Publicado 06/07/2021 16:43CET

Experto asegura que el "caballo de batalla" con la patología computacional es la "integración"

Patología digital
Patología digital - RENS VAN MIERLO

MADRID, 6 Jul. (EUROPA PRESS) -

El caballo de batalla con la patología computacional es la integración, según ha señalado el patólogo y responsable de Patología Digital y Computacional del Departamento de Patología Regional Intercentros de Granada, José Aneiros, durante su participación en el webinar 'Inteligencia Artificial a tu alcance. Conoce cómo llevarlo a la práctica de la mano de patólogos pioneros' organizado por Philips Ibérica.

"Hay un error con la patología computacional, que no es sólo aplicar un algoritmo de deep learning a una imagen y que salga un resultado aislado, sino que debe estar integrado en el proceso previo de patología digital para que se realice una automatización completa y no sea una herramienta separada del proceso", ha insistido el doctor Aneiros.

En el encuentro digital también ha participado la patóloga senior en el Hospital Universitario General de Cataluña, Eva Musulen, que ha puesto en valor las aplicaciones de la patología impulsada por inteligencia artificial reconociendo un cambio de paradigma en la profesión.

"Hemos llegado a aquí porque la imagen digitalizada va a pasar de ser una imagen cualitativa a ser una imagen cuantitativa mediante la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial", ha señalado la doctora. Además, prosigue, este cambio de paradigma permite ser capaces de identificar nuevos biomarcadores en base a esa imagen que ahora se puede tener digitalizada.

Durante su exposición, la doctora Musulen ha explicado cómo utilizar los datos extraídos de los tumores para crear conocimiento a través de las diversas aplicaciones del 'deep learning'. Concretamente, en el caso del cáncer colorrectal, estas aplicaciones facilitan la detección de tumores, su clasificación, la predicción de mutaciones y, por último, la predicción de la supervivencia. "Hay algoritmos que ya predicen la supervivencia y son capaces de estratificar grupos de pronóstico en el momento de hacer el diagnóstico del tumor", ha manifestado la doctora Musulen.

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