Una nueva inteligencia artificial permite identificar, antes de la intervención, a los pacientes con mayor probabilidad de desarrollar septicemia mediante el análisis de su información genética. El sistema se ha aplicado en pacientes quirúrgicos.
Los modelos de inteligencia artificial que están entrenados para comportarse mal en una tarea concreta pueden generalizar este comportamiento a tareas no relacionadas, como ofrecer consejos maliciosos, según sugiere un artículo publicado en Nature.
El nuevo modelo de inteligencia artificial se entrenó con una muestra de 10 739 radiografías panorámicas dentales, correspondientes a personas de entre 14 y 26 años. La herramienta obtuvo un error medio absoluto de solo 1,12 años y una precisión del 88,38 % al determinar si una persona supera o no el umbral de los 18 años.
Un equipo de Harvard ha analizado los cuatro modelos más populares de análisis patológico con inteligencia artificial para diagnosticar el cáncer y ha detectado sesgos ligados al género, la raza y la edad. Para corregirlos, ha desarrollado FAIR-Path, una herramienta que reduce estos fallos en un 88 %.
Bruselas intensifica la presión sobre Google con un examen que apunta al uso que hace de contenidos ajenos en sus servicios de inteligencia artificial. El objetivo es aclarar si esa práctica vulnera la competencia y perjudica a quienes dependen del buscador para llegar a su audiencia.
Dos estudios con miles de participantes confirman que los chatbots pueden modificar las actitudes políticas y las intenciones de voto, revelando que su poder de persuasión depende de la optimización del modelo (postentrenamiento) y del uso de ‘prompts’, con el riesgo de degradar su precisión factual.
Una investigación del Barcelona Supercomputing Center y del Centro de Regulación Genómica, ambos en Barcelona, revela que los catálogos génicos utilizados en todo el mundo excluyen variaciones clave presentes en poblaciones de África, Asia y América.
Un acompañamiento cercano y adaptado a cada persona resulta clave para el bienestar de estos pacientes. Más allá de atender su salud física, este seguimiento protege la salud mental y refuerza la autonomía de quienes conviven con un diagnóstico avanzado de la enfermedad.
La corteza prefrontal de los primates combina patrones neuronales modulares para construir comportamientos complejos. Esta capacidad de mezclar y recombinar ‘subtareas’ podría explicar por qué los humanos aprendemos más rápido y sin olvidar lo ya adquirido.
El modelo popEVE identifica mutaciones inéditas en proteínas humanas y clasifica su gravedad. Publicado en Nature Genetics, promete agilizar diagnósticos en sistemas sanitarios con recursos limitados.
