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Investigadores chinos han desarrollado un innovador modelo de inteligencia artificial (IA) de visión y lenguaje, denominado Localización de Patología sin Anotaciones (AFLoc), que promete transformar el análisis de imágenes médicas al prescindir de anotaciones expertas para identificar enfermedades.
El sistema es capaz de alinear de forma integral conceptos médicos de multigranularidad con abundantes características visuales, lo que le permite adaptarse a las diversas manifestaciones de las patologías en imágenes clínicas. Esta capacidad marca un avance significativo frente a los métodos tradicionales, que dependen de costosas y complejas anotaciones realizadas por especialistas.
Resultados contundentes en pruebas a gran escala
El equipo de investigación llevó a cabo experimentos iniciales utilizando 220.000 pares de radiografías de tórax acompañadas de informes médicos, un volumen de datos que permitió entrenar el modelo de forma robusta. Posteriormente, AFLoc fue sometido a validación en ocho conjuntos de datos externos, que incluyen 34 tipos distintos de patologías torácicas, con el objetivo de comprobar su generalización y precisión.
Los resultados evidencian que AFLoc supera a los métodos existentes tanto en tareas de localización de patologías sin anotaciones como en clasificación diagnóstica, consolidándose como una herramienta prometedora para la práctica clínica y la investigación médica asistida por IA.
Impacto potencial en la medicina
Este avance podría reducir de manera significativa la dependencia de recursos humanos altamente especializados para el etiquetado de imágenes, acelerando el desarrollo de sistemas de diagnóstico asistido y ampliando su aplicación en entornos con recursos limitados.
El estudio ha sido publicado en la prestigiosa revista Nature Biomedical Engineering, reforzando la relevancia científica y el potencial impacto del modelo AFLoc en el futuro de la imagenología médica.
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Chinese researchers have developed a generalizable vision–language AI model, named Annotation-Free pathology Localization (AFLoc), which can comprehensively align multigranularity medical concepts with abundant image features, adapting to the diverse expressions of pathologies… pic.twitter.com/Kj1cMcv3gk
— China Science (@ChinaScience) January 9, 2026
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