El MIT enseña simetría a la IA para lograr imágenes cerebrales más nítidas de bebés que se mueven en el útero

La resonancia magnética puede mostrar con gran detalle el cerebro en desarrollo de un bebé, pero hay un problema: en el útero, los bebés se mueven. Cuando el feto se desplaza durante la exploración, los finos cortes bidimensionales que forman una imagen 3D pueden acabar tomándose desde ángulos distintos, dejando huecos y orientaciones extrañas que hacen más fácil pasar por alto anomalías. Investigadores del MIT han desarrollado un sistema de IA pensado para seguir ese ritmo.

El modelo, llamado E(3)-Pose, lo dio a conocer MIT News el 19 de octubre de 2026 y se presentó en la Conferencia Europea de Visión por Computador de 2026. Sigue el movimiento de la cabeza fetal durante la resonancia para que el escáner ajuste los cortes que adquiere y genere una imagen 3D de mayor resolución para los radiólogos. El equipo espera así reducir diagnósticos fallidos o erróneos de anomalías cerebrales fetales y ahorrar a las familias nuevas visitas al hospital.

La idea clave es incorporar a la IA conocimiento sobre el cuerpo en lugar de obligarla a aprenderlo todo de los datos. E(3)-Pose integra en su arquitectura la simetría izquierda-derecha de la cabeza fetal, lo que le ayuda a deducir la orientación del cerebro incluso cuando los cortes llegan en ángulos inusuales. "Uno de los problemas de que el bebé se mueva es que los cortes quedan por todas partes", explicó la primera autora, Ramya Muthukrishnan, doctoranda del MIT en el laboratorio de Polina Golland. "El trabajo de Ramya combina con elegancia conceptos geométricos como la equivarianza y la simetría con la potencia del aprendizaje profundo", afirmó Golland, que figura entre quienes supervisaron el estudio.

El proyecto reunió al MIT, el Hospital Infantil de Boston y el instituto de investigación francés Inria. Borjan Gagoski, del Hospital Infantil de Boston y la Facultad de Medicina de Harvard, desarrolló la secuencia de imagen utilizada para obtener exploraciones adicionales de entrenamiento, y Aryn Lee, asistente de investigación, reclutó a embarazadas voluntarias. Ellen Grant, que dirige el centro de neuroimagen fetal y neonatal del Hospital Infantil de Boston y también supervisó el trabajo, dijo que el enfoque podría ayudar a automatizar la resonancia cerebral fetal, "sustituyendo el proceso lento y manual actual por exploraciones más rápidas y cómodas para las madres".

Se trata de investigación, no de atención habitual todavía. MIT News no ofrece cifras de precisión, el modelo se entrenó sobre todo con fetos del tercer trimestre y ponerlo en marcha en el escáner fue difícil, con fallos repetidos durante el desarrollo. El siguiente objetivo del equipo es abordar fetos más jóvenes, que se mueven aún más. Si lo logra, las futuras familias podrían enfrentarse algún día a menos repeticiones y obtener respuestas más claras.