Solución de IA clínica para clasificación automática del cáncer de mama mejora precisión diagnóstica
Actualizado el 29 Jun 2025
Los laboratorios que utilizan métodos tradicionales de análisis de imágenes suelen sufrir cuellos de botella y retrasos. Al digitalizar sus prácticas de patología, los laboratorios pueden optimizar su trabajo, lo que les permite asumir un mayor número de casos y reducir los plazos de entrega. Aún más importante, la patología digital permite el uso de soluciones de análisis de imágenes asistidas por inteligencia artificial (IA), lo que ofrece aún más beneficios para los patólogos. Las imágenes completas de portaobjetos se pueden visualizar en alta calidad en la pantalla de una computadora y con un software que ofrece una panorámica y un zoom fluidos, lo que permite a los patólogos ver mejor y más. Estas funcionalidades de visualización, combinadas con la IA, pueden ayudar a los usuarios a descubrir patrones o marcadores que podrían haber pasado por alto con los métodos manuales tradicionales. El aprendizaje automático también puede detectar características que van más allá de la evaluación de la histopatología tradicional, como el pronóstico. Ahora, una solución de IA clínica apoya a los patólogos al automatizar la clasificación del cáncer de mama.
Aiforia Technologies (Cambridge, MA, EUA) ha lanzado una nueva solución de IA clínica con marcado CE-IVD para la clasificación del cáncer de mama. Esta solución forma parte de Aiforia Breast Cancer Suite, que también incluye modelos de IA con marcado CE-IVD para biomarcadores de cáncer de mama y el visualizador de Aiforia Clinical Suite. Esta solución completa ofrece una plataforma digital para el diagnóstico del cáncer de mama, que facilita todo el flujo de trabajo. La nueva solución de IA con marcado CE-IVD automatiza la clasificación del cáncer de mama, apoyando a los patólogos con cinco modelos de IA independientes. Identifica con precisión el carcinoma invasivo y el carcinoma ductal in situ (CDIS). También detecta y puntúa objetivamente el recuento mitótico, la formación tubular y el pleomorfismo nuclear, de acuerdo con el Sistema de Clasificación de Nottingham. Esto aborda los principales desafíos de la clasificación manual, como la variabilidad y las limitaciones de tiempo.
“Nos enorgullece anunciar la última solución con marcado CE-IVD en nuestro portafolio de diagnóstico de cáncer de mama, lo que convierte a Aiforia Breast Cancer Suite en el conjunto de herramientas de IA más completo del mercado”, afirmó Jukka Tapaninen, director ejecutivo de Aiforia Technologies. “Esta nueva solución supone un ahorro de tiempo considerable para los patólogos al informar el grado histológico y mejora la precisión y la consistencia del diagnóstico en todos los casos, lo que aumenta la confianza en la toma de decisiones clínicas”.
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