diagnostico medico

Cinco spin-offs del CSIC recibirán apoyo financiero del programa NEOTEC para impulsar proyectos innovadores en áreas como óptica, biogás, diagnóstico de cáncer y nanotecnología.

María Rosa Durán, investigadora de la Universidad de Cádiz, es candidata a los Premios Top 100 Mujeres Líderes en España, destacando su labor en matemáticas aplicadas al cáncer infantil.

La Universidad de La Laguna ha aprobado la creación de Cardiobeat, una startup que utiliza tecnología para mejorar la enseñanza de la auscultación cardíaca y facilitar diagnósticos precisos.

Un nuevo algoritmo de IA desarrollado en la Universidad de Cambridge, SMMILe, analiza imágenes complejas de cáncer en un minuto, mejorando la precisión del diagnóstico y potencialmente personalizando tratamientos.

Un nuevo sistema de IA llamado CytoDiffusion analiza la morfología de las células sanguíneas, detectando anormalidades con mayor precisión que los expertos humanos, mejorando así el diagnóstico de enfermedades como la leucemia.

Investigadores de la Universidad de Cádiz y el Hospital Universitario Puerta del Mar han desarrollado un modelo de inteligencia artificial que mejora el diagnóstico temprano de enfermedades pulmonares a través de radiografías.

MSAID, una startup de la Universidad Técnica de Múnich, ha desarrollado un software de inteligencia artificial que mejora la identificación y análisis de proteínas en muestras complejas, revolucionando la medicina personalizada.

Clínicas móviles impulsadas por IA en India ofrecen mamografías de bajo costo a comunidades rurales, mejorando el acceso al diagnóstico temprano del cáncer de mama para miles de mujeres.

Investigadores de la Universidad de los Andes desarrollaron APPREMIA, una plataforma digital que mejora el diagnóstico y tratamiento del accidente cerebrovascular en Colombia, facilitando atención médica rápida y efectiva.

Un nuevo test de audición automatizado impulsado por inteligencia artificial ha sido aprobado, permitiendo evaluaciones precisas desde casa sin supervisión clínica, lo que podría transformar el acceso a pruebas auditivas.

Investigadores del MIT desarrollaron una herramienta de aprendizaje automático que modela fetos en 3D, mejorando la detección de anomalías y diagnósticos médicos durante el embarazo.

Una reciente investigación internacional revela que los pacientes tienden a rechazar la inteligencia artificial en medicina si su salud es deficiente, destacando la necesidad de adaptar estas tecnologías a sus necesidades.

Un nuevo análisis de sangre desarrollado por AOA Dx detecta el cáncer de ovario con alta precisión en mujeres sintomáticas, superando pruebas tradicionales y mostrando un 93% de exactitud en diversas etapas.

Científicos del IPN desarrollan una prueba rápida y portátil para diagnosticar leucemia infantil, buscando facilitar el acceso al diagnóstico temprano en poblaciones alejadas y de escasos recursos.