PoIAInsight acelera 20× la detección de cáncer con IA y óptica

PoIAInsight: IA y óptica para detección de cáncer 20× más rápida

El proyecto PoIAInsight, desarrollado por la física Verónica Mieites y su equipo en la Universidad de Berna, permite identificar células cancerosas en biopsias con una velocidad sin precedentes. La prueba experimental comenzó este mes en el Hospital Universitario Inselspital de Berna, Suiza.

Los primeros resultados muestran que el sistema detecta cáncer hasta 20 veces más rápido que los métodos tradicionales basados en análisis manual. "El diagnóstico que antes llevaba horas ahora se reduce a segundos", comenta la investigadora.

El prototipo ya está en funcionamiento diario en el servicio de patología del Inselspital, donde los patólogos pueden enviar una muestra y recibir un informe en menos de un minuto. Los datos preliminares indican una reducción significativa de falsos negativos.

Verónica Mieites, gallega de 27 años, lidera el proyecto tras años de estudio en óptica y fotónica. Su trayectoria incluye un máster en Ciencia e Ingeniería de la Luz y un doctorado centrado en técnicas no invasivas para el análisis de tejidos.

El equipo multidisciplinario combina expertos en óptica, bioingeniería e inteligencia artificial. Utilizan luz polarizada que responde de forma específica a cambios estructurales en los tejidos, mientras algoritmos de IA clasifican los patrones en tiempo real.

Cómo funciona y por qué acelera el diagnóstico

La técnica se basa en iluminar la muestra con luz polarizada y medir cómo esta se modifica al atravesar el tejido. Cambios sutiles en la polarización indican alteraciones celulares típicas del cáncer.

Los algoritmos entrenados con miles de imágenes de biopsias aprenden a reconocer esas variaciones y generan un diagnóstico en segundos. El proceso elimina la necesidad de revisar manualmente cada sección bajo el microscopio.

Al reducir la carga manual, los patólogos pueden concentrarse en casos complejos y en la interpretación clínica. Además, el diagnóstico precoz evita cirugías repetidas, especialmente en cánceres de mama donde una segunda intervención implica mayores riesgos y costes.

Próximos pasos y retos de expansión

El consorcio planea instalar al menos cinco prototipos adicionales en hospitales de Alemania, Francia y el Reino Unido durante el próximo año. Cada unidad será adaptada a los flujos de trabajo locales y conectada a bases de datos europeas para mejorar el entrenamiento de la IA.

Sin embargo, la expansión enfrenta obstáculos burocráticos y la escasa inversión en I+D en España, país de origen de la líder del proyecto. "La falta de financiación y la tramitología lenta retrasan la transferencia tecnológica", advierte Mieites.

Si se superan esos retos, PoIAInsight podría convertirse en una herramienta estándar en laboratorios de patología, acortando tiempos de espera y mejorando la precisión diagnóstica para millones de pacientes.