{"id":8492,"date":"2022-08-17T12:09:27","date_gmt":"2022-08-17T11:09:27","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=8492"},"modified":"2022-08-17T12:09:27","modified_gmt":"2022-08-17T11:09:27","slug":"quibim-y-microsoft-colaboran-en-el-desarrollo-de-biopsias-virtuales-con-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=8492","title":{"rendered":"Quibim y Microsoft colaboran en el desarrollo de biopsias virtuales con Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"

La utilizaci\u00f3n de algoritmos de IA en Azure para analizar las im\u00e1genes de pruebas diagn\u00f3sticas en oncolog\u00eda se traduce en una mejora de la calidad de vida para el paciente, logrando reducir hasta en un 80% el tiempo de interpretaci\u00f3n por parte del m\u00e9dico y detectando a los usuarios que mejor responder\u00e1n a una terapia concreta<\/strong><\/p>\n

En el campo de la salud, conseguir un diagn\u00f3stico certero a tiempo es prioritario. La Inteligencia Artificial permite un enorme salto cualitativo a trav\u00e9s de mecanismos de machine learning, que aprenden y mejoran con el an\u00e1lisis de grandes cantidades de informaci\u00f3n, para ayudar al personal m\u00e9dico a ofrecer mejores diagn\u00f3sticos y tratamientos. La empresa espa\u00f1ola Quibim (acr\u00f3nimo de Quantitative Imaging Biomarkers In Medicine), que dise\u00f1a y crea herramientas pioneras que extraen informaci\u00f3n de las im\u00e1genes m\u00e9dicas, utiliza esta tecnolog\u00eda para acelerar el diagn\u00f3stico e identificar posibles enfermedades de manera temprana, aumentando las probabilidades de supervivencia y evitando t\u00e9cnicas terap\u00e9uticas m\u00e1s invasivas y lesivas para el paciente.
\nApoy\u00e1ndose en los servicios en la nube de Microsoft Azure, Quibim ha centralizado los datos de imagen necesarios para la creaci\u00f3n de sus modelos de IA, creando un repositorio de m\u00e1s de 10 millones de im\u00e1genes m\u00e9dicas anonimizadas para algunos de los proyectos innovadores y biobancos m\u00e1s relevantes a nivel mundial en c\u00e1ncer pedi\u00e1trico (Primage), c\u00e1ncer de pr\u00f3stata (ProCancer-I) o el propio COVID19 (Imaging COVID-19 AI), entre otros.<\/p>\n

El potencial de la Inteligencia Artificial para el diagn\u00f3stico m\u00e9dico<\/strong>
\nQuibim, cuya sede central se encuentra en Valencia, y que cuenta tambi\u00e9n con oficinas y filiales en Madrid, Barcelona, Cambridge (Reino Unido) y Nueva York (EEUU), se fund\u00f3 con la ambici\u00f3n de conseguir que la imagen m\u00e9dica se convierta en uno de los catalizadores de la salud de precisi\u00f3n. Estas herramientas proporcionan resultados objetivos a partir del an\u00e1lisis de las im\u00e1genes y reducen en hasta un 80% el tiempo de interpretaci\u00f3n por parte del m\u00e9dico.
\nEn los \u00faltimos a\u00f1os, tanto el n\u00famero de clientes relevantes de Quibim como los nuevos tratamientos en el \u00e1mbito de la oncolog\u00eda, reumatolog\u00eda y neurolog\u00eda han ido en aumento, surgiendo la necesidad de predecir la evoluci\u00f3n cl\u00ednica de los pacientes a partir de las im\u00e1genes m\u00e9dicas.
\nAnte este escenario, la compa\u00f1\u00eda busc\u00f3 crear herramientas de IA que analizaran im\u00e1genes diagn\u00f3sticas bajo el nuevo concepto de \u2018panel de imagen m\u00e9dica\u2019. Especialmente en los casos de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n y de pr\u00f3stata, para identificar a estos pacientes de manera temprana para ser tratados en una fase de la enfermedad anterior. Por ejemplo, con un modelo que, a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de TAC de t\u00f3rax determina si el paciente responder\u00e1 a los nuevos tratamientos de inmunoterapia o conocer, a partir de una resonancia magn\u00e9tica prost\u00e1tica, si desarrollar\u00e1 una reca\u00edda y met\u00e1stasis en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n

