero ahora sí. Los datos tridimensionales de escáneres CT y MRI, el modelo puede entenderlos. ¿Qué significa esto? La presión sobre los médicos para realizar diagnósticos se reduce directamente en un nivel.
También en el procesamiento de secciones completas de patología (WSI): antes, era necesario que los ojos humanos revisaran una por una, ahora la IA puede analizar múltiples patches simultáneamente, duplicando la eficiencia. La popularización de este tipo de tecnología, en última instancia, romperá las barreras geográficas y económicas en los recursos médicos. Con IA, hay diagnóstico y tratamiento, esto es la verdadera democratización de la atención médica.