Un «software» de inteligencia artificial ayuda a realizar diagnósticos oportunos que podrían salvar vidas
Los casos de cáncer aumentan en todo el mundo y la mejor línea de defensa son los diagnósticos precisos y oportunos. Sin embargo, el diagnóstico por la imagen y las biopsias requieren tiempo y dependen de los conocimientos, la experiencia y la disponibilidad de radiólogos y patólogos cualificados, los cuales escasean. Por suerte, tecnologías de nueva aparición como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje profundo pueden ayudar a acortar la brecha entre la biopsia y el diagnóstico. Por ejemplo, el equipo del proyecto AIPACA, financiado con fondos europeos, ha desarrollado un «software» basado en IA capaz de analizar muestras de biopsias en cuestión de segundos, identificar con precisión regiones tumorales y cuantificar biomarcadores tumorales. «Al reducir significativamente el tiempo de procesamiento de las biopsias, nuestra tecnología de IA ofrece a los patólogos una herramienta clínica potente y fiable para realizar diagnósticos oportunos, precisos y que podrían salvar vidas», afirma Felix Faber, fundador y director general de Mindpeak, socio principal del proyecto.
El «software» de IA mejora la precisión del diagnóstico
Mindpeak desarrolló su «software» de IA para ayudar a los patólogos en la evaluación diagnóstica de la progresión y las características de las neoplasias malignas basándose en la inmunohistoquímica (IHC), un método de laboratorio que utiliza anticuerpos para comprobar la presencia de determinados biomarcadores en una muestra de tejido. En el caso de la tecnología de AIPACA, estos biomarcadores incluyen el antígeno Ki-67, el receptor de estrógeno (ER), el receptor de progesterona (PR) y el receptor 2 del factor de crecimiento epidérmico humano (HER2). «La precisión diagnóstica de nuestro “software” de IA para estos biomarcadores en tejido mamario es comparable a la precisión de los mejores patólogos humanos», explica Faber. Además, el programa ofrece resultados muy precisos en distintos entornos de laboratorio. «En un estudio de gran variabilidad, demostramos la ausencia de inferioridad de los lectores humanos con IA frente a los lectores autónomos», explica. «Este hallazgo se mantiene independientemente de las tinciones, los escáneres y los biomarcadores que se utilicen, lo que confirma la solidez de nuestro “software” de IA». El programa se basa en las directrices médicas actuales y lleva el marcado CE para fines de diagnóstico en la práctica clínica habitual. «Nuestro “software” ya se utiliza en la práctica clínica en algunas partes de la Unión Europea y con fines de investigación en los Estados Unidos», añade Faber.
La innovación es posible gracias a la financiación europea
Según Faber, este éxito ha sido posible gracias al apoyo del proyecto AIPACA. «La interfaz de usuario de Mindpeak, la consola de IA, se desarrolló íntegramente en el marco del proyecto AIPACA y en colaboración con científicos y patólogos de todo el mundo», afirma. La consola de IA es un «software» independiente que se utiliza para el examen visual interactivo de imágenes digitales de muestras histopatológicas en combinación con información adicional. «Permite al usuario cambiar de forma interactiva la ampliación de la imagen, desplazarse y girar dentro de la imagen histopatológica, y dibujar y guardar regiones de interés para el diagnóstico y el rastreo, así como mostrar parámetros clínicos», señala Faber. La consola de IA recibió el marcado CE y superó con éxito las pruebas de usabilidad con patólogos experimentados y de renombre durante el proyecto.
Una tecnología fiable, muy precisa y rentable
Gracias a la financiación europea, los patólogos disponen ahora de una tecnología fiable, muy precisa y rentable que les ayuda a diagnosticar neoplasias malignas con mayor rapidez. De este modo, más pacientes podrán beneficiarse de un diagnóstico y un tratamiento más precoces, lo que podría contribuir a mejorar su pronóstico y prolongar su esperanza de vida. «El proyecto AIPACA ha permitido a Mindpeak contribuir de forma significativa a la digitalización de la rutina clínica en general y de la patología en particular, al asignar a los pacientes adecuados los tratamientos oportunos», concluye Faber. Los conocimientos adquiridos durante el proyecto se utilizan ahora para orientar el desarrollo de tecnologías informáticas para otros tipos de cáncer y obtener fármacos muy eficaces para curar la enfermedad.
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