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.

Vicomtech participa en este proyecto aportando su conocimiento e investigando en modelos de inteligencia artificial para el análisis de imágenes de anatomía patológica de pulmón y demostrando cómo ese análisis, junto con un flujo de trabajo digital, ayuda a mejorar la eficiencia en el laboratorio.

En PATHFLOW se investiga el modo en que las técnicas de procesado de imagen basadas en inteligencia artificial, pueden aplicarse a distintos procesos y patologías - como el cáncer de pulmón - de manera que se evalúe la capacidad de la tecnología para apoyar en aquellas tareas que actualmente requieren una gran dedicación de personal altamente cualificado.

Para ello, se lleva a cabo la investigación en modelos de inteligencia artificial para el análisis de imágenes digitalizadas de muestras de tejido pulmonar procedente de biopsias y se realiza la evaluación de los flujos de trabajo end to end desde la toma de muestras hasta las etapas de elaboración de ensayos moleculares orientados a la medicina personalizada. Además, se realiza la evaluación de la herramienta que incorpora los modelos para la decisión o cribado inicial de muestras de tejido de pulmón de cara a determinar su viabilidad para el uso en test posteriores de diagnóstico molecular.

Por lo tanto, el proyecto será capaz de añadir progreso mediante:

• 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 test para prognosis y tratamiento del cáncer de pulmón.

Este proyecto está coordinado por Arahealth, y cuenta con la participación de Vicomtech, Inycom, Fenomatch y Pangaea Oncology y este proyecto ha sido apoyado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo así como de la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia y ha recibido financiación del citado Ministerio dentro del programa de apoyo a las AEI para contribuir a la mejora de la competitividad de la industria española.