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Modelo Delphi-2M: Avances en la Detección Predictiva de Enfermedades

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Delphi-2M: Avance en IA para Predicción de Trayectorias de Salud (Septiembre 2025)

El modelo HealthAI, destacado en septiembre de 2025, se alinea con el innovador Delphi-2M, un modelo generativo de inteligencia artificial basado en transformadores diseñado para predecir trayectorias de salud a lo largo de la vida. Este modelo estima riesgos para más de 1.000 enfermedades, integrando registros médicos electrónicos (EHR) y factores de estilo de vida. Además, incorpora capacidades multimodales que permiten procesar datos de imágenes médicas, como rayos X o tomografías, mediante extensiones en su arquitectura de atención. Según evaluaciones en benchmarks clínicos, Delphi-2M reduce errores diagnósticos en un 20% frente a baselines tradicionales, marcando un hito en la modelación probabilística de progresión de enfermedades. Publicado en Nature el 17 de septiembre de 2025, este modelo supera limitaciones de enfoques previos al simular escenarios hipotéticos de salud.

A continuación, se detallan los aspectos científicos, técnicos, historia de desarrollo, ejemplos de uso, acceso al modelo y contactos, optimizados para mejorar la visibilidad en motores de búsqueda (SEO) sin pérdida de contenido.


Detalles Científicos y Técnicos de Delphi-2M

Arquitectura del Modelo

Delphi-2M es un modelo de lenguaje grande (LLM) basado en la arquitectura de GPT-2, adaptado para modelar secuencias temporales de eventos de salud como un «lenguaje natural de enfermedades». Su diseño aborda el desafío de la escasez temporal en datos longitudinales mediante:

  • Codificación continua de edad: Reemplaza la codificación posicional sinusoidal de GPT-2 por funciones seno y coseno para manejar secuencias de longitud arbitraria.
  • Transformador de atención causal: Con 12 capas, 12 cabezas de atención y una dimensionalidad de embedding de 120, adaptado para eventos co-ocurrentes (e.g., diagnósticos simultáneos).
  • Cabeza de salida dual:
    • Una salida multinomial para probabilidades de 1.258 estados (códigos ICD-10 nivel 3 para 1.257 enfermedades, más tokens para sexo, IMC, tabaquismo, alcohol y muerte).
    • Una salida para tiempos de espera exponenciales (modelo de proceso de punto de Poisson no homogéneo).
  • Tokens de relleno: Introduce tokens de «sin evento» cada 5 años para mitigar sesgos en datos de edades jóvenes.
  • Peso compartido: Entre embeddings de tokens y la capa final, optimizando parámetros y mejorando interpretabilidad mediante mapas de atención.

Entrenamiento y Parámetros

Con 2.2 millones de parámetros, Delphi-2M fue optimizado usando leyes de escalado empírico, donde el rendimiento mejora proporcionalmente con el tamaño de datos y parámetros hasta ciertos límites. Detalles del entrenamiento:

  • Optimizador: Adam con tasa de aprendizaje coseno (de 6×10⁻⁴ a 6×10⁻⁵).
  • Batch size: 128, con 200.000 iteraciones en precisión float32.
  • Resultados de ablaciones: La codificación de edad y el modelado exponencial reducen la entropía cruzada estratificada por edad/sexo en un 15-20% frente a GPT estándar.

Datos de Entrenamiento y Validación

  • Entrenamiento: 402.799 participantes (80%) del UK Biobank (datos desde nacimiento hasta junio de 2020), con 1.257 códigos ICD-10 (capítulos I-XVII, excluyendo inicialmente neoplasias, integradas vía registros de cáncer) y datos de estilo de vida (IMC, tabaquismo, alcohol).
  • Validación interna: 100.639 participantes (20%).
  • Prueba longitudinal: 471.057 individuos vivos al 1 de julio de 2020 (hasta 2022).
  • Validación externa: Registros daneses con 1.93 millones de individuos (1978-2018), ajustados para compatibilidad.
  • Integración multimodal: Extensible a imágenes médicas mediante encoders como SigLIP (Google HAI-DEF), fusionando EHR con rayos X/CT para detección visual.

