Las Whole Slide Images WSIs son escaneos digitales de gran tamaño y altísimo detalle utilizados en el diagnóstico del cáncer que habitualmente se etiquetan solo a nivel de lámina completa. Esa limitación complica el análisis con inteligencia artificial porque no hay anotaciones por región o por tile que indiquen exactamente dónde está la lesión. Investigadores han abordado ese desafío con enfoques weakly supervised como Multiple Instance Learning MIL, que permite entrenar modelos usando solo etiquetas a nivel de lámina y no requiere marcas precisas en cada fragmento de la imagen.
En Multiple Instance Learning se considera cada WSI como una bolsa de instancias donde cada instancia es un tile o parche de la imagen. El modelo aprende a reconocer patrones discriminativos a partir de las bolsas etiquetadas, por ejemplo láminas tumorales frente a no tumorales, y puede además identificar firmas moleculares como mutaciones en genes relevantes por ejemplo TP53 sin necesidad de etiquetas por tile. Esta estrategia reduce drásticamente la necesidad de anotaciones manuales costosas y acelera la creación de soluciones IA aplicables en entornos clínicos.
En los estudios recientes los modelos entrenados con MIL alcanzaron precisión cercana al estado del arte para la detección de tumores y la predicción de mutaciones TP53 en diferentes tipos de cáncer. Además de las métricas globales, los mecanismos de atención integrados en las arquitecturas de MIL permiten revelar qué regiones celulares influyeron más en la predicción. Esos mapas de atención actúan como una capa de interpretabilidad que coloca al patólogo en el centro del proceso, facilitando la validación humana y aumentando la confianza clínica en las predicciones del modelo.
La combinación de rendimiento cercano a lo óptimo y explicabilidad permite usos prácticos como prefiltrado de láminas para priorizar revisiones humanas, apoyo a la toma de decisiones diagnósticas y generación de hipótesis moleculares a partir de imágenes histológicas. Sin embargo, para llevar estas capacidades al laboratorio o al hospital se requieren soluciones de software a medida que integren modelos ML, gestión eficiente de WSIs, seguridad y cumplimiento normativo.
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Nuestras capacidades incluyen desarrollo de software a medida para integración con flujos de trabajo clínicos, servicios cloud AWS y Azure para procesamiento a escala y almacenamiento seguro, y servicios inteligencia de negocio para convertir resultados en indicadores útiles para gestores y patólogos. También implementamos soluciones de inteligencia artificial y agentes IA que automatizan tareas repetitivas, y ofrecemos integración con Power BI para visualización y cuadros de mando que facilitan la interpretación de resultados y la toma de decisiones.
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En resumen, la IA aplicada a Whole Slide Images utilizando enfoques weakly supervised como Multiple Instance Learning ofrece una ruta práctica y escalable para detectar tumores y predecir alteraciones moleculares con interpretabilidad. Para transformar esa capacidad en herramientas operativas y seguras, aposte por soluciones personalizadas: aplicaciones a medida y software a medida de Q2BSTUDIO que integran inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi para maximizar el impacto clínico y operativo.
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