Dr. Marco V. Benavides Sánchez.
En el ámbito médico, segmentar imágenes significa delimitar con precisión estructuras dentro de estudios como tomografías, resonancias o ultrasonidos. Esta tarea es vital para detectar enfermedades, planificar cirugías o seguir la evolución de un tratamiento. La inteligencia artificial (IA) ya se ha mostrado muy útil para automatizar esta tarea, pero enfrenta una gran barrera: la necesidad de miles de imágenes etiquetadas manualmente por especialistas.
Para resolver este problema, investigadores como Yuhui Song y su equipo han propuesto una innovadora solución, publicada en Artificial Intelligence in Medicine: un modelo que combina aprendizaje con pocos ejemplos (“few-shot learning“) con técnicas interactivas y autoaprendizaje. Este modelo promete segmentar imágenes médicas con alta precisión utilizando solo un puñado de ejemplos.
¿Qué es el “few-shot learning” y por qué es importante?
El “few-shot learning” (aprendizaje con pocos datos) permite entrenar modelos de IA a partir de muy pocas imágenes de ejemplo. Esto es ideal para:
- Situaciones con datos escasos, como enfermedades raras.
- Pequeños hospitales sin bases de datos extensas.
- Emergencias, donde no hay tiempo para recopilar grandes cantidades de datos.
Sin embargo, este enfoque presenta dos grandes retos:
- Inconsistencia intra-clase: una misma estructura puede lucir diferente en distintos pacientes.
- Similitud entre clases: distintas estructuras pueden parecer visualmente similares.
Esto complica el traspaso del conocimiento aprendido en las imágenes de ejemplo (“soporte”) a las imágenes nuevas (“consulta”).
La solución: aprender con inteligencia y adaptabilidad
El modelo desarrollado por los autores, llamado Interactive Prototype Learning and Self-Learning Network, combina tres estrategias clave:
1. Módulo de codificación y decodificación profunda
Este componente actúa como los “ojos inteligentes” del sistema de inteligencia artificial. Lo que hace es observar cuidadosamente las imágenes de ejemplo y las nuevas imágenes que se quieren analizar, y a partir de ellas identifica los patrones más importantes, como si reconociera formas, colores o texturas clave. Luego, crea una especie de “modelo ideal” o “referencia visual” de lo que debe encontrar —por ejemplo, la forma típica de un órgano o una lesión—. Esta referencia sirve para que el sistema sepa qué buscar y dónde enfocarse al analizar nuevas imágenes médicas.
2. Aprendizaje prototípico interactivo
En esta parte, el sistema de inteligencia artificial compara diferentes partes de las imágenes para aprender mejor. Lo hace en dos niveles:
- Primero, observa los rasgos más generales (como formas o texturas comunes) y los compara entre varias imágenes para asegurarse de que está identificando correctamente estructuras que deberían parecerse, como el mismo órgano en diferentes personas.
- Luego, se enfoca en los detalles más específicos y crea “modelos de referencia” más precisos para distinguir claramente entre estructuras diferentes, como por ejemplo un tumor frente a un vaso sanguíneo.
Este proceso ayuda al sistema a ser más coherente cuando ve estructuras similares y a no confundirse cuando se encuentra con elementos distintos.
3. Autoaprendizaje guiado por la imagen consulta
El modelo usa las propias imágenes de consulta para afinar la segmentación. Esto ayuda a separar mejor el fondo del primer plano (por ejemplo, un órgano o lesión) y mejora la nitidez de los bordes gracias a mapas de características de bajo nivel.
Resultados prometedores
El modelo fue evaluado en bases de datos de referencia y demostró:
- Alta precisión en la segmentación.
- Mayor capacidad de generalización a nuevas imágenes.
Esto lo hace ideal para situaciones donde las condiciones cambian constantemente o donde no se dispone de grandes volúmenes de datos.
Aplicaciones reales y potencial clínico
Este modelo puede beneficiar:
- Centros rurales con recursos limitados.
- Diagnóstico de condiciones poco frecuentes.
- Tareas donde se requiere rapidez con pocos datos.
Además, al requerir menos intervención humana para etiquetar imágenes, se reducen costos y tiempos.
IA más accesible para todos
La propuesta de Yuhui Song y su equipo es un paso hacia una IA más inclusiva en salud. No solo se basa en grandes cantidades de datos, sino que utiliza mejor la información disponible, adaptándose y aprendiendo con inteligencia.
En el futuro, modelos como este podrían integrarse en estaciones de trabajo médicas, ofrecer soporte en tiempo real a radiólogos y acelerar la toma de decisiones clínicas con confiabilidad y precisión.
🔗 Para leer más:
Song, Y., Xu, C., Wang, B., Du, X., Chen, J., Zhang, Y., & Li, S. (2025). Interactive prototype learning and self-learning for few-shot medical image segmentation. Artificial Intelligence in Medicine, 103183. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2025.103183
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