El Reino Unido autoriza la patología digital para el cribado del cáncer

El gobierno británico ha aprobado una nueva tecnología de patología digital capaz de acelerar el análisis de muestras de cribado del cáncer, basada en investigaciones realizadas por los Hospitales Universitarios de Coventry y Warwickshire (UHCW) y la Universidad de Warwick. De este modo se obtendrán resultados más rápidos, sobre todo en los casos de cáncer de intestino, mama, pulmón y cuello uterino.

Pero, ¿qué es la patología digital? Es el uso de escáneres de portaobjetos automatizados para digitalizar el proceso histopatológico que examina células y tejidos al microscopio y un paso fundamental en la detección precoz de enfermedades. En lugar de los tradicionales portaobjetos de cristal, las muestras se escanean para crear imágenes de alta resolución que se almacenan, analizan y comparten, lo que permite a los patólogos y otros profesionales sanitarios acceder a la información y colaborar a distancia.

Es obvio que los avances tecnológicos han contribuido mucho al campo de la patología, pero el concepto de patología digital surgió hace décadas, podríamos decir que hace más de un siglo, cuando las imágenes producidas por microscopios se transferían a placas fotográficas para su almacenamiento. Más recientemente, a finales de los años 60, los científicos empezaron a realizar prácticas de patología a distancia, con acceso a imágenes producidas en laboratorios de otros lugares. Sin embargo, en los últimos 20 años, la telepatología ha empezado a adoptarse de forma generalizada, al comercializarse escáneres para obtener imágenes de portaobjetos enteros (antes sólo era posible producir imágenes de unas pocas regiones de interés). Según los expertos, este momento puede considerarse el punto de inflexión de la patología digital.

Además de facilitar el intercambio de muestras, los procesos de patología digital también contribuyen a reducir el riesgo de pérdida o deterioro de las muestras y la necesidad de que los patólogos estén presentes en los hospitales, ya que los portaobjetos pueden analizarse a distancia. Además, los investigadores predicen que la digitalización de los portaobjetos pronto permitirá el uso de algoritmos para ayudar en el análisis, incluido el uso de Inteligencia Artificial para identificar hallazgos patológicos.

Aunque su aplicación generalizada se ve limitada actualmente por cuestiones técnicas, costes de infraestructura, normas reglamentarias y aversión a la tecnología entre los profesionales sanitarios, la patología digital podría utilizarse en el futuro principalmente para las teleconsultas. También desempeñará un papel crucial en la modernización de las prácticas de patología, permitiendo diagnósticos más rápidos, facilitando la investigación y contribuyendo a la evolución mundial de la digitalización y conexión de los sistemas sanitarios.

En el Reino Unido, el Royal College of Pathologists, una asociación con unos 11.500 miembros que se ocupa de cuestiones relacionadas con la ciencia y la práctica de la patología, cuenta con un comité que trabaja en el desarrollo de la patología digital, la creación de normas, la mejora de las prácticas y la recaudación de fondos para promover esta rama de la medicina. El grupo calcula que la infraestructura informática necesaria para promover la patología digital en un gran hospital del Reino Unido costaría entre 2 y 4 millones de libras, además, claro está, de la demanda de personal y la formación de los patólogos.

En Estados Unidos, la Digital Pathology Association (DPA), fundada en 2009, también ha estado trabajando para garantizar normas e interoperabilidad para desarrolladores y usuarios de tecnologías de patología digital.

En Brasil, la patología digital y el uso de herramientas de Inteligencia Artificial estarán entre los temas debatidos en el 34º Congreso Brasileño de Patología y 27º Congreso Brasileño de Citopatología, el mayor evento del área en América del Sur, que tendrá lugar en Belém, Pará, entre el 29 de mayo y el 1 de junio de 2024.

Se espera que el mercado de la patología digital supere los 3.800 millones de dólares en 2034, con una tasa de crecimiento anual compuesto del 13,6% al final del periodo.

Uso de la Inteligencia Artificial en patología digital

La integración de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) en las prácticas de patología digital ayuda a acelerar procesos que antes eran manuales y a reducir los cuellos de botella en el trabajo de diagnóstico. La digitalización de imágenes y otros datos también contribuye al intercambio de información, las segundas opiniones y las comparaciones.

Con vistas a explotar la optimización de los modelos de Inteligencia Artificial y los recursos de inferencia de alta precisión para ayudar a los patólogos a detectar y clasificar estructuras biológicas en imágenes de portaobjetos completos, Wistron, proveedor de soluciones tecnológicas en las áreas de comunicaciones, componentes y software, en colaboración con Intel, llevó a cabo una prueba de concepto denominada HepatoAI POC.

La intención es ayudar a las organizaciones que desean adoptar la patología digital, pero necesitan acomodar este deseo dentro de los presupuestos e infraestructuras de TI actuales. Según Wistron, el kit de herramientas Intel OpenVINO es un gran aliado en este empeño, ya que ayuda a los patólogos a optimizar modelos preentrenados para la inferencia en hardware de uso general con procesadores Intel, iGPU y aceleradores dedicados. La solución también puede utilizarse para la inferencia en diversos dispositivos mediante las API del sector.

El proyecto utilizó OpenVINO Model Server (OVMS), un microservicio escalable y de alto rendimiento, para crear y desplegar pipelines de varios modelos y gestionar flujos de trabajo, así como implementar modelos de IA a escala en un entorno de producción, con fácil integración en los entornos hospitalarios participantes en el proyecto.

La solución también puede utilizarse para telepatología, es decir, patología digital a distancia, por ejemplo para obtener una segunda opinión, llevar a cabo un entrenamiento o mejorar la precisión de los modelos de IA. En este contexto, Intel Smart Edge puede gestionar varios modelos de IA entrenados en distintos hospitales dentro de un mismo sistema. Además, solo transfiere datos de modelos de IA, en lugar de conjuntos de datos con imágenes de diapositivas enteras y tomografías computarizadas. Además, ayuda a mantener los modelos actualizados en cualquier número de hospitales de una organización, eliminando los procesos manuales.