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	<title>Radiología archivos -</title>
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		<title>Un nuevo atlas interactivo permite ver el cuerpo humano como nunca antes &#124; Salud y bienestar</title>
		<link>https://titulares360.com/un-nuevo-atlas-interactivo-permite-ver-el-cuerpo-humano-como-nunca-antes-salud-y-bienestar/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Manuel Castellano]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 12 Mar 2026 05:05:12 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Salud]]></category>
		<category><![CDATA[Cáncer]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Después de cinco años de investigación y varios intentos fallidos, un equipo internacional liderado por</p>
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<div data-dtm-region="articulo_cuerpo">
<p class="">Después de cinco años de investigación y varios intentos fallidos, un equipo internacional liderado por médicos y científicos del University College de Londres ha publicado este miércoles su <a target="_blank" href="https://human-organ-atlas.esrf.fr/" target="_blank" rel="noreferrer" title="https://human-organ-atlas.esrf.fr/"><i>Atlas de órganos humanos</i></a>, una especie de Google Earth del cuerpo que promete revolucionar la investigación biomédica y el estudio de algunas enfermedades como la hipertensión, la diabetes, el cáncer o la covid, al relacionar fallos multisistémicos, variaciones anatómicas o patrones asociados a patologías complejas en órganos del mismo paciente.</p>
<p class="">Las imágenes tridimensionales de esta nueva plataforma han sido generadas con un nivel de detalle sin precedentes a partir de los órganos de donantes fallecidos. Esto ha sido posible gracias a una técnica de rayos X de altísima potencia, denominada HiP-CT, que permite generar reproducciones de los órganos completos y llegar a un nivel celular con total precisión sin necesidad de cortar o dañar los tejidos. “Esta capacidad multiescala convierte a este atlas en un recurso único, capaz de conectar la anatomía macroscópica con detalles histológicos en 3D”, subrayan sus creadores, que han publicado su obra <a target="_blank" href="https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adz2240?adobe_mc=MCMID%3D83840110206047108101724517610609090198%7CMCORGID%3D242B6472541199F70A4C98A6%2540AdobeOrg%7CTS%3D1773249281" target="_self" rel="" title="https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adz2240?adobe_mc=MCMID%3D83840110206047108101724517610609090198%7CMCORGID%3D242B6472541199F70A4C98A6%2540AdobeOrg%7CTS%3D1773249281">en la revista<i> Science Advances</i></a>.</p>
<p class="">Para llegar hasta aquí, el grupo de expertos fue mejorando una versión beta que lanzaron en 2021, en uno de los momentos más difíciles de la pandemia. “Hemos ido incorporando más funciones y añadiendo más datos al portal para que el atlas sea lo que es hoy”, cuenta a través de videollamada la ingeniera mecánica <a target="_blank" href="https://profiles.ucl.ac.uk/32870-claire-walsh" target="_self" rel="" title="https://profiles.ucl.ac.uk/32870-claire-walsh">Claire Walsh</a>, del University College de Londres, una de las principales impulsoras del proyecto. La investigadora recuerda que algunas de las primeras informaciones compartidas en el atlas sobre pacientes fallecidos por covid dieron lugar a publicaciones que revelaban lesiones vasculares microscópicas nunca antes vistas. Ese y otros descubrimientos se convirtieron en la primera piedra para construir algo más grande.</p>