Métricas de Rendimiento

  • AUC promedio: 0.76 (97% de diagnósticos con AUC >0.5; 0.97 para predicción de muerte).
  • Calibración: Tasas predichas coinciden con observadas en brackets de 5 años (error <5%).
  • Reducción de errores: Mejora un 20% en precisión predictiva frente a baselines clínicas (e.g., scores de riesgo cardiovascular) y modelos como MILTON (mejor en 410 diagnósticos).
  • Integración con imágenes: Combinado con Med-Gemini, alcanza un F1-score de 0.65 en reportes de rayos X, reduciendo falsos negativos en un 20% frente a radiólogos.
  • Limitaciones: AUC cae a 0.70 en predicciones a 10 años, aunque supera a GPT en entropía cruzada (reducción del 18%).

Historia de los Desarrolladores

Delphi-2M fue creado por el Gerstung Lab en el European Molecular Biology Laboratory (EMBL), liderado por Moritz Gerstung, bioinformático especializado en modelado computacional de cáncer y progresión de enfermedades. Fundado en 2015 en el EMBL-EBI (Hinxton, UK), el laboratorio ha trabajado en IA para genómica y epidemiología desde 2018, con hitos como MILTON (2022), un modelo biomarker para riesgos multi-órgano.

  • Moritz Gerstung: PhD en física computacional (Universidad de Heidelberg, 2010), se unió a EMBL en 2014 tras un postdoc en el Wellcome Sanger Institute.
  • Colaboradores clave: Samuel Scotcher (experto en ML temporal) y Seda Arat (bioestadística).
  • Financiamiento: Wellcome Trust y Cancer Research UK.
  • Evolución: De modelos GPT para genomas (2023) a trayectorias de salud completas.

Ejemplos de Uso de Delphi-2M

  1. Detección Temprana en Telemedicina: Integra EHR con imágenes de fundus oculares (vía Med-Gemini) para predecir retinopatía diabética 10 años antes, reduciendo diagnósticos tardíos en un 25% (ejemplo: cohortes de UK Biobank).
  2. Planificación Personalizada: Simula trayectorias para pacientes con comorbilidades (e.g., hipertensión a insuficiencia cardíaca, AUC 0.82), usado en ensayos del NHS para intervenciones preventivas.
  3. Análisis Multimodal en Oncología: Fusiona CT 3D con EHR para detectar metástasis en más de 500 cánceres, mejorando sensibilidad en un 18% (ejemplo: dataset PAD-UFES).
  4. Equidad Sanitaria: Predice riesgos epidémicos (e.g., diabetes en poblaciones indígenas) mediante apps móviles, reduciendo desigualdades en acceso diagnóstico.

Acceso al Modelo

  • Código abierto: Disponible bajo licencia MIT en GitHub, con código para entrenamiento, inferencia y notebooks Jupyter para reproducción.
  • Requisitos: Python 3.10+, PyTorch 2.0, acceso a UK Biobank (solicitud ética en https://www.ukbiobank.ac.uk/).
  • Extensiones multimodales: Integra con HAI-DEF de Google (Hugging Face: https://huggingface.co/collections/google/health-ai-developer-foundations-hai-def-6744dc060bc19b6cf631bb0f) para fine-tuning en datasets privados.
  • Workshops: EMBL ofrece talleres para desarrolladores; no hay API comercial disponible.

Contactos

  • Equipo Principal:
    • Moritz Gerstung: moritz.gerstung@embl.org
    • Samuel Scotcher: samuel.scotcher@embl.org
  • Laboratorio: Gerstung Lab, EMBL-EBI, Wellcome Genome Campus, Hinxton CB10 1SD, UK. Tel: +44 (0)1223 494500; Web: https://www.ebi.ac.uk/research/gerstung
  • Colaboraciones: Contactar vía GitHub issues o partnerships@embl.org para integraciones clínicas.

