DESARROLLO DE IA PERSONALIZADA · MEDICINA
SOLUCIONES MÉDICAS BASADAS EN IA
Análisis de imágenes médicas y procesamiento de datos que facilitan decisiones más tempranas y mejor fundamentadas.
Desarrollamos IA a medida para la investigación médica y la atención sanitaria: aprendizaje profundo para el análisis de imágenes histopatológicas y la segmentación celular, OCR y PLN para extraer información de pacientes de sus historiales, y modelos que ayudan a evaluar riesgos y tratamientos.
Coescrito por nuestro equipo: MesoGraph, Cell Reports Medicine (2023)
Aprendizaje profundo para imágenes histopatológicas
Redes pequeñas dedicadas y algoritmos genéticos
EL PROBLEMA
DÓNDE SE SUBUTILIZAN LOS DATOS MÉDICOS
Los equipos clínicos y de investigación disponen de imágenes y registros que podrían ayudar a tomar decisiones más tempranas, si pudieran analizarse a gran escala.
DIAGNÓSTICO TARDÍO
Algunas afecciones, como el mesotelioma, suelen diagnosticarse en etapas avanzadas.
REVISIÓN MANUAL DE IMÁGENES
Analizar portaobjetos e imágenes microscópicas a simple vista es lento y variable.
REGISTROS NO ESTRUCTURADOS
La información del paciente está bloqueada en documentos y texto libre.
INCERTIDUMBRE DEL TRATAMIENTO
Predecir cómo responderán los pacientes al tratamiento es difícil.
LO QUE CONSTRUIMOS
IA PARA IMÁGENES MÉDICAS Y DATOS
Modelos a medida para grupos de investigación y organizaciones sanitarias.
PERFIL CELULAR DEL MESOTELIOMA
Modelos de aprendizaje profundo que analizan imágenes histopatológicas para detectar el mesotelioma maligno y clasificar sus subtipos, contribuyendo a un diagnóstico más temprano.
SEGMENTACIÓN DE CÉLULAS CALICIFORMES
Redes convolucionales que segmentan células caliciformes productoras de moco en imágenes microscópicas y proporcionan recuentos celulares y datos morfológicos para la investigación del asma, la EPOC y la EII.
PROCESAMIENTO DE DATOS DEL PACIENTE
OCR y PLN que automatizan la extracción de información de pacientes de los registros médicos e identifican indicadores clave de salud.
PREDICCIÓN DEL RESULTADO DEL TRATAMIENTO
Modelos multimodales que combinan imágenes médicas y antecedentes del paciente para predecir las probabilidades de éxito del tratamiento.
APLICACIONES REALES
- Detección temprana de pacientes de alto riesgo: predicción de respuestas graves a enfermedades como la COVID-19
- Categorización de las amenazas de enfermedades: evaluación de los riesgos para la salud de la población y de las probabilidades de éxito del tratamiento
- Cuantificación de la eficacia de los fármacos mediante algoritmos genéticos
¿Tienes algún problema de imágenes médicas o de datos en mente? Cuéntanoslo.
NUESTRO MOTOR
TECNOLOGÍA PROPIETARIA, NO UNA PLATAFORMA REVENDIDA
No revendemos una plataforma de propósito general. Tres tecnologías propias hacen el trabajo pesado, cada una adaptada a la tarea.
REDES NEURONALES
Redes pequeñas y ágiles para clasificación, desarrollo de modelos sustitutos, pronóstico y reconocimiento de patrones.
En medicina: pequeñas redes especializadas que detectan a pacientes de alto riesgo.
PROCESAMIENTO DE IMÁGENES
Redes convolucionales más grandes para la clasificación de imágenes, la segmentación de imágenes y la eliminación de fondos.
En medicina: clasificación y segmentación de imágenes histopatológicas y microscópicas.
ALGORITMOS GENