Este artículo define un nuevo entorno práctico para el aprendizaje incremental por instancias, centrado en la promoción rentable de modelos y la resistencia al olvido catastrófico.

Solución para falta de datos: S-CycleGAN para traducción CT-a-ecografía. La escasez de datos emparejados entre tomografía computarizada CT y ecografía limita el entrenamiento de modelos de visión médica. S-CycleGAN propone una variante de CycleGAN diseñada para conservar información espacial y estructural relevante, introduciendo pérdidas segmentación-sensibles y módulos de atención que preservan contornos anatómicos. De este modo se generan ecografías sintéticas coherentes a partir de cortes CT, habilitando aumentos de datos realistas y mejorando la generalización de modelos en tareas de detección y segmentación en ecografía.

Además de la arquitectura, en escenarios clínicos es clave mantener modelos efectivos mientras se actualizan con nuevos casos. La combinación de S-CycleGAN con estrategias de aprendizaje incremental por instancias permite promover modelos de forma coste-efectiva sin sacrificar el rendimiento previo, mediante técnicas como distilación, regularización y ejemplares de memoria que mitigan el olvido catastrófico.

Las aplicaciones prácticas incluyen generación de datasets sintéticos para formación de radiólogos asistidos por IA, preentrenamiento de modelos para ecografía point-of-care, y adaptación de modelos entre centros con protocolos de adquisición distintos. Integrar S-CycleGAN en pipelines clínicos reduce la necesidad de anotaciones manuales extensas y acelera el desarrollo de soluciones de diagnóstico asistido por ordenador.

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