Conclusión

Delphi-2M acelera la medicina predictiva al modelar trayectorias de salud con alta precisión, integrando datos multimodales y reduciendo errores diagnósticos. Sin embargo, requiere validación continua para mitigar sesgos, especialmente en datos no occidentales. Consulta el artículo completo en Nature (17 de septiembre de 2025) para más detalles.

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Baterías Nucleares de Diamante: Avances y Realidad

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Las baterías betavoltaicas basadas en diamante, también conocidas como «baterías de diamante» o «nano diamond batteries», representan una de las tecnologías energéticas más prometedoras del momento. Estas baterías convierten la energía de la decadencia radiactiva beta en electricidad directa mediante un semiconductor de diamante, ofreciendo una duración extrema sin necesidad de recarga ni mantenimiento. En AuriPower.com, portal dedicado a energías renovables, minería, petróleo, gas y ecología, analizamos el estado actual de esta innovación, basada en datos verificados al cierre de 2025.

Principio de Funcionamiento

La tecnología betavoltaica existe desde los años 1950-1960 y se usa en misiones espaciales como las sondas Voyager. Un isótopo radiactivo (como níquel-63 o carbono-14) emite partículas beta (electrones de alta energía), que son capturadas por un semiconductor de diamante sintético. Este material es ideal por su resistencia a la radiación, alta conductividad térmica y capacidad para contener las emisiones sin fuga externa significativa.

Ventajas principales:

  • Duración: Decenas a miles de años, dependiendo del isótopo.
  • Operación en extremos: De -60°C a +120°C.
  • Seguridad: No explotan, no incendian y emiten radiación externa mínima (inferior al fondo natural en muchos casos).
  • Sostenibilidad: Algunas versiones reciclan residuos nucleares.

Limitaciones clave:

  • Potencia baja: Actualmente en el rango de microwatios a milivatios por celda individual.
  • Costo elevado de producción.
  • Regulaciones estrictas por materiales radiactivos.

Desarrollos Principales en 2025

  • Betavolt (Beijing Betavolt New Energy Technology, China): La empresa líder en comercialización. Su modelo BV100, del tamaño de una moneda (15x15x5 mm), utiliza níquel-63 encapsulado en diamante y genera 100 microwatios a 3V, con una vida útil de hasta 50 años. En 2025, Betavolt ha iniciado producción masiva limitada del BV100, enfocada en aplicaciones especializadas como sensores, implantes médicos y equipos aeroespaciales. La compañía mantiene su plan de lanzar una versión de 1 vatio durante 2025 o inicios de 2026, lo que ampliaría su uso a drones pequeños y dispositivos de mayor consumo.
  • NDB Inc. (Nano Diamond Battery, EE.UU.): Promueve baterías con carbono-14 de residuos nucleares, con promesas de hasta 28.000 años de duración. En 2025, la empresa sigue en fase de investigación y desarrollo, con pruebas de laboratorio exitosas (eficiencia de carga hasta 40%), pero sin productos comerciales disponibles. Su enfoque en reciclaje de desechos nucleares es atractivo para la economía circular, aunque el avance ha sido más lento de lo anunciado inicialmente.

Otras iniciativas incluyen prototipos en universidades (como Bristol con Arkenlight) y avances en materiales como SiC o GaN para betavoltaicas, pero el diamante sigue destacando por su eficiencia teórica.

Aplicaciones Actuales y Futuras

  • Confirmadas y reales: Exploración espacial (satélites y sondas), sensores remotos en entornos hostiles (océanos profundos, polos, monitoreo ambiental), implantes médicos (marcapasos que duran toda la vida del paciente).
  • En desarrollo: Dispositivos IoT de bajo consumo, drones autónomos y micro-robots.
  • Consumo masivo: Las afirmaciones de «teléfonos o autos eléctricos sin recarga» son exageradas a corto plazo. Una celda actual produce muy poca potencia; para alimentar un smartphone se necesitarían miles de celdas apiladas, resultando en un dispositivo grande, caro y regulado. No es viable para electrónica cotidiana en 2025.

