{"id":29980,"date":"2025-12-01T09:00:00","date_gmt":"2025-12-01T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cit.upc.edu\/portfolio-item\/digipatics-ia-per-millorar-el-diagnostic-del-cancer-i-compartir-resultats\/"},"modified":"2026-04-22T11:57:39","modified_gmt":"2026-04-22T11:57:39","slug":"digipatics-ia-para-mejorar-el-diagnostico-del-cancer-y-compartir-resultados","status":"publish","type":"portfolio","link":"https:\/\/cit.upc.edu\/es\/portfolio-item\/digipatics-ia-para-mejorar-el-diagnostico-del-cancer-y-compartir-resultados\/","title":{"rendered":"DigiPatICS: IA para mejorar el diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer y compartir resultados"},"content":{"rendered":"\n

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En el marco del proyecto DigiPatICS, ocho hospitales del ICS han optimizado el diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer de mama gracias a unos algoritmos de inteligencia artificial (IA) que automatizan el an\u00e1lisis de las muestras de tejido para diagnosticar antes y mejor la enfermedad. Los resultados y los diagn\u00f3sticos se comparten en tiempo real en los ocho centros, convirti\u00e9ndose as\u00ed en la mayor red de anatom\u00eda patol\u00f3gica de Europa. <\/h4>
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El <\/span>Grupo de Procesado de Imagen y V\u00eddeo (GPI)<\/span><\/a> de la Universitat Polit\u00e8cnica de Catalunya – BarcelonaTech (UPC), vinculado al <\/span>Intelligent Data Science and Artificial Intelligence Research Center (IDEAI-UPC)<\/span><\/a>, participa en el proyecto DigiPatICS, coordinado por el <\/span>Institut Catal\u00e0 de la Salut (ICS)<\/span><\/a>, para mejorar el diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer en los hospitales p\u00fablicos de Catalu\u00f1a. Lo hace mediante la digitalizaci\u00f3n de las muestras histopatol\u00f3gicas (es decir, muestras microsc\u00f3picas de tejidos biol\u00f3gicos) y la incorporaci\u00f3n de herramientas de IA que automatizan el an\u00e1lisis para afinar el diagn\u00f3stico y hacerlo m\u00e1s fiable. Con este sistema se pueden analizar m\u00e1s r\u00e1pidamente un mayor n\u00famero de muestras y los pacientes pueden recibir m\u00e1s temprano un diagn\u00f3stico m\u00e1s preciso.<\/span><\/p>

Anteriormente, las muestras de tejidos se analizaban a trav\u00e9s de microscopios, un proceso que implicaba que los pat\u00f3logos y pat\u00f3logas contaran manualmente un n\u00famero peque\u00f1o de c\u00e9lulas reactivas en las llamadas tinciones inmunohistoqu\u00edmicas (conjunto de t\u00e9cnicas que permiten detectar la presencia de c\u00e1ncer). Desde 2022, cuando se empez\u00f3 a implementar la primera fase del proyecto, relacionada con la digitalizaci\u00f3n, los hospitales del ICS disponen de 24 esc\u00e1neres de alta precisi\u00f3n conectados a 13 estaciones para digitalizar las muestras. Esto ha permitido que el n\u00famero de c\u00e9lulas analizado por muestra sea muy superior y se puedan compartir, tanto las im\u00e1genes como los diagn\u00f3sticos, en tiempo real y de forma segura, con el resto de hospitales de la red, creando una base de datos com\u00fan de m\u00e1s de cuatro millones de im\u00e1genes digitalizadas.<\/span><\/p>

A partir de las muestras digitalizadas, los algoritmos de IA basados en aprendizaje profundo (<\/span>deep learning<\/span>) detectan, cuantifican y clasifican autom\u00e1ticamente las c\u00e9lulas reactivas a las tinciones inmunohistoqu\u00edmicas. Esto no solo agiliza el proceso, sino que tambi\u00e9n mejora la precisi\u00f3n estad\u00edstica y hace posible que los diagn\u00f3sticos sean reproducibles, que es uno de los objetivos de DigiPatICS. S\u00f3lo un a\u00f1o despu\u00e9s de haberse implementado los algoritmos, en 2024, ya se hab\u00edan analizado 13.885 im\u00e1genes, ayudando al tratamiento de m\u00e1s de 4.400 pacientes.<\/span><\/p>

Los resultados del an\u00e1lisis realizado por los algoritmos son visibles por los m\u00e1s 170 pat\u00f3logos y pat\u00f3logas de los siete hospitales del ICS que disponen de este servicio: Hospital Universitario Arnau de Vilanova (Lleida), Hospital Universitario de Bellvitge (Hospitalet de Llobregat), Hospital Universitario Germans Trias y Pujol (Badalona), Hospital Universitario de Girona Doctor Josep Trueta, Hospital Universitario Juan XXIII (Tarragona), Hospital Universitario Vall d\\’Hebr\u00f3n (Barcelona) y Hospital de Tortosa Virgen de la Cinta. Los diagn\u00f3sticos y las im\u00e1genes se comparten tambi\u00e9n con el Hospital de Viladecans, que completa la red del Instituto. Esto les permite estar conectados, supervisar los resultados conjuntamente y ofrecer diagn\u00f3sticos a distancia, creando as\u00ed una de las mayores redes de anatom\u00eda patol\u00f3gica digital del mundo. Asimismo, la introducci\u00f3n de estas herramientas, ha permitido al ICS avanzar en la transformaci\u00f3n digital en este tipo de servicios m\u00e9dicos.<\/span><\/p>

Aunque al inicio el proyecto se centr\u00f3 en el c\u00e1ncer de mama por su alta prevalencia, ya que se estima que una de cada ocho mujeres ha sufrido o sufrir\u00e1 este tipo de c\u00e1ncer, actualmente el estudio se est\u00e1 extendiendo a otras patolog\u00edas oncol\u00f3gicas como el c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, colon y endometrio.<\/span><\/p>

El proyecto DigiPatICS ha recibido, el 19 de noviembre en Barcelona, el galard\u00f3n del <\/span>15\u00ba Premio UPC de Valorizaci\u00f3n de la Investigaci\u00f3n<\/a>, en la modalidad de mejor proyecto de transferencia tecnol\u00f3gica, otorgado por el Consejo Social de la UPC.<\/span>Autor\u00eda de las im\u00e1genes: UPC, Hospital Universitario Vall d\\’Hebron.<\/span><\/p>
Main Text
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\"DigiPatICS_Ferran

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\"DigiPatICS

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Tecnolog\u00eda<\/h5>

Salud<\/a><\/p>
Tecnolog\u00eda
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Tema<\/h5>

Inteligencia Artificial<\/a><\/p>
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