Análisis patológico con IA ofrece diagnóstico integral del cáncer

El diagnóstico preciso y oportuno del cáncer suele verse limitado por los complejos flujos de trabajo manuales de patología y los largos tiempos de espera. La patología tradicional depende en gran medida de la interpretación humana, lo que puede retrasar el tratamiento y limitar la personalización para pacientes con cánceres complejos. Para superar estos desafíos, los investigadores han desarrollado un sistema avanzado de inteligencia artificial (IA) diseñado para optimizar todo el proceso de patología, desde el diagnóstico hasta la planificación de un tratamiento personalizado.

El sistema SmartPath, desarrollado por investigadores de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong (HKUST, Hong Kong, China) en colaboración con destacados socios clínicos de Hong Kong y China continental, se encuentra en fase de validación clínica multicéntrica y representa un hito importante en la oncología de precisión basada en inteligencia artificial. Entrenado con más de medio millón de imágenes de patología de portaobjetos completos que abarcan 34 tipos de tejido, SmartPath es capaz de asistir a los profesionales sanitarios en más de 100 tareas clínicas distintas.

Estas funciones incluyen la clasificación del cáncer, la subtipificación, la cuantificación de biomarcadores, la evaluación de la respuesta al tratamiento, la predicción de la supervivencia y la generación automatizada de informes patológicos detallados. El diseño del sistema se basa en uno de los conjuntos de datos patológicos más grandes y diversos jamás recopilados, lo que permite una amplia generalización a múltiples tipos de cáncer, como el de pulmón, mama, colorrectal y gástrico.

En su núcleo, SmartPath integra dos modelos de IA a gran escala que potencian sus capacidades únicas. El Modelo Fundamental de Patología Generalizable (GPFM) proporciona un marco unificado para la identificación, subtipificación y cuantificación de biomarcadores en tejidos cancerosos, lo que permite un pronóstico y una planificación del tratamiento personalizados. El Modelo Fundamental de Patología de Portaobjetos Completos con Conocimiento Multimodal (mSTAR) combina datos de imagen patológica con informes patológicos textuales e información transcriptómica.

Esta inteligencia multimodal permite a SmartPath generar informes de patología completos en minutos e incluso ofrece a los patólogos la posibilidad de realizar preguntas y respuestas visuales de forma interactiva. Diseñada como una plataforma integral de extremo a extremo, SmartPath optimiza el ciclo de atención oncológica, desde el análisis automatizado de muestras y las alertas tempranas de riesgo hasta la elaboración de informes con asistencia de IA. Al reducir los cuellos de botella en el diagnóstico, el sistema permite a los patólogos centrarse en los casos de alta complejidad que requieren interpretación experta.

En exhaustivas pruebas comparativas y validación clínica, SmartPath alcanzó una precisión superior al 95 % en diversos tipos de cáncer. Los investigadores siguen ampliando las aplicaciones del sistema a neoplasias malignas raras y genéticamente complejas, mejorando aún más su capacidad predictiva y reforzando su impacto en la medicina de precisión a nivel mundial.

“Los resultados preliminares de nuestros ensayos recientes son muy alentadores. SmartPath ha demostrado una notable capacidad para mejorar la precisión en la identificación de tumores malignos y proporcionar predicciones pronósticas fiables”, afirmó el Prof. Liang Li, director del Departamento de Patología del Hospital Nanfang, Universidad Médica del Sur. “La rápida generación de informes preliminares exhaustivos por parte del sistema ha demostrado reducir significativamente nuestro tiempo de respuesta diagnóstica, un factor crucial en el manejo de casos de cáncer urgentes. Estamos presenciando el futuro de la patología, donde los sistemas impulsados por IA como SmartPath se integran perfectamente en el flujo de trabajo clínico, aumentando nuestra precisión diagnóstica y capacitando a los patólogos para tomar decisiones más informadas y basadas en datos para una atención al paciente precisa y personalizada”.

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Universidad de Hong Kong