En conclusión, la tecnología es real, segura y en progresiva comercialización, especialmente gracias a Betavolt. Representa un avance significativo para nichos de energía autónoma y sostenible, alineado con la transición energética global. Sin embargo, las aplicaciones en dispositivos de consumo diario siguen siendo futuras y limitadas por la potencia disponible.

Fuentes

  • Live Science (2024-2025): Reportes sobre BV100 y planes de 1W en 2025.
  • Tom’s Hardware (2024): Detalles técnicos del BV100.
  • World Nuclear News (2024): Anuncio inicial de Betavolt.
  • The Indian Express (2025): Confirmación de producción masiva del BV100.
  • New Atlas (2024): Explicación técnica y expectativas para 2025.
  • Sitio oficial NDB.technology (2025): Estado actual de desarrollo.
  • Wikipedia (actualizado 2025): Historia y principios de baterías de diamante.
  • IEEE Spectrum (2025): Análisis general de baterías nucleares modernas.

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Fireblocks integra Canton Network para potenciar las finanzas institucionales con tokenización segura y privacidad

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En un avance clave para la adopción institucional de blockchain y activos tokenizados, Fireblocks, la plataforma de infraestructura para activos digitales que asegura más de $5 billones en transferencias anuales, anunció en febrero de 2026 la integración completa con Canton Network. Esta red blockchain abierta y habilitada para privacidad, diseñada específicamente para instituciones financieras, ahora cuenta con soporte nativo en Fireblocks para custodia segura y settlement regulado.

¿Qué es Canton Network?

Canton Network es la primera blockchain pública y permissionless (sin permisos) construida especialmente para finanzas institucionales. Combina privacidad configurable, interoperabilidad y escalabilidad, permitiendo sincronización en tiempo real entre mercados regulados sin comprometer la confidencialidad de los datos financieros sensibles.

A diferencia de otras blockchains públicas donde las transacciones son totalmente transparentes, Canton utiliza un enfoque de «need-to-know» (solo lo necesario): los participantes solo ven la porción de las transacciones que les corresponde, preservando la privacidad sub-transaccional. Esto resuelve uno de los principales obstáculos para la adopción institucional: la tensión entre transparencia blockchain y requisitos regulatorios de confidencialidad (como GDPR o normas financieras).

La red soporta aplicaciones basadas en el lenguaje de contratos inteligentes Daml (de Digital Asset), y permite flujos atómicos multi-partes con garantías de integridad y privacidad, incluso ante actores maliciosos.

Detalles de la integración Fireblocks-Canton

El lanzamiento, anunciado el 3 de febrero de 2026, habilita:

  • Custodia segura de Canton Coin (CC): El token nativo de la red ahora se custodia de forma regulada a través de Fireblocks Trust Company, entidad calificada como custodio por el New York State Department of Financial Services (NYDFS). Esto ofrece un marco compliant con altos estándares de responsabilidad fiduciaria y gestión de riesgos.
  • Settlement regulado de activos tokenizados: Instituciones pueden liquidar activos en Canton con controles empresariales de Fireblocks, incluyendo políticas de MPC (Multi-Party Computation) para seguridad, automatización de workflows y gobernanza.
  • Entorno unificado: Bancos, custodios, gestores de activos y participantes del mercado obtienen un entorno operativo para settlement privado, flujos de activos cross-application y la próxima ola de instrumentos digitales regulados.

Fireblocks también opera un Super Validator en la red, participando en la validación de transacciones y gobernanza, lo que refuerza su rol en la infraestructura institucional.

Esta integración representa un paso significativo hacia la tokenización de Real-World Assets (RWA) con privacidad preservada, permitiendo a las instituciones operar en una red pública sin sacrificar confidencialidad ni control.

