- Artículo
- Fuente: Campus Sanofi
- 5 oct 2024
Quibim: la inteligencia artificial que está revolucionando la radiómica actual
Autor: AdrIAn
IA Expert
En los hospitales se generan enormes volúmenes de datos clínicos. Sin embargo, una gran parte de esta información se pierde o no se aprovecha, lo que representa una oportunidad invaluable para mejorar el abordaje, el tratamiento y la calidad de vida de los pacientes.
En este contexto, la empresa Quibim ha desarrollado herramientas basadas en características radiómicas y de deep learning que convierte imágenes médicas en datos clínicos cuantificables.
Pero, ¿cómo funciona esta tecnología y en qué medida representa un avance significativo respecto a la radiómica convencional? A continuación, lo explicamos.
Una nueva forma de interpretar las imágenes médicas
Las biopsias y resonancias magnéticas permiten identificar y evaluar tumores, pero presentan limitaciones, ya que las biopsias solo analizan una pequeña parte del tejido afectado, y la interpretación de las imágenes médicas puede ser subjetiva y variable entre especialistas.
La radiómica permite extraer información detallada de las imágenes médicas mediante el análisis de texturas, formas y patrones que no son visibles a simple vista. A partir de estos datos, Quibim utiliza inteligencia artificial para desarrollar modelos que ayudan a prever la evolución de la enfermedad, mejorar la selección de tratamientos y ofrecer diagnósticos más precisos.
Al integrar deep learning, la tecnología de Quibim optimiza la detección de anomalías y facilita un seguimiento más detallado de los pacientes, reduciendo la variabilidad en la interpretación de imágenes y mejorando la reproducibilidad de los resultados.
Beneficios clave de la IA de Quibim en la práctica clínica
Extrae información clave de imágenes médicas con mayor precisión.
Identifica patrones invisibles al ojo humano.
Desarrolla modelos predictivos para optimizar la selección de terapias.
Permite monitorear la evolución de la enfermedad en tiempo real.
Reduce la variabilidad en la interpretación de imágenes entre diferentes escáneres y protocolos.
La radiómica abre la puerta a una forma más efectiva de abordar y tratar el cáncer
Las biopsias y otros métodos de diagnóstico complementarios como las resonancias magnéticas son herramientas esenciales en el diagnóstico y pronóstico de pacientes oncológicos. Sin embargo, presentan ciertas limitaciones en cuanto a su precisión y eficacia.
Por lo general, proporcionan información acotada a una pequeña parte del tejido afectado y, en muchos otros casos, no logran capturar la complejidad y diversidad del tumor en su totalidad. Es en este punto cuando la radiómica entra en juego.
Esta avanzada tecnología permite extraer datos cuantitativos de imágenes médicas mediante el análisis detallado de texturas, formas y otros patrones invisibles al ojo humano. A través de este proceso, se obtienen las denominadas características radiómicas, esenciales para la evaluación clínica y el desarrollo de modelos predictivos.
Estas características contienen información crucial sobre diferentes aspectos clave de la enfermedad que, combinadas con otros datos clínicos, sirven para desarrollar modelos predictivos orientados a conocer la evolución o progresión de la patología y evaluar la eficacia de los tratamientos.
A través de un sofisticado procesamiento de imágenes, la radiómica consigue extraer información que, de otra forma, permanecería oculta
La tecnología radiómica parte de la premisa de que las imágenes médicas transmiten mucha más información de la que puede obtenerse a través de la interpretación clínica o radiológica tradicional.
Para maximizar la información extraída de las imágenes médicas, la Radiómica sigue un flujo de trabajo estructurado en cinco etapas. Su objetivo es preservar los datos clínicos clave para identificar biomarcadores de imagen con precisión y desarrollar modelos predictivos personalizados.
Las imágenes médicas se armonizan y normalizan para garantizar su calidad y consistencia, reduciendo la variabilidad entre diferentes dispositivos y protocolos.
Posteriormente, se define la región de interés (ROI) de la que se desean extraer dichas características. Esta segmentación puede abarcar tumores completos, subregiones o zonas peritumorales. Puede realizarse manualmente o mediante algoritmos avanzados, como redes neuronales convolucionales (CNN), que mejoran la precisión y reducen la variabilidad.
Los modelos radiómicos extraen cientos de características cuantitativas de la región segmentada, identificando cuestiones clave como la textura, forma o intensidad. Se obtienen cientos de parámetros cuantitativos sobre textura, forma e intensidad.
