La enfermedad de las arterias coronarias, causada por la obstrucci\u00f3n de los vasos sangu\u00edneos que irrigan el coraz\u00f3n, sigue siendo la principal causa de mortalidad … en todo el mundo. Ante este panorama, un diagn\u00f3stico precoz y preciso se vuelve esencial para salvar vidas y mejorar la calidad de vida de quienes la padecen. Pero un nuevo horizonte se ha abierto recientemente en la lucha contra esa enfermedad y ha sido, precisamente, desde M\u00e1laga. As\u00ed, un equipo de investigaci\u00f3n del Instituto de Investigaci\u00f3n Biom\u00e9dica de M\u00e1laga (IBIMA Plataforma BIONAND) ha desarrollado una herramienta de Inteligencia Artificial (IA) capaz de detectar esas peligrosas obstrucciones arteriales con una precisi\u00f3n y fiabilidad muy elevadas, mejorando as\u00ed el diagn\u00f3stico card\u00edaco y salvando vidas.<\/p>\n
En este contexto, el equipo cuenta con la destacada participaci\u00f3n de la investigadora senior del Grupo de Prevenci\u00f3n y Tratamiento de la Obesidad y la Diabetes, Almudena Ortega, del investigador responsable (IR), Ezequiel L\u00f3pez Rubio, y del coinvestigador responsable (COIR), Esteban J. Palomo, del Grupo de Inteligencia Computacional y An\u00e1lisis de Im\u00e1genes. As\u00ed, se ha logrado un avance significativo que podr\u00eda transformar la forma en que se detectan las afecciones card\u00edacas. <\/p>\n
Este paso adelante ha sido posible gracias al esfuerzo conjunto de profesionales de distintas disciplinas, contando tambi\u00e9n con la implicaci\u00f3n de los investigadores Ariadna Jim\u00e9nez-Partinen y Mario Pascual, este \u00faltimo reconocido como el investigador m\u00e1s joven del instituto.<\/p>\n
Mejoran el rendimiento del modelo YOLOv8<\/p>\n
El equipo ha publicado un estudio pionero en la revista Computers in Biology and Medicine que demuestra c\u00f3mo la Inteligencia Artificial (IA) puede superar los m\u00e9todos convencionales en precisi\u00f3n y eficiencia para detectar obstrucciones arteriales. En concreto, se centraron en mejorar el rendimiento de YOLOv8, un modelo de IA de \u00faltima generaci\u00f3n dise\u00f1ado para la detecci\u00f3n de objetos en im\u00e1genes m\u00e9dicas.<\/p>\n
Uno de los grandes retos es que el rendimiento de estos sistemas de IA depende en gran medida de los llamados hiperpar\u00e1metros, es decir, los ajustes clave que configuran su funcionamiento. Cuando esta configuraci\u00f3n se realiza de forma manual, puede resultar limitada e ineficaz. Por ello, el equipo apost\u00f3 por el uso de estrategias avanzadas de optimizaci\u00f3n autom\u00e1tica, abriendo nuevas v\u00edas para lograr una detecci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida, precisa y personalizada de enfermedades cardiovasculares.<\/p>\n
Los resultados no dejan lugar a dudas: los m\u00e9todos de optimizaci\u00f3n basados en modelos, superaron de forma sistem\u00e1tica a las t\u00e9cnicas tradicionales de ajuste. Estos llamados \u00abajustes inteligentes\u00bb permitieron a los modelos de IA lograr una mayor precisi\u00f3n diagn\u00f3stica \u2014medida por la puntuaci\u00f3n F1, que combina exactitud y exhaustividad\u2014 as\u00ed como una mayor velocidad en la detecci\u00f3n de lesiones.<\/p>\n
\u00abNuestra investigaci\u00f3n confirma que la aplicaci\u00f3n de estas t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n avanzadas no solo mejora la precisi\u00f3n de los diagn\u00f3sticos, sino que tambi\u00e9n los hace m\u00e1s fiables y reproducibles, reduciendo la variabilidad que a menudo encontramos en las evaluaciones visuales realizadas por expertos humanos\u00bb, subraya Almudena Ortega.<\/p>\n
\u00abMirar donde hay que mirar\u00bb<\/p>\n
Adem\u00e1s, los modelos mejorados demostraron una notable capacidad para centrar su \u00abatenci\u00f3n\u00bb en las zonas m\u00e1s relevantes de las im\u00e1genes, es decir, directamente sobre las lesiones. Esta habilidad para \u00abmirar donde hay que mirar\u00bb es especialmente valiosa en el entorno cl\u00ednico, donde la rapidez y la precisi\u00f3n marcan la diferencia en el tratamiento de enfermedades graves como las cardiovasculares.<\/p>\n
Este estudio representa una muestra tangible del compromiso de IBIMA Plataforma BIONAND con la innovaci\u00f3n en salud y el uso de tecnolog\u00edas avanzadas al servicio de la medicina.<\/p>\n
La investigaci\u00f3n ha sido liderada por Almudena Ortega G\u00f3mez, quien aporta una valiosa perspectiva cl\u00ednica gracias a su vinculaci\u00f3n con el Departamento de Endocrinolog\u00eda y Nutrici\u00f3n y el Departamento de Cardiolog\u00eda y Cirug\u00eda Cardiovascular del Hospital Universitario Virgen de la Victoria, as\u00ed como con el CIBEROBN. Su enfoque integrador ha sido clave para tender puentes entre la pr\u00e1ctica m\u00e9dica y la inteligencia artificial.<\/p>\n
Junto a ella, han desempe\u00f1ado un papel fundamental los investigadores de ITIS Software de la Universidad de M\u00e1laga, como Ezequiel L\u00f3pez-Rubio y Esteban J. Palomo Ferrer; adem\u00e1s de integrantes de IBIMA Plataforma BIONAND, cuya experiencia en algoritmos de optimizaci\u00f3n e inteligencia computacional ha sido decisiva para el desarrollo del proyecto.<\/p>\n
Este esfuerzo multidisciplinar no solo refuerza la solidez cient\u00edfica del trabajo, sino que tambi\u00e9n evidencia el potencial transformador de la colaboraci\u00f3n entre disciplinas cl\u00ednicas y tecnol\u00f3gicas para afrontar desaf\u00edos clave en la salud global.<\/p>\n
Por todo ello, estos hallazgos no solo son un \u00e9xito cient\u00edfico, sino que abren el camino para la integraci\u00f3n de herramientas de IA m\u00e1s eficientes y precisas en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica diaria, lo que podr\u00eda traducirse en diagn\u00f3sticos m\u00e1s r\u00e1pidos, una reducci\u00f3n de la carga de trabajo para los profesionales sanitarios y, en \u00faltima instancia, mejores resultados para los pacientes.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"La enfermedad de las arterias coronarias, causada por la obstrucci\u00f3n de los vasos sangu\u00edneos que irrigan el coraz\u00f3n,…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":107719,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[92],"tags":[37179,6639,15448,6214,25,24,3956,165,1636,3356,3855,37171,2706,166,23],"class_list":{"0":"post-107718","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-salud","8":"tag-arteriales","9":"tag-capaz","10":"tag-desarrollan","11":"tag-detectar","12":"tag-es","13":"tag-espana","14":"tag-gran","15":"tag-health","16":"tag-ia","17":"tag-investigadores","18":"tag-malaga","19":"tag-obstrucciones","20":"tag-precision","21":"tag-salud","22":"tag-spain"},"share_on_mastodon":{"url":"","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/107718","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=107718"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/107718\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/107719"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=107718"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=107718"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=107718"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}