Google desarrolla una nueva IA capaz de diagnosticar enfermedades a partir de imágenes médicas

Google está entrenando una nueva versión de su inteligencia artificial médica, denominada AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer), para que pueda emitir diagnósticos a partir de imágenes, lo que representa un salto significativo en el uso de IA aplicada al sector salud.

Hasta ahora, AMIE ya era capaz de analizar síntomas escritos por los pacientes y ofrecer respuestas razonadas. Sin embargo, la actualización que está en desarrollo permitirá a la herramienta comprender y procesar información visual, como radiografías o ecografías, mejorando la precisión y la velocidad en la interpretación de casos clínicos.

El nuevo sistema integra el modelo Flash Gemini 2.0 con una estructura de razonamiento clínico adaptativo, lo que le da la capacidad de interactuar dinámicamente con el paciente: puede, por ejemplo, solicitar una imagen diagnóstica en medio de una conversación para detectar causas más rápido, mejorando así la calidad de la evaluación.

Diagnósticos más rápidos que médicos humanos

Según un estudio preliminar, en varios casos la IA logró diagnosticar con mayor rapidez y precisión que médicos clínicos humanos. Los expertos que revisaron el desempeño de la herramienta destacaron su capacidad para evaluar imágenes, proponer tratamientos sólidos y reconocer cuándo una situación requería atención urgente.

No reemplaza al médico

Pese a estos avances, desde Google aclaran que la herramienta no busca reemplazar a profesionales médicos, sino convertirse en un asistente tecnológico que ayude a optimizar la toma de decisiones clínicas. Para evaluar su funcionamiento en escenarios reales, Google trabajará en conjunto con el Centro Médico Beth Israel Deaconess, asociado a la Facultad de Medicina de Harvard, para estudiar su desempeño en entornos clínicos controlados.

Este avance se suma a una tendencia creciente en el desarrollo de inteligencia artificial aplicada a la medicina, que promete agilizar diagnósticos, reducir errores y mejorar el acceso a la salud, especialmente en regiones donde la atención médica especializada es limitada.