Santander, 7 de abril. El Servicio de Anatomía Patológica del Hospital Universitario Marqués de Valdecilla avanza en la validación del primer algoritmo de inteligencia artificial (IA) desarrollado íntegramente en el hospital, destinado a apoyar el cribado del cáncer de próstata. La iniciativa busca crear un sistema que se adapte a los procedimientos reales del laboratorio y que, a medio plazo, pueda incorporarse a la práctica clínica habitual.
El diagnóstico de tumores de próstata enfrenta desafíos significativos debido a la variabilidad en las condiciones preanalíticas de las biopsias, como tiempo de conservación, temperatura o variaciones en la tinción, además de la heterogeneidad tumoral y la dificultad de diferenciar tumores de bajo grado de lesiones benignas. Estas diferencias pueden comprometer la precisión diagnóstica.
Actualmente, los algoritmos comerciales usados por los especialistas en Uropatología de Valdecilla no siempre consideran estas condiciones, lo que puede generar falsos positivos y negativos. Para superar esta limitación, los profesionales del hospital han colocado en la creación de datos más representativos y robustos, que permitan entrenar sistemas de IA más adaptables a la realidad clínica.
El proyecto se desarrolla en conjunto con el grupo de Computación Avanzada y e-Ciencia del Instituto de Física de Cantabria (IFCA, CSIC-UC) y la empresa Siali Technologies, centrado en la construcción de un dataset abierto sobre cáncer de próstata.
Este esfuerzo ha sido reconocido internacionalmente con el MICCAI 2026 Open Data Micro-Grants – Health Equity Award, otorgado por la comunidad científica de Medical Image Computing and Computer Assited Intervention, que apoya el desarrollo de datasets abiertos con impacto en investigación biomédica y equidad en salud.
El dataset incluye 15.480 anotaciones realizadas por patólogos especialistas, que cubren un amplio espectro de la heterogeneidad tumoral. Entre ellas se encuentran 9.724 muestras de tumores de próstata; 2.657 biopsias benignas; otros tejidos relevantes en biopsias prostáticas como estroma, nervios, tejido adiposo, vasos sanguíneos y células inflamatorias; y artefactos habituales en biopsias e imagen digital, reflejando las condiciones reales del diagnóstico histopatológico.
Gracias a este conjunto de datos, será posible avanzar en algoritmos que analicen imágenes patológicas de forma automatizada, mejorando la precisión diagnóstica y apoyando decisiones clínicas más personalizadas y ágiles. Además, sienta las bases para el primer algoritmo de IA desarrollado en Valdecilla específicamente para el cribado del cáncer de próstata.
Aunque el sistema todavía no se utiliza en diagnóstico rutinario, este proyecto representa un paso estratégico hacia la integración de IA en entornos clínicos reales, destacando la importancia de la colaboración entre sanidad, investigación y tecnología para impulsar soluciones innovadoras que mejoren la calidad asistencial.
