Sanidad pública

Inteligencia artificial para detectar el cáncer de mama: "Ya no miramos el microscopio, sino la pantalla"

Digipàtics, impulsado por el Institut Català de la Salut, es la red digital de anatomía patológica "más grande del mundo" y analiza "un millón de muestras anuales"

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Un patólogo visualiza una imagen de un carcinoma.

Un patólogo visualiza una imagen de un carcinoma. / INSTITUT CATALÀ DE LA SALUT

Beatriz Pérez

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Los hospitales públicos catalanes ya utilizan la inteligencia artificial (IA) en el diagnóstico del cáncer de mama.Próximamamente la usarán para el cáncer de pulmón. "Hasta ahora mirábamos el microscopio y ahora miramos la pantalla", explica el patólogo del Hospital Vall d'Hebron (Barcelona) Jordi Temprana. Siete centros sanitarios del Institut Català de la Salut (ICS) y hasta 168 patólogos trabajan en red en Digipàtics, el proyecto de IA que ha permitido crear la red digital de anatomía patológica "más grande del mundo" y que facilita que se compartan diagnósticos y conocimientos en tiempo real. Digipàtics permite analizar "un millón de muestras anuales".

Digipàtics, impulsado por el Institut Català de la Salut, es la red digital de anatomía patológica "más grande del mundo" y analiza "un millón de muestras anuales"

La anatomía patológica es la especialidad médica que se encarga de analizar las células de los tumores para saber si hay alguna alteración o no. El ICS ha desrrollado cuatro algoritmos de IA propios, que han permitido mejorar el diagnóstico del cáncer de mama a partir de la cuantificación de cuatro biomarcadores. Digipàtics, que se comenzó a desplegar en 2021, ya se ha aplizado en cerca de 600 posibles casos de cáncer de mama en siete hospitales del ICS (Vall d'Hebron, Arnau de Vilanova, Bellvitge, Doctor Trueta, Can Ruti, Joan XXIII y Verge de la Cinta).

"Estamos aplicando la IA a muestras que antes se miraban de manera manual", cuenta Temprana. "Los algoritmos nos están ayudando a cuantificar los marcadores diagnósticos y pronósticos, que funcionan como unos sistemas de puntuación", añade. Los patólogos son quienes le ponen "nombre y apellido" al tumor maligno del paciente extraído de una biopsia. "La IA cuantifica los pronósticos, pero es el patólogo quien dice qué tipo de tumor es", cuenta Temprana.

La inteligencia artificial es capaz de cuantificar muchas más células que una persona, por lo que el resultado es "mucho más preciso", afirma. Aunque de momento solo se está aplicando en cáncer de mama, también se está desarrollando para otros tumores. El próximo es el cáncer de pulmón, pero el objetivo es que acabe implementándose "en todos los tipos de cánceres y tumores", apunta este patólogo. Según él, añadir los algoritmos de cuantificación hace que los diagnósticos sean "más reproducibles" y que aporten "mayor seguridad" a los pacientes. La imagen se ofrece con un nivel de precisión celular.

El proyecto Digipàtics

El ICS comenzó a desplegar, en 2021, el proyecto Digipàtics, que hasta ahora ha digitalizado más de dos millones de muestras microscópicas de tejidos y células. Además, ya dispone de una gran base de datos de casos para la investigación y la docencia, a partir de los cuales se han desarrollado algoritmos de IA para afinar los diagnósticos de determinadas patologías. Las muestras pertenecen a los servicios de Anatomía Patológica de los siete hospitales ya mencionados. El proyecto, según sus impulsores, también garantiza "la equidad en el diagnóstico", ya que los hospitales trabajan en red.

Vall d'Hebron fue pionero, en 2021, en el despliegue del Digipàtics, que ahora tiene ya los 24 escáneres de alta precisión distribuidos por los siete hospitales que forman parte del proyecto y capacidad para escanear el millón de muestras que se generan cada año en la red de hospitales del ICS, una cifra que se prevé que crezca de forma constante durante los próximos años.

El objetivo del proyecto es la transformación digital de los servicios de anatomía patológica. Este proceso permite la sustitución efectiva de los microscopios por pantallas de alta resolución y facilita que todos los hospitales de la red puedan compartir imágenes de alta precisión. El proyecto ha recibido una inyección económica de cuatro millones de euros por parte de los Fondo Europeos de Desarrollo Regional (Feder).

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