<p class="">La especialista explica que uno de los mayores retos que ha tenido el equipo de trabajo, formado por más de una veintena de investigadores, fue la de escanear órganos completos y hacer accesibles grandes cantidades de datos. Cada conjunto de datos puede alcanzar cientos de gigabytes o incluso más de un terabyte. El mayor, la información sobre un cerebro, alcanza los 14 terabytes. “Para poder almacenar esas imágenes en la nube y permitir su visualización interactiva necesitábamos una infraestructura enorme. Y en eso hemos invertido muchísimo tiempo en los últimos años, para hacer que estos datos sean realmente interactivos”, cuenta Walsh. Otra curiosidad. El equipo utilizó cilindros con gelatina de agar, de origen vegetal, para sumergir los órganos y escanearlos sin que se movieran, como puede verse en la siguiente imagen donde Walsh y sus compañeros posan junto a varios órganos.</p>
<figure class="a_m a_m-h "><span class="_db a_m_w _pr lb_btn"><svg aria-hidden="true" class="icon_multimedia_ampliar | _pa a_m_i a_m_i-a _dn" viewbox="0 0 40 40"><use xlink:href="#svg-ampliar"/></svg></span><figcaption class="a_m_p" aria-hidden="true"><span>Los científicos Peter Lee, Paul Tafforeau y Claire Walsh, impulsores del Atlas de órganos humanos, junto a algunos de los órganos procesados en el proyecto.</span><span class="a_m_m">The Human Organ Atlas</span></figcaption></figure>
<p class="">El atlas es un repositorio de datos anatómicos completamente abierto que permite a investigadores, educadores y público en general acceder a su contenido a través de internet. Además, ofrece herramientas de software y recursos formativos para hacer su uso más fácil y accesible. También incluye herramientas de búsqueda, galerías de imágenes y vídeos, visualización en navegador y opciones de descarga. La doctora Walsh subraya el impacto que una colección así puede tener en la investigación biomédica del cáncer, por ejemplo. “Con la imagen clínica solo puedes ver metástasis relativamente grandes. Y con histología, con cortes, es como buscar una aguja en un pajar. Con la HiP-CT puedes hacer barridos de alta resolución y detectar posibles micrometástasis, para luego escanear esa zona con aún más detalle”, comenta. </p>
<p class="">Walsh agrega otro ejemplo: los hallazgos que han hecho en el estudio de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC). “Durante mucho tiempo se pensó que era exclusivamente pulmonar, pero las personas con EPOC tienen mucha más tendencia a problemas cardiovasculares, claramente hay un componente multisistémico. Lo mismo sucede con diabetes, hipertensión y otras enfermedades multisistémicas”, apunta. También en el estudio anatómico de los riñones. “En el riñón descubrimos que los glomérulos no están todos al final de la red vascular, como se creía, sino distribuidos de forma completamente distinta”, dice con asombro.</p>
<p class="">El proyecto, que ha sido desarrollado en las instalaciones del Laboratorio Europeo de Radiación Sincrotrón, en Grenoble (Francia), está formado por investigadores, ingenieros, médicos y especialistas en infraestructura, unidos dentro del Human Organ Atlas Hub, un consorcio formado por nueve institutos en Europa y Estados Unidos. Hasta ahora reúne información de 25 donantes, cuyas muestras provienen de más de una docena de biobancos europeos, entre ellos el Biobanco Unificado de Hannover y el Laboratorio de Anatomía de los Alpes Franceses. Los resultados disponibles incluyen datos tridimensionales de 56 órganos de 11 tipos diferentes, entre ellos, el cerebro, el corazón, el riñón, el hígado, el pulmón, el útero o la próstata.</p>
<p class="">Pese al avance que representa la creación de una plataforma como esta, uno de los principales retos del atlas es la diversidad de órganos según sexo y edad, ya que la mayoría de los modelos disponibles hasta ahora proceden de hombres con una edad promedio de 73 años. Sin embargo, como explica Walsh, esta impresión es engañosa: “Aunque los que están ya publicados son mayoritariamente masculinos, representan solo alrededor del 30% de los datos del consorcio. El resto está en proceso de preparación para publicarse, y ahí la proporción no es tan sesgada. Tenemos más donantes femeninas, pero esta primera colección está muy influida por los casos de covid, en los que los hombres tuvieron peores resultados, así que hubo más donaciones masculinas”, comenta.</p>
