Servicios gratuitos para pacientes y familiares
Inteligencia Artificial para mejorar el diagnóstico de cánceres mieloides. Integración de técnicas diagnósticas avanzadas para aplicación en entornos con recursos limitados
Las neoplasias mieloides, que incluyen la leucemia mieloide aguda, los síndromes mielodisplásicos y las neoplasias mieloproliferativas, son un grupo complejo de cánceres de la sangre que afectan a la médula ósea y requieren un diagnóstico preciso para ofrecer el tratamiento más adecuado a cada paciente. Estas enfermedades presentan características clínicas y moleculares superpuestas, lo que dificulta su clasificación y manejo terapéutico.
Actualmente, su diagnóstico se basa en una combinación de técnicas avanzadas como la citometría de flujo, estudios genéticos y de biología molecular, transcriptómica espacial y el análisis histológico y morfológico de médula ósea. Sin embargo, estos métodos requieren equipamiento costoso y personal altamente especializado, lo cual limita su disponibilidad, especialmente en hospitales o regiones con menos recursos.
Ante esta realidad, surge la necesidad de desarrollar herramientas diagnósticas más accesibles, precisas y escalables. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) ofrece una oportunidad única para integrar de forma eficiente estos datos complejos y mejorar la precisión diagnóstica.
Nuestro proyecto tiene como objetivo desarrollar un modelo innovador de aprendizaje automático que combine información clínica, molecular y de imagen para mejorar la clasificación y pronóstico de las neoplasias mieloides. En fases posteriores, el modelo se simplificará para funcionar con variables clínicas e imágenes digitalizadas de médula ósea, facilitando su implementación en contextos con recursos limitados.
Esta estrategia permitirá ampliar el acceso a un diagnóstico hematológico preciso, personalizado y equitativo, beneficiando a pacientes en todo el mundo, independientemente de su ubicación o nivel de infraestructura médica.