Roche mejora la atención de salud personalizada con el desarrollo de algoritmos que usan inteligencia artificial para el análisis de imágenes
Por el equipo editorial de LabMedica en español Actualizado el 30 Jun 2020 |
Imagen: análisis de imágenes uPath PD-L1 (SP263) (Fotografía cortesía de Roche)
Roche (Basilea, Suiza) ha anunciado el lanzamiento CE-IVD de su algoritmo de patología digital automatizado, el análisis de imágenes uPath PD-L1 (SP263) para el cáncer de pulmón de células no pequeñas (NSCLC).
Roche entrega la solución de patología digital de extremo a extremo, desde la coloración de tejidos hasta la producción de imágenes digitales de alta calidad que se pueden evaluar de manera confiable utilizando algoritmos automáticos de análisis de imágenes clínicas. El conjunto de algoritmos de análisis de imágenes uPath de Roche para el soporte de decisiones de patología ofrece herramientas de análisis de imágenes listas para usar, que proporcionan análisis rápidos, consistentes y automatizados para que los patólogos puedan evaluar de forma rápida, exacta y confiable la inmunohistoquímica/hibridación in situ y las láminas coloreadas con hematoxilina y eosina. Todos los algoritmos en el paquete para el software uPath proporcionarán análisis de las imágenes en las láminas escaneadas VENTANA DP 200 coloreadas con un análisis de tejido Roche. Juntos, Roche ofrece una nueva base de su solución de patología digital que permitirá el desarrollo de algoritmos de análisis de imágenes basados en inteligencia artificial que pueden proporcionar a los patólogos más herramientas para mejorar la eficiencia y la precisión.
El análisis de imagen uPath PD-L1 (SP263), para el análisis automatizado de láminas completas del algoritmo NSCLC, utiliza inteligencia artificial para proporcionar, con un solo clic, evaluaciones de imágenes de las láminas escaneadas que son objetivas y reproducibles y tienen el potencial de ayudar al diagnóstico y, en última instancia, opciones de tratamiento dirigido para pacientes. Validado en el ensayo VENTANA PD-L1 (SP263), el algoritmo está listo para usar e integrado en el software empresarial Roche uPath, una plataforma digital universal para la gestión de casos, la colaboración y la presentación de informes. El algoritmo ayudará a los patólogos a determinar rápidamente si los tumores son positivos para el biomarcador PD-L1, destacando las células tumorales coloreadas positiva y negativamente con una superposición visual clara para una referencia fácil. Está destinado al uso de diagnóstico in vitro como una ayuda para el patólogo en la visualización, detección, recuento, revisión y clasificación de tejidos y células de interés clínico en función de la morfología, color, intensidad, tamaño, patrón y forma particulares. Los pacientes con tumores que son positivos para el biomarcador PD-L1 pueden ser elegibles para el tratamiento dirigido.
“Mejorar la consistencia y certeza diagnóstica es crucial para proporcionar diagnósticos más rápidos, de mayor calidad y más exactos a los pacientes con cáncer”, dijo Thomas Schinecker, director ejecutivo de Roche Diagnostics. “Nuestro análisis de imagen uPath PD-L1 (SP263) para el cáncer de pulmón de células no pequeñas es el primer algoritmo CE-IVD PD-L1 de próxima generación en el mercado clínico. Es una gran adición a nuestra creciente suite de patología digital para los ensayos VENTANA que ayudan a los médicos a proporcionar las decisiones de tratamiento más exactas para los pacientes con el tipo más común de cáncer de pulmón”.
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Roche entrega la solución de patología digital de extremo a extremo, desde la coloración de tejidos hasta la producción de imágenes digitales de alta calidad que se pueden evaluar de manera confiable utilizando algoritmos automáticos de análisis de imágenes clínicas. El conjunto de algoritmos de análisis de imágenes uPath de Roche para el soporte de decisiones de patología ofrece herramientas de análisis de imágenes listas para usar, que proporcionan análisis rápidos, consistentes y automatizados para que los patólogos puedan evaluar de forma rápida, exacta y confiable la inmunohistoquímica/hibridación in situ y las láminas coloreadas con hematoxilina y eosina. Todos los algoritmos en el paquete para el software uPath proporcionarán análisis de las imágenes en las láminas escaneadas VENTANA DP 200 coloreadas con un análisis de tejido Roche. Juntos, Roche ofrece una nueva base de su solución de patología digital que permitirá el desarrollo de algoritmos de análisis de imágenes basados en inteligencia artificial que pueden proporcionar a los patólogos más herramientas para mejorar la eficiencia y la precisión.
El análisis de imagen uPath PD-L1 (SP263), para el análisis automatizado de láminas completas del algoritmo NSCLC, utiliza inteligencia artificial para proporcionar, con un solo clic, evaluaciones de imágenes de las láminas escaneadas que son objetivas y reproducibles y tienen el potencial de ayudar al diagnóstico y, en última instancia, opciones de tratamiento dirigido para pacientes. Validado en el ensayo VENTANA PD-L1 (SP263), el algoritmo está listo para usar e integrado en el software empresarial Roche uPath, una plataforma digital universal para la gestión de casos, la colaboración y la presentación de informes. El algoritmo ayudará a los patólogos a determinar rápidamente si los tumores son positivos para el biomarcador PD-L1, destacando las células tumorales coloreadas positiva y negativamente con una superposición visual clara para una referencia fácil. Está destinado al uso de diagnóstico in vitro como una ayuda para el patólogo en la visualización, detección, recuento, revisión y clasificación de tejidos y células de interés clínico en función de la morfología, color, intensidad, tamaño, patrón y forma particulares. Los pacientes con tumores que son positivos para el biomarcador PD-L1 pueden ser elegibles para el tratamiento dirigido.
“Mejorar la consistencia y certeza diagnóstica es crucial para proporcionar diagnósticos más rápidos, de mayor calidad y más exactos a los pacientes con cáncer”, dijo Thomas Schinecker, director ejecutivo de Roche Diagnostics. “Nuestro análisis de imagen uPath PD-L1 (SP263) para el cáncer de pulmón de células no pequeñas es el primer algoritmo CE-IVD PD-L1 de próxima generación en el mercado clínico. Es una gran adición a nuestra creciente suite de patología digital para los ensayos VENTANA que ayudan a los médicos a proporcionar las decisiones de tratamiento más exactas para los pacientes con el tipo más común de cáncer de pulmón”.
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