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Un estudio desarrollado en Estados Unidos utilizó Inteligencia Artificial para avanzar en la detección del cáncer mediante una tecnología creada por el investigador Jeremy Juybari. El proyecto propone mejorar la precisión con la que se identifica tejido tumoral en imágenes médicas.
El trabajo se llevó adelante en la Universidad de Maine, donde Juybari combina matemáticas, ingeniería y análisis clínico para enfrentar uno de los problemas más complejos en el diagnóstico. La investigación profundiza en cómo la IA puede distinguir patrones que antes pasaban desapercibidos.
Cómo el estudio con IA patentó una tecnología clave para detectar cáncer
La Universidad de Maine explica que Jeremy Juybari lidera una investigación centrada en aplicar Inteligencia Artificial a la imagen médica para perfeccionar la detección del cáncer. “Cuando tienes una buena base en matemáticas, aprender IA resulta mucho más fácil —afirma el investigador—. Empiezas a darte cuenta de que la IA se basa en multiplicaciones de matrices. Sin esa base sólida, puede parecer magia”.
Juybari desarrolló la Red de Segmentación Guiada por Contexto (CGS-Net), una tecnología que combina información detallada del tejido con datos contextuales más amplios para identificar células cancerosas en biopsias.
El Instituto Nacional del Cáncer destacó el estudio, publicado en Scientific Reports, por su aporte innovador. Sobre los desafíos del sector, Juybari señaló: “Uno de los mayores desafíos que he visto en la IA médica es la falta de puntos de referencia comunes. Es como el lejano Oeste”.
El proyecto se consolidó en el laboratorio CompuMAINE, donde Juybari investigó cómo la IA puede reducir desigualdades en el acceso al diagnóstico. Allí expresó: “Me di cuenta de cuántas personas mueren de cáncer, a veces simplemente porque no se les diagnostica debido a las desigualdades en la atención médica”.
Su formación se fortaleció gracias a la mentoría de sus co-asesores Andre Khalil y Yifeng Zhu, y a la infraestructura del grupo ARCSIM. Además, destacó el trabajo conjunto con su colega de doctorado, Josh Hamilton: “Nuestras fortalezas y debilidades se complementan. Nos reímos mucho, es divertido”.
El impacto clínico que podría tener la nueva tecnología
Según la Universidad de Maine, la CGS-Net podría convertirse en una herramienta en hospitales de Estados Unidos para apoyar a profesionales en la lectura de biopsias y mejorar la precisión del diagnóstico. Su diseño integra información local y contextual, lo que facilita la interpretación en tejidos difíciles.
El equipo considera que este avance abre nuevas posibilidades para incorporar IA en procesos clínicos, desde herramientas automatizadas para radiólogos hasta sistemas que ayuden a reducir brechas en la atención. Para Juybari, mantener una visión abierta es fundamental: “Mi formación interdisciplinaria me ha enseñado a ver los desafíos desde diferentes perspectivas”.
Por el momento, el estudio se encuentra en una fase preliminar, pero sus postulados pueden ser utilizados para profundizar en los usos que la IA con esta CGS-Net.