Las características radiómicas obtenidas sirven de base para llevar a cabo modelos predictivos, muy útiles para la evaluación pronóstica o la selección de tratamientos.
Utilizando técnicas de validación cruzada, se garantiza que el modelo desarrollado realice predicciones fiables, en atención a las características individuales de cada paciente. La integración de radiómica con IA mejora el diagnóstico y la personalización de tratamientos.
Al margen de su demostrada eficacia, la radiómica actual se enfrenta a importantes desafíos
A pesar del gran avance que representa la Radiómica en la interpretación de imágenes médicas, su aplicación generalizada enfrenta ciertos obstáculos, especialmente en el ámbito de la resonancia magnética (RM), fundamental en oncología.
A menudo, las imágenes obtenidas por RM muestran una calidad de imagen heterogénea debido al empleo de diferentes protocolos y escáneres para su obtención. Todo ello, dificulta:
- Extracción de características radiómicas.
- Reproducibilidad de biomarcadores de imagen.
- Creación de modelos predictivos fiables.
- Elaboración de estudios multicéntricos o a largo plazo.
Superar estos desafíos requiere del empleo de tecnologías más avanzadas que permitan gestionar estas variaciones de manera eficaz, sin dar lugar a errores en la correcta extracción o interpretación de datos.
Con este objetivo, Quibim ha desarrollado herramientas basadas en inteligencia artificial para estandarizar las variaciones en la calidad de imagen.
La IA del software de Quibim supone un salto cualitativo en el campo de la radiómica actual
Quibim se sitúa como empresa líder en el campo de la radiómica. El Dr. Ángel Alberich-Bayarri -doctor en Ingeniería Biomédica, Co-Fundador de Quibim y actualmente CEO de la empresa valenciana-, junto a su equipo, inició este proyecto en el año 2012 y, desde el principio, ya destacaron por sus innovadoras soluciones en el sector.
Actualmente, Quibim lidera la transformación de la radiómica mediante la integración de inteligencia artificial y deep learning, desarrollando soluciones innovadoras que optimizan la interpretación de imágenes médicas.
Su software avanzado no solo identifica patrones ocultos en imágenes clínicas, sino que también armoniza las variaciones en calidad de imagen entre distintos escáneres y protocolos, mejorando la reproducibilidad y precisión de los biomarcadores radiómicos. Esto representa un avance significativo respecto a la radiómica tradicional, permitiendo una estratificación más precisa de los pacientes y facilitando la personalización de los tratamientos.
Quibim emplea deep learning para estandarizar la calidad de las imágenes y obtener resultados más precisos
El deep learning, o aprendizaje profundo, es un subcampo de la inteligencia artificial que emplea redes neuronales artificiales para procesar grandes volúmenes de datos y extraer patrones complejos de forma automatizada. Su capacidad de autoaprendizaje permite mejorar continuamente el reconocimiento y análisis de información sin intervención manual explícita.
El software de Quibim incorpora este tipo de algoritmos que generan, aprenden y corrigen todas aquellas variaciones de imagen que pueden afectar al proceso de extracción de datos y obtención de resultados fiables.
Así es como la inteligencia artificial de Quibim supera las limitaciones de la radiómica tradicional mediante una metodología avanzada que armoniza y optimiza la calidad de las imágenes médicas:
- Creación de un grupo de referencia homogéneo:
La IA selecciona un conjunto de imágenes de alta calidad que sirven como modelo para la armonización. Estas imágenes actúan como referencia para estandarizar el resto de los estudios, minimizando las variaciones debidas a diferencias en escáneres, protocolos y condiciones de adquisición.
- Generación sintética de variaciones:
A partir de las imágenes de referencia, el sistema genera múltiples copias sintéticas con variaciones controladas de contraste e intensidad. Este proceso permite que la inteligencia artificial se exponga a diferentes escenarios y aprenda a corregir las diferencias entre imágenes.
- Entrenamiento mediante Redes Neuronales Convolucionales (CNN):
Utilizando las variaciones sintéticas, entrena una red neuronal avanzada que es capaz de identificar y ajustar automáticamente las imágenes, eliminando inconsistencias y estandarizando los datos de manera precisa.
Detección temprana, mejora del diagnóstico y modelos predictivos: los beneficios clave de la IA de Quibim
La integración de radiómica con la inteligencia artificial avanzada de Quibim optimiza la interpretación y el análisis de imágenes médicas, proporcionando una comprensión más profunda de las enfermedades. Esta tecnología facilita la toma de decisiones clínicas basadas en datos, mejora la precisión del diagnóstico y permite una personalización más efectiva de los tratamientos, aumentando su eficacia y optimizando el pronóstico de los pacientes.
