Los NIH se preparan para lanzar una iniciativa de IA que transformará el análisis de datos de imágenes médicas y promoverá la medicina personalizada.
Los Institutos Nacionales de Salud (NIH) anunciaron recientemente el lanzamiento de una importante iniciativa de inteligencia artificial (IA) destinada a mejorar la eficiencia, la precisión y la escalabilidad del análisis de imágenes médicas (Meritalk, 5 de septiembre de 2025). Este programa está diseñado para establecer normas sólidas para las imágenes digitales de salud y crear bases de datos interoperables a gran escala que permitan a los investigadores y médicos acceder y analizar datos de imágenes de diversas poblaciones.
Uno de los objetivos principales de la iniciativa es desarrollar algoritmos avanzados basados en inteligencia artificial que puedan automatizar la extracción de información clínicamente relevante a partir de imágenes médicas. Al reducir la carga de trabajo manual de los médicos e investigadores, se espera que este enfoque acelere el diagnóstico y el tratamiento, lo que beneficiará a los pacientes de todo el país. La automatización del análisis de imágenes también tiene el potencial de hacer que los diagnósticos avanzados sean más accesibles, lo que permitirá una detección más temprana y precisa de enfermedades para personas de todos los orígenes.
Es importante destacar que uno de los posibles resultados de este programa es la generación de vastos conjuntos de datos integrados que podrían revelar nuevos biomarcadores y correlaciones hasta ahora desconocidas en el campo de las imágenes médicas. Estos avances podrían impulsar el desarrollo de nuevos tratamientos personalizados, con terapias adaptadas a las características genéticas, fisiológicas y demográficas de cada paciente. Como resultado, el programa respalda la misión más amplia de los NIH de promover el avance en el campo de la medicina personalizada.
«Realmente estamos buscando trabajar con todos los departamentos de imagenología del hospital, tenemos radiología, patología, cardiología, cada uno hace lo suyo... [y el objetivo es] «reunir todas esas imágenes, así como los informes y otros tipos de datos, y realmente hacer medicina de precisión con los modelos de IA que se derivan de eso».
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Chris Kinsinger, subdirector de recursos de datos catalíticos del Fondo Común de los NIH.
