PATHFLOW: Herramientas digitales con IA para mejora de los flujos de trabajo basados en imagen patológica
El objetivo principal de PATHFLOW es demostrar cómo el uso de técnicas de inteligencia artificial y herramientas digitales puede revertir en una mayor eficiencia cuando la industria biotecnológica y sanitaria las aplican a sus procesos relacionados con la gestión de muestras y tejidos. Aunque la tecnología avanzada está muy presente en este sector, existen todavía algunos procesos dentro del flujo de trabajo habitual que requieren la interpretación de muestras de manera manual y tediosa por parte del personal de laboratorio o personal externo.
- La identificación de etapas susceptibles de mejora por digitalización en una evaluación end to end de los flujos de trabajo de los procesos relacionados con la anatomía patológica, considerando los flujos relacionados con inter e intra laboratorio.
- La elaboración y aplicación de modelos de inteligencia artificial que puedan dar soporte al cribado a realizar en las etapas previas a la realización de test moleculares basándose en la imagen digital obtenida de la muestra
- La evaluación y pruebas preliminares de potencial en el ahorro de tiempo y mejora del proceso, aplicado al caso de uso de cáncer de pulmón.
Implicación de Inycom:
El proyecto PathFLOW indaga en cómo las herramientas digitales pueden ayudar a agilizar y automatizar algunos de los procesos, mejorando la eficiencia de tareas como la lectura y gestión de muestras de anatomía patológica, gracias a la implementación de flujos de patología digital y a la provisión de modelos de inteligencia artificial que apoyen al personal cualificado en su flujo de trabajo habitual. A través del diseño de herramientas digitales basadas en IA se quiere evaluar el potencial que habría para mejorar los flujos de trabajo actuales de laboratorios de anatomía patológica de industrias dedicadas a la medicina personalizada y descubrimiento de nuevos fármacos.
Inycom participa en este proyecto aportando su conocimiento en:
- Digitalización de los flujos de trabajo e Inteligencia Artificial
- Investigando en metodologías para el desarrollo de modelos de IA para análisis de imágenes de anatomía patológica de pulmón
- Evaluando cómo la digitalización y la IA podrían ayudar a mejorar la eficiencia en el laboratorio.
Hitos destacados del Proyecto:
Actualmente los laboratorios públicos y privados deben continuar preparándose para soportar un aumento de casos y necesidades debidos a una mayor prevalencia del cáncer asociada con el envejecimiento de la población. El objetivo es mejorar la eficiencia y agilidad de algunos de los procesos llevados a cabo. Recientemente, la digitalización y la patología digital se han vuelto ampliamente aceptadas debido a los avances en tecnología y regulaciones. En patología digital, un escáner produce una copia digital del portaobjetos de vidrio tradicional, que se almacena en un servidor local o en la nube.
La disponibilidad de una imagen digital de la muestra permite su visualización a distancia y por varios usuarios (lo que permite segundas opiniones y consultas, se evita el traslado de portaobjetos de vidrio, las imágenes de casos están disponibles más rápidamente para una revisión comparativa…), y la capacidad de realizar informes de manera remota. Asimismo, la digitalización de la patología también abre la puerta a la utilización de técnicas avanzadas de análisis, como aquellas en las que la IA pudiera dar soporte. La complejidad del diagnóstico histopatológico al que se enfrentan los especialistas, las sesiones de consultas necesarias para la confirmación de este y la solicitud de segundas opiniones pone de relieve la importancia del salto tecnológico de la patología digital a la patología computacional.
Socios:
Financia:
