Elche |
Científicos del Instituto de Neurociencias de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche, que es centro mixto del Centro Superior de Investigaciones Científicas (Csic) han desarrollado una estrategia basada en inteligencia artificial y simulaciones computacionales que permite obtener información detallada del cerebro de forma más rápida a partir de resonancias magnéticas con menos datos de los habituales.
El método consigue reducir hasta un 90 % el tiempo necesario para algunas resonancias avanzadas manteniendo un alto nivel de precisión, lo que abre la puerta a una neuroimagen más eficiente y accesible en el entorno clínico.
El método evita el uso de datos de pacientes reales en el entrenamiento, reduce sesgos y podría facilitar la aplicación de estas técnicas en hospitales, agilizando las listas de espera y mejorando el diagnóstico.
Uno de los resultados más relevantes del trabajo es que se ha constatado que una red entrenada completamente con simulaciones es capaz de obtener una muy alta precisión utilizando solo un 10 % de los datos. En la práctica, ese avance puede llegar a traducirse en una reducción significativa del tiempo de escaneo, pasando de 40 minutos a unos 8 aproximadamente.
El estudio es obra de Silvia de Santis y Maximilian Eggl, investigadores del laboratorio Biomarcadores de Imaging Traslacional.
Este estudio se ha llevado a cabo con financiación de la Fundación laCaixa; la Agencia Estatal de Investigación del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades; el Programa Severo Ochoa para Centros de Excelencia; la subvención de la Generalitat Valenciana para la contratación de investigadoras e investigadores doctores de excelencia; y la Fundación Pasqual Maragall.