Valdecilla avanza en el primer algoritmo de IA para el cribado del cáncer de próstata

El objetivo del proyecto es contar con un sistema adaptado a los procedimientos reales del laboratorio que, a medio plazo, pueda integrarse en la práctica clínica habitual, ha informado el Ejecutivo regional.

El diagnóstico de estos tumores presenta desafíos, especialmente por los factores que intervienen hasta que son analizadas las biopsias, la heterogeneidad tumoral y la dificultad de distinguir los de bajo grado de las lesiones benignas. Estas diferencias que pueden afectar a la calidad de las muestras y la precisión diagnóstica.

Los algoritmos comerciales actualmente disponibles -utilizados por especialistas en Uropatología de Valdecilla- no siempre tienen en cuenta estas condiciones, lo que puede traducirse en resultados menos fiables, presencia de falsos positivos y falsos negativos.

Ante esta situación, los profesionales de Anatomía Patológica han participado en la generación de datos más representativos y robustos que permitan entrenar sistemas de IA con mayor capacidad de adaptación a la realidad clínica.

EL PROYECTO

Para ello, han puesto en marcha este proyecto 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 crear un conjunto de datos abierto (dataset) sobre cáncer de próstata.

El dataset desarrollado incluye 15.480 anotaciones realizadas por patólogos especialistas en enfermedades de la próstata, que recogen un amplio espectro de la heterogeneidad tumoral.

Entre ellas se encuentran 9.724 muestras de tumores de próstata, 2.657 biopsias benignas y otros tejidos relevantes que pueden observarse en biopsias prostáticas como estroma, nervios, tejido adiposo, vasos sanguíneos o células inflamatorias.

Además, incorpora artefactos habituales en biopsias e imagen digital, lo que aumenta su valor al reflejar las condiciones reales del diagnóstico histopatológico.

Este conjunto de datos permitirá avanzar en el desarrollo de algoritmos capaces de analizar imágenes patológicas de forma automatizada, al facilitar diagnósticos más precisos y contribuir a una toma de decisiones clínicas más personalizada y ágil.

Asimismo, sienta las bases para el diseño del primer algoritmo de IA desarrollado íntegramente en Valdecilla, orientado al cribado del cáncer de próstata.

Aunque este sistema aún no se aplica en el diagnóstico rutinario, el proyecto supone un paso "estratégico" hacia la incorporación de herramientas de IA adaptadas al entorno clínico real.

Este trabajo ha sido reconocido a nivel internacional con el premio MICCAI 2026 Open Data Micro Grants-Health Equity Award, otorgado por la comunidad científica de Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), que financia iniciativas orientadas a desarrollar datasets abiertos de alto impacto en investigación biomédica y equidad en salud.