¿Puede la IA vencer al cáncer sin datos reales? La UPM ha encontrado la solución.

En medicina, la inteligencia artificial necesita datos masivos para aprender, pero la privacidad y las leyes éticas limitan el acceso real.

Esta falta de información es crítica al estudiar enfermedades raras o el cáncer, dificultando enormemente los análisis de supervivencia de pacientes.

Para resolverlo, la Universidad Politécnica de Madrid creó una metodología que genera datos sintéticos, registros artificiales que imitan patrones estadísticos reales.

Estos datos no copian pacientes reales, asegurando privacidad total, mientras mantienen relaciones complejas mediante métricas de utilidad y similitud muy estrictas.

Un estudio en la revista Neurocomputing propone usar sesgo inductivo artificial y transferencia de aprendizaje para entrenar modelos con pocos ejemplos.

Los resultados son impactantes, logrando mejoras de hasta el sesenta por ciento en la similitud de la distribución de los datos generados.

Otro trabajo publicado en IEEE aplica esta técnica a la oncología, permitiendo estimar recaídas y progresión de la enfermedad en condiciones restrictivas.

Este avance tecnológico nacido en Madrid posiciona a España a la vanguardia de la ciencia abierta aplicada a la salud pública global.

Según Patricia Alonso, esto facilitará herramientas de IA en hospitales con pocos datos, impulsando la ciencia sin comprometer la privacidad del paciente.

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¿Cómo puede la inteligencia artificial avanzar en el tratamiento del cáncer si no hay suficientes datos de pacientes? Este es el desafío que han abordado dos estudios liderados por la Universidad Politécnica de Madrid.

En el ámbito médico, la IA necesita datos para aprender, pero estos suelen ser escasos, heterogéneos y difíciles de compartir debido a normativas éticas y de privacidad. Esta carencia es especialmente crítica en el estudio de enfermedades raras, el cáncer o los análisis de supervivencia.

Para solucionar esto, un equipo de la UPM ha desarrollado una metodología para generar datos sintéticos. Se trata de registros artificiales que reproducen los patrones estadísticos de los datos reales sin copiar a pacientes concretos. Los autores subrayan que, para validar su calidad, es f

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La UPM desarrolla datos sintéticos para impulsar la investigación oncológica