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Philips se une a Federación Europea de Imágenes del Cáncer para impulsar Medicina de Precisión en Oncología

jueves, 2 de febrero de 2023, 17:23 h (CET)
Philips se une a Federación Europea de Imágenes del Cáncer para impulsar Medicina de Precisión en Oncología
MADRID, 2 (EUROPA PRESS)
Philips ha anunciado su incorporación activa al nuevo consorcio de la Federación Europea de Imágenes del Cáncer (EUCAIM, por sus siglas en inglés), un proyecto clave dentro de la Iniciativa Europea de Imágenes del Cáncer lanzada oficialmente por la Comisión Europea en un acto celebrado en Bruselas (Bélgica) dos semanas antes del Día Mundial contra el Cáncer 2023.

La Iniciativa Europea de Imágenes del Cáncer trabajará para crear una infraestructura digital que conecte recursos y bases de datos de imagenología del cáncer en toda la Unión Europea, garantizando al mismo tiempo el cumplimiento de normas estrictas de ética, confianza, seguridad y protección de datos.

Así, quiere dar respuesta a la necesidad de los investigadores de acceder a datos oncológicos a nivel mundial y con la calidad necesaria para desarrollar nuevas soluciones que ayuden a detectar, diagnosticar y tratar el cáncer, en particular todas aquellas basadas en inteligencia artificial (IA).

Dentro de esta Iniciativa, el proyecto EUCAIM se centrará en diseñar y desplegar una infraestructura federada de datos de diagnóstico por imagen del cáncer, y el atlas resultante se pondrá a disposición del segundo proyecto fundamental de esta iniciativa: el Centro de Experimentación y Ensayo de Inteligencia Artificial para la Salud (TEF-Health), que permitirá a los expertos en la materia y a otros socios, probar soluciones basadas en la IA para el tratamiento del cáncer utilizando datos reales. La infraestructura propuesta también proporcionará una plataforma para que los ciudadanos europeos tengan la posibilidad de donar sus datos a la investigación del cáncer.

"En Philips acogemos con gran satisfacción esta iniciativa, ya que ofrece el acceso a datos de oncología y también una excelente oportunidad para comprometerse y colaborar con esta comunidad. Esto ayudará a desarrollar soluciones impulsadas por IA derivadas de estos datos y a validarlas con socios clínicos y partners como el Hospital La Fe de Valencia o el Charité de Berlín. Esta iniciativa tiene una aplicación inmediata en las innovaciones en cáncer, ya que estas se basan en datos longitudinales de pacientes, así como en un amplio conjunto de ellos, para garantizar soluciones de IA sólidas que se adopten en la práctica clínica", ha afirmado la vicepresidenta de Datos, IA e Innovación Digital de Philips, Tina Manoharan.

Uno de los objetivos clave del Plan Europeo 'Beating Cáncer' es garantizar que el 90 por ciento de la población de la UE que cumple los requisitos para someterse a un cribado de cáncer de mama, cervicouterino o colorrectal lo pueda recibir en el año 2025, lo que se traducirá en un considerable aumento del volumen de imágenes procedente del cribado, en un mayor diagnóstico de precisión y el tratamiento personalizado de los casos detectados.

La IA está ampliamente considerada como una potente herramienta que podría ayudar a los radiólogos a hacer frente al aumento en la carga de trabajo. Combinando la inteligencia artificial con un profundo conocimiento clínico, Philips ya está creando soluciones que se integran en los flujos de trabajo clínicos, los aceleran y proporcionan a los médicos una mayor claridad en cada momento del proceso de la atención oncológica.

Por ejemplo, el software de Philips MRCAT Brain utiliza modelos de IA entrenados para capturar la información necesaria para generar de forma precisa y eficiente el plan de radioterapia de cada paciente en un único examen rápido mediante resonancia magnética, sin necesidad de un escáner CT, que consume más tiempo y recursos, y el posterior registro conjunto de imágenes CT-MR.

Philips mantiene actualmente una colaboración con el Centro Médico de la Universidad de Leiden (Países Bajos), que se benefició de una financiación de 2 millones de euros del Consejo de Investigación Holandés (NWO), para desarrollar nuevas soluciones innovadoras de IA para acelerar y mejorar aún más los exámenes de RM con el objetivo de reducir los tiempos de exploración a menos de cinco minutos y reconstruir imágenes detalladas a pesar del movimiento del paciente o de los órganos internos.

"Al automatizar y acelerar las tareas rutinarias de obtención de imágenes, nuestras soluciones basadas en IA pretenden simplificar los flujos de trabajo y la logística, dejando más tiempo a los médicos para centrarse en las necesidades de sus pacientes. Al mismo tiempo, nuestras herramientas de reconstrucción de imágenes, análisis cuantitativo e integración de datos basadas en IA permiten a los oncólogos tomar decisiones mejor informadas en el diagnóstico, la planificación de la terapia, el tratamiento y el seguimiento para ofrecer a sus pacientes la atención oncológica precisa y personalizada que se merecen", ha asegurado la vicepresidenta ejecutiva de Informática clínica y de Diagnóstico de Philips, Reema Poddar.

SOLUCIONES DE PHILIPS PARA EL TRATAMIENTO DEL CÁNCER BASADAS EN IA
Las soluciones inteligentes para visualización de imágenes y las soluciones de informática clínica de Philips combinan datos de radiología, patología, genómica y sistemas de historia clínica electrónica para proporcionar una visión múltiple y completa del estado del cáncer de cada paciente, a través de complementos como el seguimiento multimodal de tumores, el seguimiento espectral de tumores y la colonoscopia virtual por TC para facilitar la toma de decisiones.

Además, la solución ofrece una capa adicional de acceso y gestión de la información que incluye las rutas clínicas, la informática genómica, los informes clínicos y la comparación con ensayos clínicos del Instituto Oncológico Dana-Farber.

Durante el Congreso Europeo de Radiología (1 a 5 de marzo, Viena, Austria), Philips presentará sus últimas tecnologías inteligentes basadas en IA que ayudan a generar conocimientos significativos y mejorar la confianza clínica y los resultados en los pacientes.

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