MADRID 4 Nov. (EUROPA PRESS) -
Un grupo de investigadores liderados por el Hospital Universitario 12 de Octubre han diseñado un sistema que permite automatizar el conteo celular de muestras de médula ósea, una técnica que a día de hoy se realiza de forma manual en la mayoría de centros sanitarios, lo que ayudará a diagnosticar enfermedades hematológicas como los cánceres de la sangre de forma más rápida y precisa, pues ahora ya no dependerá de la "experiencia del observador".
"Hemos diseñado específicamente un algoritmo de Inteligencia Artificial basado en 'deep learning' --aprendizaje profundo-- que es capaz de diferenciar y contar de forma automática diferentes tipos celulares en imágenes de muestras de médula ósea", ha detallado el investigador David Bermejo-Peláez de Spotlab.
Por su parte, la investigadora de la la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) Mª Jesús Ledesma, ha afirmado que los resultados obtenidos "han demostrado que esta tecnología reduce considerablemente el tiempo de análisis de las muestras de médula ósea", y que también minimiza la variabilidad entre observadores a la hora de realizar los análisis, según un comunicado de la UPM.
"El sistema desarrollado aumenta la eficiencia y precisión en el diagnóstico de enfermedades hematológicas como la leucemia o el mieloma múltiple", ha explicado la investigadora María Linares, investigadora de la Complutense de Madrid (UCM).
El procedimiento, cuyos resultados han sido publicados en la revista 'Microscopy and Microanalysis', es el "candidato adecuado" para su automatización gracias precisamente a la IA, y es que el sistema no necesita de escáneres ni dispositivos complejos para la digitalización de imágenes, sino que pueden usarse teléfonos móviles inteligentes.
La investigación ha sido financiada por la Unión Europea y han participado en la misma investigadores de Spotlab, la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y CIBERBBN, el Hospital Universitario Fundación Alcorcón, el Hospital Vall d'Hebron, la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y el Hospital Universitario 12 de Octubre.