- Optimización del diagnóstico en radiología
Los algoritmos de Quibim mejoran la calidad de las imágenes médicas, proporcionando a los radiólogos visualizaciones más claras y precisas. Esto facilita la interpretación, optimiza la elaboración de informes y reduce la variabilidad en el diagnóstico. Además, la IA automatiza la segmentación de órganos y la detección de lesiones, resaltando áreas de interés de manera precisa y eficiente, lo que permite una evaluación más rápida y objetiva.
- Intervención temprana
Al identificar cambios sutiles que que pueden pasar desapercibidos con los métodos tradicionales, la IA radiómica puede detectar los primeros indicios de progresión de la enfermedad en sus etapas iniciales. Esto permite a los profesionales de la salud intervenir de manera oportuna, mejorando el pronóstico del paciente
- Mejora del diagnóstico
Los análisis radiómicos llevados a cabo por esta IA, evalúan cuantitativamente la distribución espacial de las intensidades de los píxeles individuales de las imágenes y sus interrelaciones. De esta forma, se pueden extraer rasgos característicos de la enfermedad e identificar la heterogeneidad de los tejidos, ofreciendo un diagnóstico mucho más certero y preciso.
- Monitoreo del tratamiento
Gracias a su capacidad avanzada de análisis y procesamiento de datos, el software permite monitorear en tiempo real la respuesta del paciente a un tratamiento específico. Esto ayuda a los profesionales de la salud a ajustar las estrategias terapéuticas de manera dinámica, promoviendo una atención más personalizada y efectiva.
- Desarrollo de modelos predictivos
Este software no solo extrae información clave de las imágenes médicas, sino que también la integra con datos clínicos, permitiendo la creación de modelos predictivos. Estos modelos son fundamentales para optimizar la selección de tratamientos, anticipar la evolución de la enfermedad y mejorar la toma de decisiones médicas.
La IA de Quibim y la radiómica: un nuevo paradigma en el manejo de diversas patologías
Si bien la radiómica ha sido ampliamente utilizada en oncología para analizar la heterogeneidad tumoral y predecir la respuesta a los tratamientos, su integración con la IA de Quibim amplía significativamente su alcance.
Esta tecnología permite desde la segmentación automatizada de la próstata hasta la evaluación integral de la esteatosis hepática y la detección temprana de la atrofia cerebral. Su aplicación mejora la capacidad analítica de la radiómica en distintos contextos clínicos, ofreciendo nuevas oportunidades a radiólogos, investigadores y profesionales de la salud.
Una nueva forma de interpretar las imágenes médicas
Las biopsias y resonancias magnéticas permiten identificar y evaluar tumores, pero presentan limitaciones, ya que las biopsias solo analizan una pequeña parte del tejido afectado, y la interpretación de las imágenes médicas puede ser subjetiva y variable entre especialistas.
La radiómica permite extraer información detallada de las imágenes médicas mediante el análisis de texturas, formas y patrones que no son visibles a simple vista. A partir de estos datos, Quibim utiliza inteligencia artificial para desarrollar modelos que ayudan a prever la evolución de la enfermedad, mejorar la selección de tratamientos y ofrecer diagnósticos más precisos.
Al integrar deep learning, la tecnología de Quibim optimiza la detección de anomalías y facilita un seguimiento más detallado de los pacientes, reduciendo la variabilidad en la interpretación de imágenes y mejorando la reproducibilidad de los resultados.
Beneficios clave de la IA de Quibim en la práctica clínica
Extrae información clave de imágenes médicas con mayor precisión.
Identifica patrones invisibles al ojo humano.
Desarrolla modelos predictivos para optimizar la selección de terapias.
Permite monitorear la evolución de la enfermedad en tiempo real.
Reduce la variabilidad en la interpretación de imágenes entre diferentes escáneres y protocolos.
La radiómica abre la puerta a una forma más efectiva de abordar y tratar el cáncer
Las biopsias y otros métodos de diagnóstico complementarios como las resonancias magnéticas son herramientas esenciales en el diagnóstico y pronóstico de pacientes oncológicos. Sin embargo, presentan ciertas limitaciones en cuanto a su precisión y eficacia.
Por lo general, proporcionan información acotada a una pequeña parte del tejido afectado y, en muchos otros casos, no logran capturar la complejidad y diversidad del tumor en su totalidad. Es en este punto cuando la radiómica entra en juego.
