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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.

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