<figure class="a_m a_m-h "><span class="_db a_m_w _pr lb_btn"><img loading="lazy" alt="" decoding="auto" class="_re lazyload a_m-h" height="214" srcset="https://imagenes.elpais.com/resizer/v2/66BDUABYJJCLHJJSYBGK3IE7DU.png?auth=8775cb3fb0cb8ed283cf32c48409195079b7499f61effac59f03612dd2cc335d&amp;width=414 414w,https://imagenes.elpais.com/resizer/v2/66BDUABYJJCLHJJSYBGK3IE7DU.png?auth=8775cb3fb0cb8ed283cf32c48409195079b7499f61effac59f03612dd2cc335d&amp;width=828 640w,https://imagenes.elpais.com/resizer/v2/66BDUABYJJCLHJJSYBGK3IE7DU.png?auth=8775cb3fb0cb8ed283cf32c48409195079b7499f61effac59f03612dd2cc335d&amp;width=980 1000w,https://imagenes.elpais.com/resizer/v2/66BDUABYJJCLHJJSYBGK3IE7DU.png?auth=8775cb3fb0cb8ed283cf32c48409195079b7499f61effac59f03612dd2cc335d&amp;width=1960 1960w" width="414" sizes="auto, (min-width:1199px) 760px,(min-width:1001px) calc((100vw - 44px-11*31px)/12*8+217), (min-width:767px) 767px, 100vw" src="https://imagenes.elpais.com/resizer/v2/66BDUABYJJCLHJJSYBGK3IE7DU.png?auth=8775cb3fb0cb8ed283cf32c48409195079b7499f61effac59f03612dd2cc335d&amp;width=414" loading="lazy"/><svg aria-hidden="true" class="icon_multimedia_ampliar | _pa a_m_i a_m_i-a _dn" viewbox="0 0 40 40"><use xlink:href="#svg-ampliar"/></svg></span><figcaption class="a_m_p" aria-hidden="true"><span>Imagen de algunos órganos del portal Atlas de órganos humanos.</span><span class="a_m_m">The Human Organ Atlas</span></figcaption></figure>
<p class="">Respecto a la edad de los donantes, Walsh señala que el predominio de personas mayores de 60 años es comprensible: “La gente joven suele estar destinada a trasplantes, así que el atlas siempre estará más orientado a edades avanzadas”. La especialista asocia esta distribución a un aspecto clave de la realidad sanitaria actual: “El envejecimiento es uno de los mayores retos socioeconómicos contemporáneos, ya que las enfermedades asociadas a la edad son hoy una de las principales cargas globales de la salud pública”, sentencia.</p>
<h2 class="">Ciencia abierta</h2>
<p class="">El Atlas de órganos humanos no solo destaca por la calidad de sus imágenes, sino también por su compromiso con los principios <i>FAIR </i>(localizable, accesible, interoperable y reutilizable, por sus siglas en inglés). Desde el inicio, el equipo apostó por lo que se conoce como ciencia abierta. “Quisimos que estos datos fueran accesibles para todos y construir una infraestructura científica abierta y compartida a escala global”, señala Paul Tafforeau, científico del sincrotrón de Grenoble y creador de la plataforma. Todos los datos están disponibles bajo licencia Creative Commons Attribution 4.0, lo que permite su reutilización siempre que se cite la fuente. “El Atlas de órganos humanos demuestra lo que la ciencia en equipo puede lograr en su máxima expresión”, comenta Walsh. </p>
<p class="">El equipo espera expandir el repositorio con más órganos, mayor diversidad de donantes y nuevas herramientas, a la vez que desarrolla una comunidad abierta y conectada que apoye la investigación, la educación y el desarrollo de la inteligencia artificial. “En el futuro esperamos desarrollar la técnica para poder obtener imágenes de cuerpos humanos completos con una resolución de 10 a 20 veces mayor que la actual”, subrayan sus creadores. Un recurso que seguirá transformando la ciencia y la educación médica de los próximos años. “Estos datos podrían transformar la forma en que se estudia y se comprende la anatomía”, asegura Claire Walsh.</p>
</div>
<p><a>Referncia de contenido</a><a href="https://elpais.com/salud-y-bienestar/2026-03-11/un-nuevo-atlas-interactivo-permite-ver-el-cuerpo-humano-como-nunca-antes.html"> aquí</a></p>
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		<title>IA en mamografías: más detección temprana y menos carga para radiólogos</title>
		<link>https://titulares360.com/el-cribado-con-ayuda-de-la-ia-mejora-la-deteccion-temprana-del-cancer-de-mama-salud-y-bienestar/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Manuel Castellano]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 30 Jan 2026 06:23:25 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Salud]]></category>
