La IA está revolucionando el diagnóstico del cáncer: ¡el futuro de la patología comienza ahora!

La IA está revolucionando el diagnóstico del cáncer: ¡el futuro de la patología comienza ahora!

En Alemania, más de 1,4 millones de personas luchan cada año contra el cáncer, que a menudo requiere hospitalización. Una vez extirpado el tumor, el tejido extirpado se examina en patología para determinar el tipo de cáncer y evaluar su malignidad. El examen decide sobre posibles medidas de quimioterapia. Pero aquí existe un gran potencial en la integración de la inteligencia artificial (IA), como explica el Hospital Universitario de Erlangen en un comunicado reciente uk-erlangen.de.

Sin embargo, las posibilidades digitales aún no se han aprovechado lo suficiente. Si bien la IA ya evalúa muchos métodos de obtención de imágenes, como la resonancia magnética o la ecografía, hasta ahora el análisis de muestras histopatológicas se ha realizado principalmente con un microscopio. La digitalización de secciones de tejido en imágenes de alta resolución aún no es una práctica estándar en la mayoría de las instituciones. Sin embargo, este proceso ya se implementa de forma rutinaria en el Hospital Gravina de Caltagirone, Italia. Surge un desafío: la heterogeneidad de los cortes de tejido digitales, como también se aborda en el Instituto Fraunhofer scs.fraunhofer.de. Las diferencias en la preparación de muestras y los escáneres de tejidos a menudo dan lugar a diferentes colores y resoluciones en las imágenes.

Integración de la IA en la patología

Ya se ha dado un paso importante hacia la integración de la IA en patología. Un proceso recientemente desarrollado permite integrar perfectamente los análisis de IA en el flujo de trabajo del departamento de patología. PD La Dra. Fulvia Ferrazzi lidera este proyecto innovador que tiene como objetivo mejorar la precisión de los algoritmos y promover el diagnóstico de rutina en otros departamentos. Las muestras de tejido se procesan en varias etapas mediante la realización de secciones y la creación de imágenes digitales de alta resolución. El análisis de IA se integra automáticamente en el proceso transmitiendo la información a un servidor con modelos de IA, revolucionando el diagnóstico en monitores de computadora.

Otro objetivo de futuro es la detección automática de diferentes tipos de tejido, por ejemplo en el diagnóstico del adenocarcinoma colorrectal, un tipo común de cáncer de colon. Para ello se utilizan robustos procesos de IA, basados, entre otras cosas, en redes neuronales convolucionales (CNN). Estos están entrenados con imágenes ejemplares y, por lo tanto, pueden identificar diferencias significativas entre el tejido tumoral y el muscular. Sin embargo, proporcionar conocimientos especializados sigue siendo un proceso que requiere mucho tiempo, como han demostrado investigadores del Instituto Fraunhofer.

Los beneficios de la IA y el big data

La digitalización trae consigo grandes cantidades de datos, lo que abre la puerta a soluciones inteligentes en medicina. Big data e IA son los términos clave del futuro y también serán aplicables a la patología. Las ventajas de las redes de datos son diversas: permiten decisiones más eficientes, terapias individualizadas y la detección temprana de enfermedades. Además, la IA puede analizar y combinar grandes cantidades de datos a la velocidad del rayo, lo que tiene un valor incalculable en la toma de decisiones clínicas y el procesamiento de imágenes médicas, según los hallazgos del Instituto Fraunhofer iks.fraunhofer.de.

En conclusión, la integración de la IA en patología puede representar un avance decisivo en el diagnóstico. Los próximos avances, tanto a nivel técnico como práctico, podrían revolucionar la detección y el tratamiento del cáncer en beneficio de muchos pacientes.