Acabo de tener el placer de ser entrevistado por @Nature sobre el auge de la IA en la patología digital. Con la creciente carga de trabajo y la escasez global de patólogos, el campo está recurriendo a la IA no como un lujo, sino como una necesidad. Artículo completo: En el artículo, discuto cómo los recientes avances en modelos fundamentales como UNI-2 y CONCH están redefiniendo lo que es posible en el diagnóstico del cáncer. Entrenados con cientos de millones de parches de patología, estos modelos van más allá de la clasificación: permiten la subtipificación molecular, la generación de descripciones y hasta la inferencia cero-shot. Pero aunque el bombo es real, también lo son los desafíos. La generalización entre sitios, la falta de validación externa y los obstáculos regulatorios siguen siendo barreras importantes. Debemos invertir en un benchmarking robusto, ensayos multiinstitucionales y un diseño de modelos confiables para asegurar que la IA realmente apoye—no reemplace—el juicio clínico. La patología digital no es el futuro—ya está aquí. Hagámosla segura, escalable y equitativa. @UHN_Research @PMResearch_UHN @VectorInst @UofT