Inteligencia artificial - 5 Febrero, 2025

Inteligencia Artificial para acelerar el diagnóstico de enfermedades hematológicas

Un grupo de investigadores crea un algoritmo que consigue automatizar el conteo celular de muestras de médula ósea para sustituir las técnicas manuales con una mayor precisión.

El sistema lleva a cabo un proceso más estandarizado y rápido, y reduce la variabilidad humana.

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Hace tres milenios, en plena Dinastía Zhou, los comerciantes chinos comenzaron a hacer recuento de sus bienes con elementos naturales como guijarros y conchas marinas, y más tarde con cuentas de cerámica. Había nacido la versión más básica del ábaco, un método de conteo que supuso un hito en el mundo de las matemáticas, del comercio… y también de la medicina.

Hoy, más de 3.000 años después, la inteligencia artificial (IA) es capaz de llevar a cabo operaciones matemáticas de forma automatizada y a una velocidad increíble. Pero también se ha convertido en una tecnología habilitadora para diagnosticar enfermedades hematológicas como el cáncer de sangre a través de la automatización del conteo celular de muestras de médula ósea.

Esto es lo que ha conseguido un grupo de investigadores de la empresa Spotlab¹, la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), el CIBERBBN², la Universidad Complutense de Madrid (UCM), y varios hospitales liderados por el Hospital Universitario 12 de Octubre.

Automatización del conteo celular con IA

Los científicos han logrado automatizar el conteo celular de muestras de médula ósea para sustituir una técnica similar que hasta el momento se realizaba de forma manual y cuya precisión dependía de la pericia personal de un hematólogo.

La investigación, recogida por la revista Microscopy and Microanalysis³, ha permitido crear un algoritmo de IA basado en aprendizaje profundo que puede diferenciar y contar de forma automática diferentes tipos de células en imágenes de muestras de médula ósea. Este sistema también consigue llevar a cabo la digitalización de imágenes con la simple ayuda de un smartphone, es decir, sin necesidad de utilizar dispositivos complejos, algo que garantiza la escalabilidad del sistema y su potencial implementación en cualquier servicio de hematología.

El modelo de IA creado por la empresa Spotlab utiliza un modelo compuesto por 23 subtipos celulares y un conjunto de datos de entrenamiento integrado por más de 500.000 células procedentes de más de un millar de pacientes.

Este método mejora de forma notable los tradicionales aspirados de médula ósea que analiza un hematólogo con la ayuda de un microscopio óptico. En este caso, la IA automatiza el recuento y la clasificación de las células, y lleva a cabo un proceso más estandarizado que precisa menos tiempo y que reduce la variabilidad humana. Además, ofrece una visión de la enfermedad más completa que en el futuro puede contribuir a establecer modelos predictivos y conocimientos para guiar potencialmente las decisiones de terapia dirigida.

Hacia diagnósticos más precisos y eficientes

Los resultados obtenidos hasta el momento han llevado a los investigadores a afirmar que la nueva tecnología reduce notablemente el tiempo que se empleaba hasta el momento en el análisis de las muestras de médula ósea, y a reducir el margen de error o las diferencias que se registraban al ser analizada por diferentes personas. Todo ello les ha llevado a asegurar que el sistema aumenta la eficiencia y la precisión en el diagnóstico de enfermedades hematológicas como la leucemia o el mieloma múltiple.

Este trabajo, que cuenta con financiación de la Unión Europea, supone un paso más hacia la integración de herramientas tecnológicas de IA en la lucha contra el cáncer.