Impacto en la adopción institucional de tokenización y RWA

La tokenización de activos del mundo real (bonos, fondos, inmuebles, etc.) ha crecido exponencialmente, pero las instituciones tradicionales han dudado por falta de privacidad y cumplimiento. Canton Network, con su arquitectura de privacidad programable, resuelve esto al permitir:

  • Movimiento de activos y datos entre aplicaciones con sincronización en tiempo real y privacidad garantizada.
  • Cumplimiento regulatorio integrado (AML, KYC, privacidad de datos).
  • Interoperabilidad sin intermediarios centrales.

La integración con Fireblocks acelera esta transición al proporcionar una capa operativa lista para producción, combinando la seguridad institucional de Fireblocks con la privacidad nativa de Canton. Analistas destacan que esto podría cambiar cómo se mueven trillones en valor institucional en blockchain, habilitando casos de uso como settlement privado, lending descentralizado compliant y trading de derivados con margen automatizado.

Otras instituciones ya se integraron a Canton (como BitGo, Franklin Templeton, DTCC y Temple Digital), lo que indica una aceleración en la adopción durante 2025-2026.

Conclusión

La integración de Fireblocks con Canton Network marca un hito en la convergencia entre finanzas tradicionales e infraestructura blockchain regulada. Al ofrecer custodia compliant de Canton Coin y settlement privado de activos tokenizados, facilita la adopción masiva institucional de RWA y tokenización, preservando la privacidad esencial para el sector financiero. Este desarrollo posiciona a Canton como una de las redes más prometedoras para finanzas institucionales y podría impulsar el crecimiento exponencial de la tokenización regulada en los próximos años.

Fuentes:

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Chip en la Retina para Restaurar la Visión: Avances del Proyecto PRIMA de Science Corp. por Max Hodak, Cofundador de Neuralink

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En un mundo donde la degeneración macular relacionada con la edad (AMD) afecta a más de 5 millones de personas globalmente, causando ceguera irreversible, surge una esperanza innovadora: el implante retinal PRIMA. Desarrollado por Science Corp., empresa fundada por Max Hodak, ex presidente y cofundador de Neuralink, este chip en la retina promete restaurar la visión en pacientes con atrofia geográfica avanzada. Basado en la reciente revelación de Hodak, exploramos el proyecto, sus avances y si ya funciona en la práctica. Si buscas información actualizada sobre tecnología para restaurar visión o implantes retinianos, este artículo detalla todo, con fuentes originales citadas.

¿Qué es el Proyecto PRIMA de Science Corp.?

Science Corp., fundada en 2021 por Max Hodak junto a tres ex colegas de Neuralink, se enfoca en interfaces cerebro-computadora (BCI) para tratar enfermedades neurológicas, con énfasis en la restauración de la visión. El proyecto estrella es PRIMA, un implante retinal subretiniano adquirido y perfeccionado de la fallida empresa francesa Pixium Vision por unos €4 millones en 2023.

Este chip retinal es más pequeño que un grano de arroz (2 mm x 2 mm) y contiene 400 electrodos hexagonales que estimulan directamente las células bipolares de la retina, saltándose los fotorreceptores dañados por la AMD. Se combina con gafas inteligentes equipadas con una cámara que captura imágenes y las proyecta en luz infrarroja al implante, junto a una batería externa de aproximadamente 1 kg para alimentar el sistema. El objetivo: proporcionar visión de forma (percepción de contornos y patrones), no solo luz borrosa, permitiendo tareas como leer o reconocer objetos.

Hodak, en una entrevista exclusiva, enfatizó que PRIMA representa «la primera demostración definitiva de restauración de la lectura fluida en pacientes ciegos», posicionando a Science Corp. como líder en BCI visuales.

