Salta al contingut
Última hora
CiènciaMés de 100 científics completen la major seqüenciació genètica d'algues feta fins araCiènciaDescobreixen com l'estrella de mar espinosa amaga al genoma la clau per adaptar-se a mars diferentsCiènciaUn estudi amb 1,1 milions de persones associa 1.260 variants genètiques als cinc grans trets de personalitatSalutUn ronyó de porc manté un pacient 271 dies sense diàlisi fins a rebre un òrgan humàEducacióL'ONU aprova per 164 vots a 1 promoure mapes que reflecteixin la mida real d'ÀfricaCiènciaL'ADN amagat en manuscrits medievals reconstrueix 3.500 anys d'història d'un virus del bestiarSalutLa psilocibina evita en ratolins la neuropatia de la quimioteràpia sense restar-li eficàciaCiènciaEl cervell fa servir les mateixes neurones per veure i per imaginar, segons un estudi a ScienceSalutLa semaglutida protegeix el fetge de manera directa, sense dependre de la pèrdua de pesCiènciaUn projecte ciutadà a Suïssa mesura la salut del sòl enterrant 2.000 peces de roba interior de cotó

El món que millora, en 3 minuts i en català

Salut · Dada verificada

Una tècnica amb IA redueix un 90% el temps de certes ressonàncies magnètiques cerebrals

Un mètode desenvolupat a Alacant permet obtenir la mateixa informació avançada del cervell amb només un 10% de les dades, passant d'uns 40 minuts a menys de 10, mantenint una precisió alta.

Redacció Acta VivaEl fet: 1 min de lectura
Una tècnica amb IA redueix un 90% el temps de certes ressonàncies magnètiques cerebrals
Foto: Freepik
La fitxaEn menys de 3 minuts

Què ha passat

Dos investigadors de l'Institut de Neurociències (centre mixt del CSIC i la Universitat Miguel Hernández d'Elx) han desenvolupat una estratègia basada en intel·ligència artificial i simulacions computacionals per obtenir informació detallada del cervell amb menys dades de les habituals. El treball, publicat a la revista Communications Medicine, redueix fins a un 90% el temps necessari per a certes ressonàncies avançades: de 30-60 minuts a menys de 10 (uns 8), mantenint una precisió alta. En lloc d'entrenar els models amb dades reals de pacients, l'equip fa servir un model basat en la física de la difusió del teixit cerebral per generar simulacions realistes amb què entrenar les xarxes neuronals.

Per què importa

Escurçar el temps d'adquisició permetria atendre més pacients en el mateix temps i alleujar llistes d'espera, a més d'incorporar tècniques de ressonància més avançades amb més informació clínica. En entrenar amb simulacions i no amb dades de pacients, s'esquiven problemes de privadesa i biaixos dels conjunts clínics tradicionals, i es poden reanalitzar ressonàncies antigues per extreure'n nova informació.

A qui afecta

Pacients que necessiten neuroimatge avançada i hospitals amb llistes d'espera; potencialment, el diagnòstic precoç de malalties neurodegeneratives com l'alzheimer.

El límit honest

És un avanç metodològic validat amb simulacions i publicat, però no una tècnica ja implantada a la clínica: falta la validació en entorns hospitalaris reals i amb un nombre ampli de pacients abans d'un ús rutinari. Els beneficis en el diagnòstic de patologies degeneratives es plantegen com a possibilitat, no com a resultat comprovat.

Fitxa redactada amb IA a partir de les fonts citades. Responsabilitat editorial: Acta Viva (Alfa Studios Multimedia S.L.)

Publicitat
Fonts

Vols més notícies com aquesta?

Rep el resum setmanal. El món que millora, en 3 minuts i en català.

Més de Salut