La inteligencia artificial está entrando progresivamente en el análisis de la imagen ginecológica. En junio de 2026 se presentó Female-RHINO, un marco de investigación diseñado para realizar análisis cuantitativos de la resonancia magnética pélvica y generar informes estructurados.

El sistema integra comunicación con el escáner de resonancia y modelos de aprendizaje profundo capaces de segmentar estructuras y detectar referencias anatómicas para obtener biomarcadores cuantitativos. El trabajo se evaluó con más de 500 estudios multicéntricos y protocolos de distintos equipos y fabricantes.

¿Qué puede aportar la automatización?

Una medición más estandarizada puede ayudar a reducir la variabilidad entre observadores y facilitar la comparación de estudios. También podría contribuir a que determinados parámetros anatómicos sean más reproducibles y fáciles de seguir en el tiempo.

Una tecnología todavía en investigación

Estos resultados son prometedores, pero Female-RHINO es una herramienta de investigación y no debe interpretarse como sustituto de la valoración de un especialista. Antes de incorporarse a la práctica clínica general, este tipo de sistemas necesita validación adicional y evaluación rigurosa de su seguridad y utilidad.

Fuente: Bhatia et al., Female-RHINO, 23 de junio de 2026.