La nube de Microsoft, una herramienta eficaz para la centralizaci\u00f3n de datos<\/strong>
\nQuibim dispone de una estrategia de negocio global, lo que hace necesaria una infraestructura en la nube modular, flexible y totalmente preparada para el escalado en masa, siendo capaz de dar servicio a un gran volumen de clientes localizados alrededor de todo el mundo. Por ello, la compa\u00f1\u00eda utiliza una arquitectura multitenant, que optimiza recursos y mejora la seguridad y fiabilidad tanto del entorno como de los clientes.
\nA diferencia de otros centros y servicios sanitarios, que cuentan con desarrollos y despliegues on-premises integrados dentro de su infraestructura privada, Quibim ha optado por un enfoque Cloud-Smart que permite equilibrar la adopci\u00f3n de la nube con las circunstancias y los objetivos de la organizaci\u00f3n, disponiendo de una infraestructura totalmente automatizada y preparada para asumir cualquier reto. Y, para ello, se han apoyado en los servicios cloud de Microsoft Azure por su cumplimiento en t\u00e9rminos de seguridad y privacidad de los datos.
\n\u201cTrabajar con una herramienta segura, privada y trazable es uno de los mayores retos en este sector. El hecho de tener que certificarse como un producto sanitario para poder ser utilizado en rutina cl\u00ednica, o los propios requerimientos de los centros sanitarios y la normativa de tratamiento de datos, supone cumplir con una normativa espec\u00edfica. Para nosotros, Microsoft ha sido la mejor opci\u00f3n gracias a la gran inversi\u00f3n que han ido realizando a lo largo de los a\u00f1os en estos campos\u201d, explica Bas Hulsken, Chief Technology Officer de Quibim.
\nComo piedra angular de su estrategia de seguridad, la compa\u00f1\u00eda ha consolidado sus sistemas de administraci\u00f3n, identidad, y accesos locales dentro de Microsoft Azure Active Directory. Igualmente, se ha implementado Application Gateway para mejorar la seguridad en el acceso a las plataformas. La orquestaci\u00f3n y gesti\u00f3n de algoritmos responsables de an\u00e1lisis de las diferentes partes del cuerpo (mama, cerebro, pr\u00f3stata, colon\u2026) se llevan a cabo en Azure Kubernetes Services, mientras que el almacenamiento de las im\u00e1genes m\u00e9dicas que gestiona Quibim. -m\u00e1s de 10 millones-, se despliega en Azure Storage Accounts. Finalmente, Webapps de Azure facilita la implantaci\u00f3n de aplicaciones web.
\nLos servicios de Microsoft ayudan a Quibim a contar con una infraestructura flexible, segura y potente, disfrutando de herramientas y servicios adaptados a sus necesidades para mantener operativos aspectos clave como el etiquetado, almacenamiento, y gesti\u00f3n de los datos cl\u00ednicos, as\u00ed como la escalabilidad en coste y tiempo.<\/p>\n

El futuro de la medicina preventiva<\/strong>
\nEl siguiente gran reto de Quibim es crear el mayor biobanco de im\u00e1genes m\u00e9dicas a nivel mundial, generando un repositorio universal y centralizado de casos clasificados seg\u00fan diferentes variables, como la patolog\u00eda, la regi\u00f3n anat\u00f3mica o la t\u00e9cnica empleada para la obtenci\u00f3n de la imagen.
\nEn los pr\u00f3ximos 5 a\u00f1os, Quibim tiene el objetivo de introducir importantes mejoras en la atenci\u00f3n de miles de pacientes -especialmente los ni\u00f1os- a trav\u00e9s del diagn\u00f3stico por biopsia virtual: \u201cEsperamos poder monitorizar a los pacientes de cerca, con un alto grado de precisi\u00f3n y sin la necesidad de realizar un procedimiento altamente invasivo, evitando cirug\u00edas en el hospital y las molestias de la prueba. Es el caso de los ni\u00f1os, a los que por motivos \u00e9ticos no se les puede realizar una biopsia al uso, o en determinados c\u00e1nceres de pulm\u00f3n, que por su ubicaci\u00f3n llega a ser complicado el diagn\u00f3stico\u201d, se\u00f1ala \u00c1ngel Alberich-Bayarri, CEO y cofundador de Quibim.
\nA largo plazo, la compa\u00f1\u00eda ve el futuro en los gemelos digitales humanos: \u201cNuestro modelo sanitario actual es reactivo, se trata a los pacientes cuando est\u00e1n enfermos. Tenemos proyectos donde nuestro objetivo es intentar adelantarnos a los s\u00edntomas utilizando un gemelo digital, conseguir monitorizar el interior del cuerpo humano cuando estamos sanos y poder tener informaci\u00f3n y un modelo sobre la edad de cada \u00f3rgano, previniendo posibles enfermedades\u201d, finaliza \u00c1ngel Alberich-Bayarri.<\/p>\n

Arriba, imagen cortes\u00eda de Microsoft<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La utilizaci\u00f3n de algoritmos de IA en Azure para analizar las im\u00e1genes de pruebas diagn\u00f3sticas en oncolog\u00eda se traduce en una mejora de la calidad de vida para el paciente, logrando reducir hasta en un 80% el tiempo de interpretaci\u00f3n por parte del m\u00e9dico y detectando a los usuarios que mejor responder\u00e1n a una terapia … <\/p>\n

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