Herramienta de IA mejora diagnóstico del cáncer de sangre

Tradicionalmente, el diagnóstico de cánceres de sangre y médula ósea implicaba que los médicos examinaran y clasificaran manualmente cientos de células bajo un microscopio. Este método, aunque laborioso, es esencial para identificar la enfermedad y determinar el estadio del cáncer. Una herramienta de inteligencia artificial (IA) recientemente desarrollada ofrece ahora una forma de automatizar este proceso, según hallazgos publicados en Science Translational Medicine.

Desarrollada por investigadores del Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK, Nueva York, NY, EUA) junto con colaboradores, la herramienta de IA, denominada DeepHeme, se entrenó con casi 50.000 imágenes celulares digitales etiquetadas. Posteriormente, se evaluó con casos nunca antes vistos, donde demostró un rendimiento que igualó o superó al de patólogos expertos. DeepHeme logra una precisión diagnóstica de nivel experto y reduce el tiempo necesario para analizar portaobjetos de sangre y médula ósea de más de 30 minutos a tan solo segundos. Es capaz de evaluar ambos tipos de muestras y tiene aplicaciones potenciales en el avance de la medicina personalizada. Además, DeepHeme podría contribuir al descubrimiento de nuevos biomarcadores basados en la morfología: características celulares visuales que pueden ayudar a diagnosticar enfermedades, monitorizar las respuestas al tratamiento y pronosticar su progresión. La identificación de estos biomarcadores es clave para impulsar estrategias de tratamiento personalizadas.

En el MSK, equipos de investigadores y tecnólogos exploran activamente cómo aprovechar la IA para mejorar la atención al paciente. Estas herramientas no están diseñadas para reemplazar la experiencia clínica, sino para enriquecerla, aumentando la velocidad y precisión de la interpretación de datos y permitiendo el reconocimiento de patrones en grandes poblaciones de pacientes y variaciones de enfermedades. La IA ya está demostrando ser útil en áreas como la interpretación de mamografías, el procesamiento de datos genómicos complejos y el análisis de los efectos secundarios del tratamiento informados por los pacientes. DeepHeme forma parte de una iniciativa más amplia para consolidar al MSK como el primer servicio de hematopatología totalmente digital en EUA, en la transición de portaobjetos de vidrio y microscopios físicos a formatos digitales. Además de facilitar el uso de la IA, los portaobjetos digitalizados ofrecen otras ventajas: pueden revisarse al instante desde cualquier lugar, eliminando la necesidad de transporte físico.

Las imágenes digitalizadas de portaobjetos también pueden almacenarse en el historial médico del paciente. Si se requieren pruebas de seguimiento, incluso años después de la biopsia inicial, los médicos pueden acceder y comparar instantáneamente portaobjetos pasados y presentes sin tener que recuperar las muestras físicas de los archivos. Además de sus aplicaciones clínicas, los datos de patología digital respaldan iniciativas de investigación como la Iniciativa de Ciencia de Datos sobre el Cáncer del MSK. Este proyecto recopila millones de datos anónimos casi en tiempo real de pacientes que reciben tratamiento en el MSK. El vasto conjunto de datos resultante proporciona a los investigadores información valiosa sobre qué terapias son las más efectivas para perfiles y escenarios específicos de pacientes. Aunque los datos son anónimos, los hallazgos pueden ayudar a refinar las decisiones de tratamiento para los pacientes actuales y futuros. Tras una validación adicional, el MSK tiene la intención de introducir DeepHeme en el uso clínico y podría ampliar su disponibilidad mediante la concesión de licencias a otras instituciones sanitarias.

“DeepHeme es solo un ejemplo de la transformación digital más amplia de MSK”, afirmó el médico científico Ahmet Dogan, MD, PhD, jefe del Servicio de Hematopatología del MSK. “Ahora que disponemos de escaneos de alta resolución de cada portaobjetos, podemos usarlos para aprender más sobre los cánceres de sangre en general”.

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