Imma Grau

App Xemio, diario para pacientes de cáncer de mama, con seguimoento de síntomas, consejos personalizados, información y encuentros digitales con profesionales y pacientes. La puedes descargar para iOS y Android. Una ayuda para mitigar los efectos 👉 ow.ly/GnMW50Lps2g

La IA en l’atenció primària catalana: 373 professionals enquestats per @CAMFiC revelen que el 94% ja usa IA generativa, però el 80% demana formació i només el 21% n’ha rebut. Tenim estratègia, però calen aliances i implementació reals. 👇🏻 thelancet.com/journals/lanpr…

On 24 March 2026, Giovana Peluso Lopes presented on using health data to train Generative AI at the EHDS Conference 🇪🇺Exploring risks & links between EHDS and the AI Act.👉 #EHDS" target="_blank" rel="nofollow noopener">zenodo.org/communities/co… #AIAct #HealthData #GenerativeAI #CONSENTIS

A la II Jornada #usosIACAMFiC (amb + de 200 assistents al Paranimf de la Facultat de Medicina de @UniBarcelona) estem veient evidència real👇 • Usos i percepcions dels metges de família
• AXiA integrat a l’eCAP (Catalunya)
• Casos reals en consulta
• Impacte en precisió diagnòstica
• Pacients utilitzant IA 
• Aplicacions en diabetis • Masterclass en IA generativa 💡 En la meitat d’aquesta Jornada ens quedem amb aquest missatge clau: la IA no substituirà la medicina de família i el nostre toc humà, però sí transformarà profundament com decidim, prioritzem i cuidem #IA #MFiC #SalutDigital #CAMFiC

Vídeo del Workshop|Mas allá del "Aceptar" presentado por @AngelesFuentExp en el contexto de @ConsentisEU: el consentimiento informado, lo que es (experimento Herodes y dark paterns), lo que debería ser, y posibles caminos hacia un uso ético del mismo youtube.com/live/ERy_-6gIp…

¿Qué hay más allá de “Aceptar”? Con @AngelesFuentEx abrimos un espacio para repensar el diseño digital desde la transparencia, la trazabilidad, la granularidad y una mirada más humana. fundacionisys.org/es/eventos/30-… @ConsentisEU

Editado•23 h 📘 Guías AESIA para la aplicación del Reglamento Europeo de IA en sanidad. conjunto de guías prácticas orientadas a facilitar el cumplimiento del AI Act en sistemas de IA de alto riesgo, incluidos los de uso sanitario. fundacionisys.org/es/blogs/profe…

This is honestly insane product penetration. Soon enough, everyone will be using LLMs.

A.I. detecting early pancreatic cancer in China, based on @NatureMedicine validation publication "I think you can 100% say AI saved their lives." gift link nytimes.com/2026/01/02/wor…

This paper from Harvard and MIT quietly answers the most important AI question nobody benchmarks properly: Can LLMs actually discover science, or are they just good at talking about it? The paper is called “Evaluating Large Language Models in Scientific Discovery”, and instead of asking models trivia questions, it tests something much harder: Can models form hypotheses, design experiments, interpret results, and update beliefs like real scientists? Here’s what the authors did differently 👇 • They evaluate LLMs across the full discovery loop hypothesis → experiment → observation → revision • Tasks span biology, chemistry, and physics, not toy puzzles • Models must work with incomplete data, noisy results, and false leads • Success is measured by scientific progress, not fluency or confidence What they found is sobering. LLMs are decent at suggesting hypotheses, but brittle at everything that follows. ✓ They overfit to surface patterns ✓ They struggle to abandon bad hypotheses even when evidence contradicts them ✓ They confuse correlation for causation ✓ They hallucinate explanations when experiments fail ✓ They optimize for plausibility, not truth Most striking result: `High benchmark scores do not correlate with scientific discovery ability.` Some top models that dominate standard reasoning tests completely fail when forced to run iterative experiments and update theories. Why this matters: Real science is not one-shot reasoning. It’s feedback, failure, revision, and restraint. LLMs today: • Talk like scientists • Write like scientists • But don’t think like scientists yet The paper’s core takeaway: Scientific intelligence is not language intelligence. It requires memory, hypothesis tracking, causal reasoning, and the ability to say “I was wrong.” Until models can reliably do that, claims about “AI scientists” are mostly premature. This paper doesn’t hype AI. It defines the gap we still need to close. And that’s exactly why it’s important.

Ha llegado una nueva herramienta de valoración de tratamientos desde la European Society for Medical Oncology (ESMO) ya a la disposición de pacientes en su página web. 📌Si queréis conocer bien esta herramienta,ya tenéis el artículo completo en xemio.org🧡

Making sense of machine learning. Key slides on Discriminative AI vs Generative AI. Liubov Arbeeva @RheumNow #ACR25

🏥 Un equipo del #CLÍNIC ha coordinado el desarrollo, con la participación de pacientes, del modelo PULSO-Tech-Clinic. 📱 Se trata del primer marco internacional que integra de forma sistemática la participación de los pacientes en todas las fases del desarrollo de tecnologías sanitarias. ✅ Gracias a este modelo, las nuevas tecnologías no solo pueden ser seguras y eficaces, sino también útiles, aceptadas y relevantes para la vida de los pacientes. 👉 f.mtr.cool/mdfrshlfiz

🏥 Un equip del #CLÍNIC ha coordinat el desenvolupament, amb la participació de pacients, del model PULSO-Tech-Clinic. 📱 Es tracta del primer marc internacional que integra de manera sistemàtica la participació dels pacients en totes les fases del desenvolupament de tecnologies sanitàries. ✅ Gràcies a aquest model, les noves tecnologies no només poden ser segures i eficaces, sinó també útils, acceptades i rellevants per a la vida dels pacients. 👉 f.mtr.cool/kpjqnnngqc

@3CatInfo on puc trobar el reportatge del botellot als jardins de Montserrat de la Nova Esquerra de l'Eixample que heu difós aquest cap de setmana?

Hoy es el día mundial de la lucha contra el cáncer de mama, y desde Xemio, queremos ofreceros una guía muy sencilla para que podáis autoexploraros.🧡 #diamundialdelcancerdemama #cancerdemama #prevencioncancerdemama

Introducing Claude Sonnet 4.5—the best coding model in the world. It's the strongest model for building complex agents. It's the best model at using computers. And it shows substantial gains on tests of reasoning and math.

Ayer presenté #PULSOTechClinic en el #XIICongresoInternacionaldeSaludDigital 🔗 jmir.org/2025/1/e71600 @DeElisenda @HealthWatchCat @ColomSampietro #OlgaRubio @Aracelicammah @hospitalclinic @jmirpub

@JaumeRaventos @LuciaHalty @pacoferre @victorperezdj @bibliovirtual Poniendo el acento en el paciente Pedro Carrascal de la #POP, Plataforma de Organizaciones de Pacientes

@JaumeRaventos @LuciaHalty @pacoferre @victorperezdj @bibliovirtual Oportunidades de eficiencia en salud por #lauralloret

En el XII Congreso de Salud Digital presenta @InakiGutierrez Director de Investigación, innovacion y evaluación sanitarias @bibliovirtual @armayones

@JaumeRaventos @LuciaHalty @pacoferre @victorperezdj @bibliovirtual Mas de un millon de articulos sobre IA, apenas docenas de IA aprobadas por la FDA