Método único basado en IA automatiza análisis clínico de datos sanguíneos

El análisis clínico de datos sanguíneos, conocido como citometría, es un proceso laborioso que es en gran medida subjetivo, incluso para el personal de laboratorio más capacitado. Los diagnósticos actuales basados en citometría para el cáncer de sangre y otras enfermedades inmunitarias requieren que los médicos y analistas evalúen conjuntos de datos complejos y de gran dimensión. Este análisis, que promedia alrededor de 20 minutos por muestra, no solo requiere mucho tiempo, sino que también enfrenta una escasez significativa de personal capacitado. Además, el proceso es bastante subjetivo, con aproximadamente un 30 % de variabilidad en el análisis entre diferentes operadores. Estos desafíos han limitado el uso de datos de citometría para un tratamiento más personalizado. Ahora, una plataforma de aprendizaje automático basada en la nube puede ayudar a los laboratorios a administrar sus casos, proporcionar una segunda opinión objetiva a cada paciente y ofrecer nueva información a los médicos para adaptar los tratamientos al sistema inmunitario único de cada paciente.

hema.to (Múnich, Alemania) ofrece un software fácil de usar para apoyar la toma de decisiones clínicas en casos de cáncer de sangre utilizando datos de citometría. Esta herramienta impulsada por inteligencia artificial (IA), que está registrada por la FDA y cuenta con la aprobación CE-IVD, agiliza el flujo de trabajo de diagnóstico, beneficiando tanto a los diagnosticadores como a los pacientes. Ya implementada en laboratorios de hematología líderes, el software de IA ahora se está ampliando para respaldar el diagnóstico de cáncer de sangre en laboratorios de toda Europa y demostrar mejoras significativas en la calidad del diagnóstico.

Imagen: El análisis asistido por IA de datos sanguíneos de células únicas lleva el diagnóstico de precisión a la medicina inmune (Fotografía cortesía de Freepik)

Los algoritmos patentados de hema.to, desarrollados utilizando su base de datos extensa y en continuo crecimiento de diversas fuentes de datos de citometría, pueden predecir biomarcadores de enfermedades directamente a partir de los datos sin procesar generados por los dispositivos de medición de sangre. Esto aborda un problema hasta ahora no resuelto causado por la falta de protocolos de medición estandarizados, lo que resulta en una variabilidad de datos compleja que anteriormente obstaculizaba la automatización. La empresa se especializa en la integración de datos de varias fuentes para identificar biomarcadores predictivos de enfermedades. Esta tecnología ya se ha incorporado al flujo de trabajo clínico regular de dos laboratorios alemanes para apoyar la toma de decisiones. hema.to ahora planea ampliar su base de usuarios, expandiendo la gama de enfermedades admitidas y mejorar la calidad de sus modelos de IA.

“El laboratorio de leucemia más grande de Europa tenía la necesidad real de acelerar sus flujos de trabajo de análisis internos y trabajó con nosotros para construir el primer prototipo de IA del mundo”, dijo Karsten Miermans, cofundador y director ejecutivo de hema.to. Después del éxito de la demostración de la citometría clínica asistida por IA, notamos que todos los laboratorios tienen los mismos flujos de trabajo manuales y puntos débiles. Fundamos hema.to hace dos años para ayudar a laboratorios de todo el mundo con sus flujos de trabajo de citometría clínica”.

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