Cómo Funciona el Chip en la Retina: Tecnología Detrás de la Restauración Visual

El implante retinal PRIMA opera mediante tecnología fotovoltaica: los píxeles del chip convierten la luz infrarroja (invisible para evitar interferir con la visión periférica residual) en pulsos eléctricos que activan las neuronas retinianas sanas. Esto envía señales al nervio óptico y al cerebro, recreando una visión central funcional.

A diferencia de otros implantes que estimulan la superficie de la retina, PRIMA se coloca subretiniano, en la zona exacta de daño macular, maximizando la precisión. Los pacientes usan las gafas diariamente para procesar el mundo visual, y el sistema es inalámbrico, eliminando cables invasivos. Science Corp. ha recaudado USD 260 millones para escalar esta innovación, con planes de tratar 50 pacientes al mes una vez aprobado.

Avances del Proyecto: ¿Ya Funciona el Chip Retinal PRIMA?

Sí, el proyecto ya funciona en ensayos clínicos, con resultados impresionantes que demuestran su eficacia en restaurar visión funcional. En el ensayo pivotal PRIMAvera (NCT04676854), involucrando a 38 pacientes con AMD avanzada en Europa, se implantó el dispositivo en todos. Al mes 12:

  • 80% de los pacientes mostraron una mejora clínicamente significativa en agudeza visual (al menos logMAR 0.2, equivalente a 10 letras más en la tabla ETDRS).
  • Mejora media de 25.5 letras (más de 5 líneas en la carta de ojo).
  • 84% recuperaron la capacidad de leer letras, números y palabras, avanzando dos letras a la vez.
  • Pacientes reportaron poder leer libros, señales de metro o resolver crucigramas con la «visión artificial».

Estos hallazgos, publicados en The New England Journal of Medicine el 20 de octubre de 2025, marcan un hito: es el primer implante retinal que restaura visión de forma en AMD seca avanzada, sin terapias previas disponibles. Hubo 26 eventos adversos serios en 19 participantes, mayormente resueltos en 2 meses post-cirugía, sin impacto en la visión periférica natural.

En EE.UU., un estudio de factibilidad (NCT03392324) está en curso con resultados similares a 12 y 24 meses. Science Corp. ha establecido un registro de pacientes para AMD, facilitando futuros implantes.

Estado Actual y Próximos Pasos: ¿Cuándo Estará Disponible Comercialmente?

Aunque funciona en trials, PRIMA no está disponible comercialmente aún. En Europa, Science Corp. solicitó la marca CE en junio de 2025 y espera aprobación para lanzamiento en verano de 2026, cubierto por seguros en mercados clave. En EE.UU., el proceso FDA está en marcha, sin fecha definida, pero Hodak anticipa avances pronto. El costo inicial se estima en USD 200.000 por paciente, con escalabilidad para reducirlo.

La empresa optimiza la versión actual con procesamiento de imágenes digitales y ergonomía mejorada para más pacientes.

Futuros Desarrollos: Más Allá del Chip Retinal Actual

Hodak vislumbra un futuro transformador. Próximos pasos incluyen terapia génica optogenética, que sensibiliza células retinianas a la luz sin electrodos, eliminando implantes. Además, interfaces biohíbridas con neuronas cultivadas en laboratorio que se integran al cerebro, como probado en ratones alterando su comportamiento. Estas podrían estar listas en la próxima década, revolucionando no solo la visión, sino la experiencia humana y la sociedad.

Science Corp. compite con Neuralink, pero Hodak destaca que PRIMA ya entrega resultados tangibles, mientras explora aplicaciones en parálisis o depresión.

Conclusión: Una Revolución en la Restauración de la Visión

El chip retinal PRIMA de Science Corp. no es ciencia ficción: ya restaura visión en pacientes reales, con avances que superan expectativas en ensayos clínicos. Para quienes sufren degeneración macular, representa esperanza real, con lanzamiento inminente en Europa. Sigue monitoreando actualizaciones de Max Hodak y Science Corp. para lo último en implantes retinianos y BCI visuales.

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