		<category><![CDATA[Cáncer]]></category>
		<category><![CDATA[Cáncer mama]]></category>
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					<description><![CDATA[<p>Un avance que redefine el cribado del cáncer de mama. La inteligencia artificial demuestra su</p>
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										<content:encoded><![CDATA[<p><strong>Un avance que redefine el cribado del cáncer de mama.</strong> La inteligencia artificial demuestra su potencial para mejorar la detección temprana de tumores, optimizar recursos y reducir errores en los programas de salud.</p>
<p>La inteligencia artificial (IA) ha encontrado en la medicina, y más concretamente en el apoyo a la lectura de pruebas diagnósticas, un campo fértil para su desarrollo. El último ejemplo es un ensayo clínico publicado en <em>The Lancet</em>, que valida su utilidad en los cribados de cáncer de mama. La investigación, con más de 100.000 mujeres en Suecia, confirma que la IA mejora la detección temprana de tumores, aligera la carga de trabajo de los radiólogos y reduce la tasa de cánceres de intervalo, aquellos que se diagnostican entre rondas de cribado y suelen tener un peor pronóstico.</p>
<p>Desde una perspectiva analítica, este estudio no solo refuerza el papel de la IA como aliado tecnológico, sino que plantea un modelo de colaboración humano-máquina donde la precisión y la eficiencia pueden coexistir sin sacrificar la seguridad del paciente.</p>
<h2>El equilibrio entre innovación y precaución</h2>
<p>Los autores del estudio dejan claro que la IA no está aquí para reemplazar al personal sanitario, sino para optimizar su labor en un contexto específico. Kristina Lång, autora principal e investigadora de la Universidad de Lund, subraya que su implementación podría aliviar la presión sobre los radiólogos y mejorar la detección de cánceres en etapas tempranas, incluidos subtipos agresivos. Sin embargo, insiste en que su adopción debe ser <em>cautelosa</em>, con herramientas probadas y bajo seguimiento continuo.</p>
<p>Lo que esto revela es un cambio de paradigma: la medicina ya no se pregunta <em>si</em> la IA puede ayudar, sino <em>cómo</em> integrarla de manera ética y efectiva. La pregunta clave ahora es cómo garantizar que su uso no genere nuevas desigualdades en el acceso a la salud.</p>
<h2>Cribados que salvan vidas, pero no son infalibles</h2>
<p>No hay duda de que los programas de cribado poblacional son una herramienta clave en la lucha contra el cáncer de mama. La mamografía, realizada cada dos años a partir de los 45 o 50 años según el país, ha demostrado su eficacia para detectar tumores en fases iniciales, cuando las probabilidades de curación son mayores. Sin embargo, su margen de error persiste: se estima que entre el 20% y el 30% de los tumores de intervalo —aquellos diagnosticados tras una prueba negativa y antes de la siguiente— podrían haberse identificado en la mamografía anterior.</p>
<p>Mejorar la precisión de estas pruebas, por tanto, no es solo una cuestión técnica, sino una necesidad clínica. Cada tumor no detectado a tiempo representa una oportunidad perdida para salvar vidas o, al menos, para mejorar su calidad.</p>
<h2>El ensayo MASAI: IA como segundo par de ojos</h2>
<p>En el estudio MASAI, las participantes se dividieron en dos grupos. Mientras el grupo control recibió el análisis estándar (doble lectura por dos radiólogos), el grupo de intervención contó con el apoyo de un sistema de IA entrenado con más de 200.000 mamografías de 10 países. La IA clasificaba las imágenes: las de bajo riesgo pasaban a una sola lectura, y las de alto riesgo, a la doble revisión de los especialistas.</p>
<p>Los resultados fueron contundentes: el brazo con IA identificó un 29% más de tumores sin aumentar los falsos positivos. Además, la tasa de cánceres de intervalo se redujo un 12%, un dato crucial si se tiene en cuenta que estos tumores suelen ser más agresivos o estar en etapas avanzadas. La carga de trabajo de los radiólogos, por su parte, disminuyó un 44%, un alivio significativo en un contexto de escasez de profesionales.</p>