Esta avanzada tecnología permite extraer datos cuantitativos de imágenes médicas mediante el análisis detallado de texturas, formas y otros patrones invisibles al ojo humano. A través de este proceso, se obtienen las denominadas características radiómicas, esenciales para la evaluación clínica y el desarrollo de modelos predictivos.
Estas características contienen información crucial sobre diferentes aspectos clave de la enfermedad que, combinadas con otros datos clínicos, sirven para desarrollar modelos predictivos orientados a conocer la evolución o progresión de la patología y evaluar la eficacia de los tratamientos.
A través de un sofisticado procesamiento de imágenes, la radiómica consigue extraer información que, de otra forma, permanecería oculta
La tecnología radiómica parte de la premisa de que las imágenes médicas transmiten mucha más información de la que puede obtenerse a través de la interpretación clínica o radiológica tradicional.
Para maximizar la información extraída de las imágenes médicas, la Radiómica sigue un flujo de trabajo estructurado en cinco etapas. Su objetivo es preservar los datos clínicos clave para identificar biomarcadores de imagen con precisión y desarrollar modelos predictivos personalizados.
Las imágenes médicas se armonizan y normalizan para garantizar su calidad y consistencia, reduciendo la variabilidad entre diferentes dispositivos y protocolos.
Posteriormente, se define la región de interés (ROI) de la que se desean extraer dichas características. Esta segmentación puede abarcar tumores completos, subregiones o zonas peritumorales. Puede realizarse manualmente o mediante algoritmos avanzados, como redes neuronales convolucionales (CNN), que mejoran la precisión y reducen la variabilidad.
Los modelos radiómicos extraen cientos de características cuantitativas de la región segmentada, identificando cuestiones clave como la textura, forma o intensidad. Se obtienen cientos de parámetros cuantitativos sobre textura, forma e intensidad.
Las características radiómicas obtenidas sirven de base para llevar a cabo modelos predictivos, muy útiles para la evaluación pronóstica o la selección de tratamientos.
Utilizando técnicas de validación cruzada, se garantiza que el modelo desarrollado realice predicciones fiables, en atención a las características individuales de cada paciente. La integración de radiómica con IA mejora el diagnóstico y la personalización de tratamientos.
Al margen de su demostrada eficacia, la radiómica actual se enfrenta a importantes desafíos
A pesar del gran avance que representa la Radiómica en la interpretación de imágenes médicas, su aplicación generalizada enfrenta ciertos obstáculos, especialmente en el ámbito de la resonancia magnética (RM), fundamental en oncología.
A menudo, las imágenes obtenidas por RM muestran una calidad de imagen heterogénea debido al empleo de diferentes protocolos y escáneres para su obtención. Todo ello, dificulta:
- Extracción de características radiómicas.
- Reproducibilidad de biomarcadores de imagen.
- Creación de modelos predictivos fiables.
- Elaboración de estudios multicéntricos o a largo plazo.
Superar estos desafíos requiere del empleo de tecnologías más avanzadas que permitan gestionar estas variaciones de manera eficaz, sin dar lugar a errores en la correcta extracción o interpretación de datos.
Con este objetivo, Quibim ha desarrollado herramientas basadas en inteligencia artificial para estandarizar las variaciones en la calidad de imagen.
La IA del software de Quibim supone un salto cualitativo en el campo de la radiómica actual
Quibim se sitúa como empresa líder en el campo de la radiómica. El Dr. Ángel Alberich-Bayarri -doctor en Ingeniería Biomédica, Co-Fundador de Quibim y actualmente CEO de la empresa valenciana-, junto a su equipo, inició este proyecto en el año 2012 y, desde el principio, ya destacaron por sus innovadoras soluciones en el sector.
Actualmente, Quibim lidera la transformación de la radiómica mediante la integración de inteligencia artificial y deep learning, desarrollando soluciones innovadoras que optimizan la interpretación de imágenes médicas.
Su software avanzado no solo identifica patrones ocultos en imágenes clínicas, sino que también armoniza las variaciones en calidad de imagen entre distintos escáneres y protocolos, mejorando la reproducibilidad y precisión de los biomarcadores radiómicos. Esto representa un avance significativo respecto a la radiómica tradicional, permitiendo una estratificación más precisa de los pacientes y facilitando la personalización de los tratamientos.
