{"id":83848,"date":"2026-10-18T14:04:10","date_gmt":"2026-10-18T18:34:10","guid":{"rendered":"https:\/\/elmundodelosnegocios.com.do\/v1\/?p=83848"},"modified":"2026-10-18T14:04:11","modified_gmt":"2026-10-18T18:34:11","slug":"inteligencia-artificial-logra-un-90-de-precision-al-detectar-una-infeccion-de-transmision-sexual-en-mujeres","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/elmundodelosnegocios.com.do\/v1\/inteligencia-artificial-logra-un-90-de-precision-al-detectar-una-infeccion-de-transmision-sexual-en-mujeres\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial logra un 90 % de precisi\u00f3n al detectar una infecci\u00f3n de transmisi\u00f3n sexual en mujeres"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Investigadores espa\u00f1oles desarrollaron un sistema de inteligencia artificial capaz de identificar el par\u00e1sito causante de la tricomoniasis mediante im\u00e1genes de muestras vaginales analizadas con una t\u00e9cnica habitual de laboratorio. El m\u00e9todo podr\u00eda facilitar la detecci\u00f3n de esta infecci\u00f3n sin necesidad de incorporar nuevos procedimientos de tinci\u00f3n.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure data-wp-context=\"{&quot;imageId&quot;:&quot;6ad5348f8909e&quot;}\" data-wp-interactive=\"core\/image\" data-wp-key=\"6ad5348f8909e\" class=\"aligncenter size-large wp-lightbox-container\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"683\" data-wp-class--hide=\"state.isContentHidden\" data-wp-class--show=\"state.isContentVisible\" data-wp-init=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-on--load=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--pointerdown=\"actions.preloadImage\" data-wp-on--pointerenter=\"actions.preloadImageWithDelay\" data-wp-on--pointerleave=\"actions.cancelPreload\" data-wp-on-window--resize=\"callbacks.setButtonStyles\" src=\"https:\/\/elmundodelosnegocios.com.do\/v1\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Microscopia-asistida-por-IA-en-laboratorio-1024x683.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-83849\" srcset=\"https:\/\/elmundodelosnegocios.com.do\/v1\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Microscopia-asistida-por-IA-en-laboratorio-1024x683.png 1024w, https:\/\/elmundodelosnegocios.com.do\/v1\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Microscopia-asistida-por-IA-en-laboratorio-300x200.png 300w, https:\/\/elmundodelosnegocios.com.do\/v1\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Microscopia-asistida-por-IA-en-laboratorio-768x512.png 768w, https:\/\/elmundodelosnegocios.com.do\/v1\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Microscopia-asistida-por-IA-en-laboratorio.png 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><button\n\t\t\tclass=\"lightbox-trigger\"\n\t\t\ttype=\"button\"\n\t\t\taria-haspopup=\"dialog\"\n\t\t\tdata-wp-bind--aria-label=\"state.thisImage.triggerButtonAriaLabel\"\n\t\t\tdata-wp-init=\"callbacks.initTriggerButton\"\n\t\t\tdata-wp-on--click=\"actions.showLightbox\"\n\t\t\tdata-wp-style--right=\"state.thisImage.buttonRight\"\n\t\t\tdata-wp-style--top=\"state.thisImage.buttonTop\"\n\t\t>\n\t\t\t<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"12\" height=\"12\" fill=\"none\" viewBox=\"0 0 12 12\">\n\t\t\t\t<path fill=\"#fff\" d=\"M2 0a2 2 0 0 0-2 2v2h1.5V2a.5.5 0 0 1 .5-.5h2V0H2Zm2 10.5H2a.5.5 0 0 1-.5-.5V8H0v2a2 2 0 0 0 2 2h2v-1.5ZM8 12v-1.5h2a.5.5 0 0 0 .5-.5V8H12v2a2 2 0 0 1-2 2H8Zm2-12a2 2 0 0 1 2 2v2h-1.5V2a.5.5 0 0 0-.5-.5H8V0h2Z\" \/>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">SANTO DOMINGO, RD. \u2013 Un equipo de investigadores espa\u00f1oles desarroll\u00f3 un sistema de inteligencia artificial (IA) que alcanz\u00f3 un 90 % de exactitud al identificar Trichomonas vaginalis, el par\u00e1sito responsable de la tricomoniasis, una de las infecciones de transmisi\u00f3n sexual no virales m\u00e1s frecuentes en el mundo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El estudio, publicado el 7 de junio de 2026 en la revista cient\u00edfica Diagnostics, fue realizado por especialistas de la Universidad de Alcal\u00e1 y del Hospital Universitario Pr\u00edncipe de Asturias, en colaboraci\u00f3n con investigadores vinculados al Instituto Ram\u00f3n y Cajal de Investigaci\u00f3n Sanitaria.