Desde IBIMA Plataforma BIONAND, un equipo de investigación liderado por Almudena Ortega junto a Ezequiel López y Esteban J. Palomo, ha dado un paso relevante: desarrollan una Inteligencia Artificial (IA) capaz de detectar las peligrosas obstrucciones arteriales con una precisión y fiabilidad muy elevadas, mejorando el diagnóstico cardíaco a fin de salvar innumerables vidas.

 

 

La enfermedad de las arterias coronarias, causada por la obstrucción de los vasos sanguíneos que irrigan el corazón, sigue siendo la principal causa de mortalidad en todo el mundo. Ante este panorama, un diagnóstico precoz y preciso se vuelve esencial para salvar vidas y mejorar la calidad de vida de quienes la padecen.

 

 

 

El equipo ha demostrado cómo la Inteligencia Artificial (IA) puede superar los métodos convencionales en precisión y eficiencia para detectar obstrucciones arteriales. En concreto, se centraron en mejorar el rendimiento de YOLOv8, un modelo de IA de última generación diseñado para la detección de objetos en imágenes médicas.

 

 

Para ello, el equipo apostó por el uso de estrategias avanzadas de optimización automática, abriendo nuevas vías para lograr una detección más rápida, precisa y personalizada de enfermedades cardiovasculares.

 

 

Los resultados han demostrado que los métodos de optimización basados en modelos, superaron de forma sistemática a las técnicas tradicionales de ajuste. Estos llamados ‘ajustes inteligente’ permitieron a los modelos de IA lograr una mayor precisión diagnóstica —medida por la puntuación F1, que combina exactitud y exhaustividad— así como una mayor velocidad en la detección de lesiones.

 

 

 

 

 Las técnicas de optimización avanzadas utilizadas no solo mejora la precisión de los diagnósticos, sino que también los hace más fiables y reproducibles, reduciendo la variabilidad que a menudo encontramos en las evaluaciones visuales realizadas por expertos humanos.

Además, los modelos mejorados demostraron una notable capacidad para centrar su ‘atención’ en las zonas más relevantes de las imágenes, es decir, directamente sobre las lesiones. Esta habilidad para “mirar donde hay que mirar” es especialmente valiosa en el entorno clínico, donde la rapidez y la precisión marcan la diferencia en el tratamiento de enfermedades graves como las cardiovasculares.