<p>Lång explica que, aunque los radiólogos tomaron la decisión final, el apoyo de la IA influyó en su proceso: el sistema no solo destacaba áreas sospechosas, sino que proporcionaba un nivel de sospecha que ayudó a reducir falsos negativos en exámenes de alto riesgo. Esto sugiere que la IA actúa como un <em>amplificador de la atención humana</em>, no como un sustituto.</p>
<h2>El futuro: complementariedad, no sustitución</h2>
<p>Ante las posibles reticencias del colectivo médico, Lång es clara: la IA no está lista para operar de forma independiente. En el ensayo, el sistema pasó por alto algunos cánceres que sí detectaron los radiólogos, y su uso como herramienta autónoma generaría probablemente un exceso de falsos positivos. Su valor, por tanto, reside en su capacidad para <em>complementar</em> el trabajo humano.</p>
<p>Marina Álvarez, directora de Radiodiagnóstico de Cáncer de Mama del Hospital Reina Sofía de Córdoba, respalda esta visión. Para ella, la IA aporta &#8220;dos ojos adicionales&#8221; que detectan lesiones sutiles, pero la decisión final sigue siendo responsabilidad del radiólogo. &#8220;Disminuir la carga de trabajo es necesario. No será posible ampliar la edad de los cribados si no usamos este tipo de herramientas&#8221;, señala.</p>
<p>Más allá de los datos, lo que emerge es una reflexión sobre el papel de la tecnología en la medicina moderna: ¿hasta qué punto podemos confiar en sistemas que, aunque imperfectos, mejoran nuestra capacidad de acción? La respuesta, según este estudio, parece estar en la sinergia entre lo humano y lo artificial.</p>
<p>El camino, sin embargo, aún es largo. Lång menciona que ya se están realizando análisis de coste-efectividad y que queda por evaluar los efectos a largo plazo en rondas posteriores de cribado. La pregunta final, entonces, es inevitable: ¿estamos ante el inicio de una nueva era en la detección del cáncer, o solo ante un avance más en un campo que aún tiene mucho por explorar?</p>
</p>
<h2>Implicaciones éticas y operativas de la IA en radiología</h2>
<p>La integración de la IA en mamografías no solo optimiza la detección, sino que redefine el equilibrio entre eficiencia y responsabilidad clínica. Lo que esto revela es un escenario donde la tecnología actúa como catalizador de la precisión humana, pero también exige un marco ético sólido.</p>
<p>Desde una perspectiva analítica, el estudio MASAI demuestra que la IA puede ser un <em>filtro inteligente</em>, priorizando casos de alto riesgo y liberando recursos para análisis más profundos. Sin embargo, su dependencia de datos históricos plantea preguntas sobre sesgos algorítmicos: ¿cómo garantizar que los patrones aprendidos sean representativos de todas las poblaciones? La diversidad en los conjuntos de entrenamiento —como las 200.000 mamografías de 10 países— es clave, pero no suficiente.</p>
<p>Más allá de los hechos, lo que emerge es la necesidad de protocolos claros. La reducción del 44% en la carga de trabajo es un avance, pero su implementación masiva requerirá estandarizar criterios: ¿qué umbrales de sospecha justifican una doble revisión? ¿Cómo se gestionarán los casos donde la IA y el radiólogo discrepen? La complementariedad, aquí, no es opcional, sino un imperativo.</p>
<h3>El desafío pendiente</h3>
<p>La pregunta clave ahora es si los sistemas sanitarios están preparados para adoptar esta sinergia sin comprometer la equidad. La IA puede salvar vidas, pero su verdadero test será demostrar que lo hace <em>para todas</em>, sin dejar atrás a quienes más la necesitan.</p>
<div class='referencia-contenido'>Referencia de contenido: <a rel="nofollow" target="_blank" href='https://elpais.com/salud-y-bienestar/2026-01-29/el-cribado-con-ayuda-de-la-ia-mejora-la-deteccion-temprana-del-cancer-de-mama.html'>aquí</a></div>
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