Ampliar los límites de la patología digital con IA
La histopatología es una disciplina diagnóstica que consiste en el examen microscópico de las de tejidos sanos y enfermos. Desempeña un papel fundamental en el diagnóstico médico, ya que ayuda a comprender los cambios estructurales y celulares que se producen en los tejidos por diferentes enfermedades. En lugar de examinar las muestras de tejido en portaobjetos de cristal al microscopio, los patólogos utilizan hoy en día con mucha frecuencia las imágenes digitales de alta resolución que se capturan, visualizan y analizan en un ordenador. Estas imágenes pueden compartirse a distancia con otros patólogos, lo que mejora significativamente el diagnóstico y la atención al paciente gracias al acceso a las opiniones y los diagnósticos de expertos.
Incorporar la IA a la patología digital
Emprendido con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie, en el proyecto CLARIFY se desarrolló un entorno de diagnóstico digital automatizado sólido basado en técnicas avanzadas de IA. El objetivo era mejorar la interpretación de las imágenes histológicas en un entorno digital. La IA ha surgido como una fuerza transformadora en el diagnóstico médico, en particular en el campo de la patología. Gracias a los algoritmos complejos y al aprendizaje automático, la IA puede analizar grandes cantidades de datos médicos con una rapidez y precisión sin precedentes. «La capacidad de la IA para detectar patrones y anomalías sutiles en imágenes histológicas promete mejorar la precisión diagnóstica, reducir la variabilidad entre patólogos y, en última instancia, mejorar la evolución de los pacientes», subraya Valery Naranjo, coordinadora del proyecto.
Plataforma web para patólogos
El equipo del proyecto CLARIFY se centró inicialmente en tres tipos de cáncer difíciles: cáncer de mama triple negativo, cáncer de vejiga no músculo invasivo de alto riesgo y melanoma de Spitz. Sin embargo, tiene el potencial para extenderse a otros tipos de cáncer utilizando bases de datos de acceso público. Uno de los logros más destacados del equipo del proyecto CLARIFY es el diseño de un prototipo de plataforma web para patólogos. En la plataforma de CLARIFY se pretende utilizar una arquitectura descentralizada de gestión del flujo de datos para imágenes histológicas, lo que integra a la perfección las herramientas de análisis esenciales dentro de un entorno federado en la nube. Además, la plataforma cuenta con un modelo de recuperación de imágenes histopatológicas basado en el contenido, que permite a los usuarios subir una imagen y recibir como respuesta el caso más similar, lo que ayuda a los patólogos en el diagnóstico de los casos complejos. Aunque aún no se ha verificado la idoneidad clínica de la plataforma, se ha validado la metodología de recuperación de imágenes histopatológicas basada en el contenido.
Innovaciones en patología digital
Para normalizar la evaluación de la patología digital y reducir la variabilidad entre los patólogos, en CLARIFY se han desarrollado soluciones técnicas personalizadas. Los modelos de IA han permitido evaluar de forma objetiva los parámetros clinicopatológicos y mejorar la clasificación de los tumores y la interpretación histopatológica. En concreto, en el proyecto se utilizaron modelos de redes neuronales profundas de última generación y arquitecturas adaptadas para la extracción y clasificación de las características. El equipo de CLARIFY introdujo tuberías de clasificación diagnóstica y pronóstica, que utilizan algoritmos sofisticados para analizar imágenes histológicas y clasificar con precisión diversos tipos de cáncer. Estos procesos ayudan a los patólogos no sólo a identificar la presencia de cáncer, sino también a predecir la evolución probable y la evolución de la enfermedad. Esto puede ayudar a planificar el tratamiento y a tratar a los pacientes.
Red de formación
En CLARIFY se creó una red de formación para investigadores noveles. El consorcio coordinó con éxito a un grupo diverso de estudiantes de distintas procedencias, incluidas la medicina y la ingeniería, para impulsar las prácticas de patología digital. «De cara al futuro, buscamos más oportunidades de financiación para seguir desarrollando y mejorando el proceso de diagnóstico histopatológico» concluye Naranjo.
Palabras clave
CLARIFY, IA, cáncer, patología digital, histopatología