Un equipo de investigadores ha perfeccionado un método que mejora la fiabilidad de la inteligencia artificial (IA) en diagnósticos médicos basados en imágenes. Este enfoque permite distinguir entre inflamación y tumor con mayor precisión, reduciendo falsos positivos y negativos.

El avance integra aprendizaje profundo con datos clínicos del paciente (antecedentes, marcadores sanguíneos, sintomatología) para contextualizar las imágenes. Al incorporar esos metadatos, el algoritmo se vuelve más robusto y confiable, y menos propenso a errores aislados.

En especial se ha aplicado en detección de cánceres y enfermedades inflamatorias: áreas donde el margen de error debe ser mínimo. Este tipo de herramientas puede reducir biopsias innecesarias y ofrecer diagnósticos más rápidos y seguros para los pacientes.

Desde el punto de vista estético, este avance puede facilitar diagnósticos tempranos de melanoma, cáncer de piel u otras lesiones dérmicas, integrándose con tecnologías como dermatoscopía, reflectancia o IA especializada.

Este avance confirma que la tecnología no viene a reemplazar al médico, sino a empoderarlo. Con herramientas más confiables, el profesional puede tomar decisiones más informadas, éticas y seguras.