Acabo de tener el placer de ser entrevistado por @Nature sobre el auge de la IA en la patología digital. Con las crecientes cargas de trabajo y la escasez mundial de patólogos, el campo está recurriendo a la IA no como un lujo, sino como una necesidad. Artículo completo: En el artículo, analizo cómo los avances recientes en modelos de cimentación 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 subtítulos e incluso la inferencia de disparo cero. Pero si bien la exageración 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 una evaluación comparativa sólida, ensayos multiinstitucionales y un diseño de modelos fiables para garantizar que la IA realmente respalde, no sustituya, el juicio clínico. La patología digital no es el futuro, ya está aquí. Hagámoslo seguro, escalable y equitativo. @UHN_Research @PMResearch_UHN @VectorInst @UofT