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La herramienta analiza im\u00e1genes microsc\u00f3picas de muestras vaginales te\u00f1idas mediante el m\u00e9todo de Gram, una t\u00e9cnica utilizada habitualmente en los laboratorios cl\u00ednicos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La investigaci\u00f3n, encabezada por Fernando Ernesto Ortega-Ojeda y con la participaci\u00f3n de Daniella Pe\u00f1a-Pedraza y otros seis especialistas, examin\u00f3 im\u00e1genes obtenidas entre 2024 y 2025 de pacientes atendidas en el Hospital Universitario Pr\u00edncipe de Asturias, en Alcal\u00e1 de Henares. Los cient\u00edficos utilizaron un modelo de aprendizaje profundo denominado EfficientNetV2-XL, entrenado para distinguir im\u00e1genes positivas y negativas para el par\u00e1sito.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para comprobar sus resultados, emplearon pruebas moleculares de referencia basadas en la amplificaci\u00f3n de \u00e1cidos nucleicos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El sistema fue evaluado con 2.540 im\u00e1genes, de las cuales 380 se reservaron para una prueba independiente destinada a medir su rendimiento fuera del conjunto utilizado durante el desarrollo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En esa evaluaci\u00f3n independiente, la inteligencia artificial clasific\u00f3 correctamente 342 de las 380 im\u00e1genes, con una exactitud general del 90 %.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tambi\u00e9n alcanz\u00f3 una sensibilidad del 92,7 % para identificar im\u00e1genes positivas y una especificidad del 86,8 % para reconocer las negativas. El an\u00e1lisis registr\u00f3 191 positivos correctamente identificados y 151 negativos acertados, adem\u00e1s de 15 falsos negativos y 23 falsos positivos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los autores destacaron que estos resultados muestran la capacidad del modelo para extraer informaci\u00f3n diagn\u00f3stica de preparaciones microsc\u00f3picas que tradicionalmente no se consideran adecuadas para confirmar la presencia de Trichomonas vaginalis, debido a que la tinci\u00f3n puede dificultar la observaci\u00f3n de las caracter\u00edsticas del microorganismo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una de las principales ventajas potenciales del procedimiento es su compatibilidad con equipos de microscop\u00eda convencionales y sistemas de captura de im\u00e1genes mediante tel\u00e9fonos inteligentes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Seg\u00fan los investigadores, esta caracter\u00edstica permitir\u00eda aprovechar recursos ya disponibles en los laboratorios y podr\u00eda resultar especialmente \u00fatil en centros sanitarios con acceso limitado a pruebas moleculares.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El trabajo tambi\u00e9n presenta estimaciones econ\u00f3micas exploratorias realizadas en el contexto sanitario espa\u00f1ol, donde el an\u00e1lisis automatizado de una imagen previamente obtenida tendr\u00eda un coste adicional aproximado de 0,50 euros.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sin embargo, los cient\u00edficos aclararon que esta cifra no representa el coste total del diagn\u00f3stico y que los posibles ahorros todav\u00eda deben comprobarse mediante estudios espec\u00edficos en condiciones cl\u00ednicas reales.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pese a los resultados, los autores se\u00f1alaron que la herramienta a\u00fan necesita evaluaciones prospectivas en distintos hospitales antes de incorporarse de manera generalizada a la pr\u00e1ctica m\u00e9dica.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Entre las limitaciones identificadas figuran la procedencia de las im\u00e1genes de una sola instituci\u00f3n, las posibles diferencias entre equipos y t\u00e9cnicas de laboratorio, y la necesidad de evitar que im\u00e1genes de una misma paciente se distribuyan entre los conjuntos utilizados para entrenar y evaluar el sistema.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Adem\u00e1s, el modelo solo distingue im\u00e1genes positivas y negativas para Trichomonas vaginalis, sin identificar otras infecciones.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por ello, los investigadores consideran que su aplicaci\u00f3n m\u00e1s adecuada ser\u00eda como apoyo al personal sanitario para la detecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n inicial de muestras, sin sustituir las pruebas moleculares ni la valoraci\u00f3n de los profesionales de salud.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Investigadores espa\u00f1oles desarrollaron un sistema de inteligencia artificial capaz de identificar el par\u00e1sito causante de la tricomoniasis mediante im\u00e1genes de muestras vaginales analizadas con una t\u00e9cnica habitual de laboratorio. 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