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Investigadores de varias universidades de Madrid y de varios centros hospitalarios liderados por el Hospital Universitario 12 de Octubre han diseñado un innovador sistema con el que poder automatizar el conteo celular de muestras de médula ósea, lo que permite diagnosticar enfermedades hematológicas, como por ejemplo la leucemia o el mieloma múltiple, de forma más rápida y precisa.
El grupo de trabajo, en el que los investigadores colaboran con personal de las compañías CIBERBBN y Spotlab, publicó los resultados de su investigación en la revista Microscopy and Microanalysis, y en ella, sus autores explican que esta técnica que hasta ahora era lenta al realizarse de forma manual en la mayoría de los centros sanitarios, pasa a ser más rápida y eficiente gracias a su tecnología puntera basada en IA.
Añaden que el recuento diferencial de células de los aspirados de médula ósea es una tarea que, al ser manual, el esfuerzo y la experiencia del observador puede interferir en el resultado, por lo que el procedimiento resulta ser un “candidato adecuado para ser automatizado gracias a la inteligencia artificial”, objetivo de este proyecto multidisciplinar, según el doctor Joaquín Martínez del Hospital 12 de Octubre.
“Hemos diseñado específicamente un algoritmo de inteligencia artificial basado en deep learning que es capaz de diferenciar y contar de forma automática diferentes tipos células en imágenes de muestras de médula ósea”, detalla el también investigador, David Bermejo-Peláez.
Para la digitalización de imágenes, el sistema no necesita escáneres ni dispositivos complejos y de alto coste, sino que lo hace utilizando teléfonos móviles inteligentes (smartphones como los que cualquiera puede tener en casa) lo que lo convierte en un sistema escalable y que “puede implementarse en cualquier servicio de hematología de cualquier hospital del mundo”, explican.
“Los resultados obtenidos han demostrado que esta tecnología reduce considerablemente el tiempo de análisis de las muestras de médula ósea, así como la variabilidad entre observadores a la hora de analizar las mismas”, detalla Mª Jesús Ledesma, investigadora de la UPM y CIBERBBN, algo que mejora en gran medida la lucha contra la lacra del cáncer en nuestro país.
Actualmente, esta línea de trabajo continúa con el uso de Inteligencia Artificial para mejorar la precisión del diagnóstico, la selección de tratamientos efectivos y el pronóstico de los pacientes de enfermedades hematológicas, donde participan investigadores de la empresa Spotlab, el Hospital Clínico San Carlos, el Hospital 12 de Octubre, el Hospital Vall D’Hebrón, la UPM y la UCM.
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