Quibim emplea deep learning para estandarizar la calidad de las imágenes y obtener resultados más precisos
El deep learning, o aprendizaje profundo, es un subcampo de la inteligencia artificial que emplea redes neuronales artificiales para procesar grandes volúmenes de datos y extraer patrones complejos de forma automatizada. Su capacidad de autoaprendizaje permite mejorar continuamente el reconocimiento y análisis de información sin intervención manual explícita.
El software de Quibim incorpora este tipo de algoritmos que generan, aprenden y corrigen todas aquellas variaciones de imagen que pueden afectar al proceso de extracción de datos y obtención de resultados fiables.
Así es como la inteligencia artificial de Quibim supera las limitaciones de la radiómica tradicional mediante una metodología avanzada que armoniza y optimiza la calidad de las imágenes médicas:
- Creación de un grupo de referencia homogéneo:
La IA selecciona un conjunto de imágenes de alta calidad que sirven como modelo para la armonización. Estas imágenes actúan como referencia para estandarizar el resto de los estudios, minimizando las variaciones debidas a diferencias en escáneres, protocolos y condiciones de adquisición.
- Generación sintética de variaciones:
A partir de las imágenes de referencia, el sistema genera múltiples copias sintéticas con variaciones controladas de contraste e intensidad. Este proceso permite que la inteligencia artificial se exponga a diferentes escenarios y aprenda a corregir las diferencias entre imágenes.
- Entrenamiento mediante Redes Neuronales Convolucionales (CNN):
Utilizando las variaciones sintéticas, entrena una red neuronal avanzada que es capaz de identificar y ajustar automáticamente las imágenes, eliminando inconsistencias y estandarizando los datos de manera precisa.
Detección temprana, mejora del diagnóstico y modelos predictivos: los beneficios clave de la IA de Quibim
La integración de radiómica con la inteligencia artificial avanzada de Quibim optimiza la interpretación y el análisis de imágenes médicas, proporcionando una comprensión más profunda de las enfermedades. Esta tecnología facilita la toma de decisiones clínicas basadas en datos, mejora la precisión del diagnóstico y permite una personalización más efectiva de los tratamientos, aumentando su eficacia y optimizando el pronóstico de los pacientes.
- Optimización del diagnóstico en radiología
Los algoritmos de Quibim mejoran la calidad de las imágenes médicas, proporcionando a los radiólogos visualizaciones más claras y precisas. Esto facilita la interpretación, optimiza la elaboración de informes y reduce la variabilidad en el diagnóstico. Además, la IA automatiza la segmentación de órganos y la detección de lesiones, resaltando áreas de interés de manera precisa y eficiente, lo que permite una evaluación más rápida y objetiva.
- Intervención temprana
Al identificar cambios sutiles que que pueden pasar desapercibidos con los métodos tradicionales, la IA radiómica puede detectar los primeros indicios de progresión de la enfermedad en sus etapas iniciales. Esto permite a los profesionales de la salud intervenir de manera oportuna, mejorando el pronóstico del paciente
- Mejora del diagnóstico
Los análisis radiómicos llevados a cabo por esta IA, evalúan cuantitativamente la distribución espacial de las intensidades de los píxeles individuales de las imágenes y sus interrelaciones. De esta forma, se pueden extraer rasgos característicos de la enfermedad e identificar la heterogeneidad de los tejidos, ofreciendo un diagnóstico mucho más certero y preciso.
- Monitoreo del tratamiento
Gracias a su capacidad avanzada de análisis y procesamiento de datos, el software permite monitorear en tiempo real la respuesta del paciente a un tratamiento específico. Esto ayuda a los profesionales de la salud a ajustar las estrategias terapéuticas de manera dinámica, promoviendo una atención más personalizada y efectiva.
- Desarrollo de modelos predictivos
Este software no solo extrae información clave de las imágenes médicas, sino que también la integra con datos clínicos, permitiendo la creación de modelos predictivos. Estos modelos son fundamentales para optimizar la selección de tratamientos, anticipar la evolución de la enfermedad y mejorar la toma de decisiones médicas.
La IA de Quibim y la radiómica: un nuevo paradigma en el manejo de diversas patologías
Si bien la radiómica ha sido ampliamente utilizada en oncología para analizar la heterogeneidad tumoral y predecir la respuesta a los tratamientos, su integración con la IA de Quibim amplía significativamente su alcance.
Esta tecnología permite desde la segmentación automatizada de la próstata hasta la evaluación integral de la esteatosis hepática y la detección temprana de la atrofia cerebral. Su aplicación mejora la capacidad analítica de la radiómica en distintos contextos clínicos, ofreciendo nuevas oportunidades a radiólogos, investigadores y profesionales de la salud.
