La revista científica Scientific Reports (publicada por Nature) publicó un artículo el 2 de octubre de 2025 que describe una nueva herramienta para la detección preliminar de la malignidad de los tumores de cáncer de mama. una característica clave del modelo presentado es su "explicabilidad" (IA Explicable, XAI). En lugar de ser una "caja negra", el sistema, basado en un conjunto de árboles de decisión, no solo proporciona una predicción con una precisión de ~92%, sino que también visualiza los factores que llevaron a esa decisión utilizando el método de análisis SHAP. Esto permite a los médicos ver exactamente qué parámetros de los datos del paciente (por ejemplo, la textura o el tamaño del núcleo celular) tuvieron la mayor influencia en el resultado. Este enfoque "transparente" es de vital importancia para la adopción de la IA en la práctica clínica, ya que permite a los médicos no confiar ciegamente en la máquina, sino utilizarla como un asistente de pleno derecho cuya lógica se puede verificar y comprender.
Se Publica una Herramienta de IA Explicable para la Detección Precoz del Cáncer de Mama
