Investigadores del Instituto de Neurociencias, parte de la Universidad Miguel Hernández de Elche y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas, han desarrollado una innovadora estrategia que utiliza Inteligencia Artificial para reducir en un 90% el tiempo necesario para realizar resonancias magnéticas. Publicado en la revista Communications Medicine, este método permite obtener información detallada del cerebro de manera más rápida y precisa, utilizando menos datos que los requeridos habitualmente. La investigadora Silvia De Santis explica que esta reducción en el tiempo de adquisición permite incorporar técnicas de resonancia más avanzadas, aumentando la información clínica disponible para los médicos. El investigador Maximilian Eggl destaca que el modelo entrenado con simulaciones puede lograr alta precisión con solo un 10% de los datos. Este avance podría transformar la atención clínica, especialmente en hospitales con largas listas de espera, y también facilitar el estudio de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer. Además, el sistema permite reinterpretar datos de resonancias antiguas, abriendo nuevas oportunidades para la investigación en neurología.