La compañía biofarmacéutica AstraZeneca y el proveedor de soluciones avanzadas Palex han firmado un acuerdo a nivel nacional para impulsar la patología digital computacional, basada en la aplicación de la IA , en el sistema sanitario y avanzar hacia la transformación digital en el ámbito de la salud.
Esta colaboración busca optimizar los procesos diagnósticos en el Sistema Nacional de Salud (SNS) y facilitar el acceso a tecnologías avanzadas que mejoren la precisión y eficiencia en la detección y tratamiento de enfermedades complejas.
La patología digital representa una evolución significativa en el diagnóstico médico, permitiendo la digitalización de muestras y su posterior análisis a través de plataformas informatizadas. Con ella, se facilita el almacenamiento, la gestión y el intercambio de datos entre equipos multidisciplinares, mejorando la colaboración, la eficiencia y la calidad en la toma de decisiones clínicas. Además, favorece la equidad al ofrecer la posibilidad de realizar diagnósticos remotos mediante telepatología, lo cual es especialmente útil en regiones con menor acceso a especialistas.
"El diagnóstico precoz y el tratamiento preciso y eficaz marcan la pauta en el abordaje de patologías de alto impacto como el cáncer. No olvidemos que según la SEOM a lo largo de 2025 se diagnosticarán en España cerca de 300.000 casos nuevos de cáncer1, por lo que es esencial establecer alianzas y diseñar políticas que, basadas en las oportunidades de la medicina de precisión y los diagnósticos de biomarcadores, faciliten el acceso a los tratamientos más innovadores y eficaces" afirma Marta Moreno, directora de Asuntos Corporativos y Acceso al Mercado de AstraZeneca.
En este contexto, Carlos Hagen, director médico de Palex, considera que la patología computacional ha emergido como una herramienta crucial, "ya que permite analizar de manera automatizada grandes cantidades de imágenes y datos utilizando algoritmos avanzados e inteligencia artificial. En Oncología, resulta fundamental optimizar el creciente volumen de información derivado de la medicina de precisión. Los algoritmos computacionales aplicados a la imagen patológica actúan como biomarcadores digitales, proporcionando información detallada y precisa sobre las características tumorales, las cuales a su vez pueden guiar el tratamiento".
Este acuerdo marca un hito en la transformación digital del sistema sanitario integrando soluciones innovadoras que apoyan a los profesionales de la salud en la toma de decisiones clínicas más precisas y efectivas. La patología digital y computacional basada en la IA representa el futuro de la medicina moderna, donde la tecnología se convierte en una aliada clave para el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades complejas, como el cáncer.
Biomarcadores computacionales
Los biomarcadores oncológicos son indicadores biológicos que proporcionan información sobre el estado o progresión de una enfermedad, así como la respuesta a un tratamiento específico y desempeñan un papel clave en la medicina de precisión al permitir tratamientos personalizados basados en las características individuales del tumor.
Los expertos consideran que gracias a la patología computacional y algoritmos avanzados es posible automatizar el análisis e identificación de biomarcadores de manera rápida y precisa, garantizando la reproducibilidad de los resultados y reduciendo el riesgo de errores humanos, en un entorno en el que se agilizan los tiempos de diagnóstico, se optimiza el manejo clínico del paciente y se contribuye a aumentar la eficacia y eficiencia del sistema sanitario.
El algoritmo QCS, en particular, ha demostrado ser un avance relevante en la identificación de biomarcadores en tumores sólidos, ofreciendo datos cuantitativos que permiten determinar la expresión de proteínas específicas o patrones moleculares relevantes para el pronóstico y tratamiento del cáncer.
El uso de algoritmos computacionales responde a la necesidad de avanzar en la medicina de precisión, permitiendo a los profesionales sanitarios tomar decisiones fundamentadas en datos concretos y específicos del paciente.
La combinación de la investigación científica y las estrategias de salud innovadoras basadas en la medicina personalizada y la digitalización facilitarán el acceso a diagnósticos y tratamientos personalizados, capaces de reducir la mortalidad y generar un impacto significativo en la lucha contra el cáncer a través de la identificación de patrones y biomarcadores que puedan conducir a diagnósticos más precisos y tratamientos más eficaces.
