Un nuevo estudio encuentra que los chatbots impulsados por IA proporcionan consejos médicos problemáticos o engañosos aproximadamente la mitad del tiempo, lo que plantea serias preocupaciones sobre la seguridad sanitaria.

Microsoft ha lanzado Copilot Health, un compañero de salud de IA dedicado que integra datos de más de 50 dispositivos wearables y registros de más de 50.000 hospitales de EE. UU. a través de HealthEx, posicionando la IA de la compañía hacia la superinteligencia médica para pacientes cotidianos.

Investigadores del MIT desarrollan un modelo de lenguaje para la optimización de codones, incrementando la producción de proteínas, incluido trastuzumab, entre un 25% y un 300%; publicado en PNAS.

El estetoscopio digital con IA de Eko Health demostró una sensibilidad del 92,3% en la detección de enfermedad valvular cardíaca de moderada a grave, casi duplicando la precisión del 46,2% de los exámenes con estetoscopio tradicional en ensayos clínicos.

Investigadores presentan la herramienta de IA dSHERLOCK que diagnostica infecciones mortales por Candida auris en 20 minutos, revolucionando el control de infecciones hospitalarias.

Investigadores del MIT desarrollan un software innovador impulsado por IA que segmenta automáticamente ocho haces distintos de fibras nerviosas en resonancias magnéticas del tronco encefálico.

La investigación del Mount Sinai muestra que los LLM de IA creen en desinformación médica entre el 32 % y el 46 % de las veces, especialmente cuando esta se presenta como consejo de un experto.

Una investigación de la Universidad de Oxford encuentra que los chatbots de IA brindan consejos médicos inconsistentes, lo que dificulta a los usuarios identificar información de salud confiable.

Investigadores de Harvard publican en Nature Neuroscience el modelo fundacional BrainIAC, que predice demencia, ictus y cáncer a partir de 48.900 exploraciones de resonancia magnética.

Un estudio sueco de referencia con 100.000 mujeres, publicado en The Lancet, encontró que el uso de IA para ayudar en el análisis de mamografías condujo a una reducción del 12% en los diagnósticos de cáncer de mama en intervalo, marcando un avance significativo en imagen médica.

Los análisis muestran que la IA aumenta la demanda de radiólogos a pesar de la automatización; la Clínica Mayo emplea un 55% más de radiólogos desde 2016, demostrando la paradoja de Jevons en la IA.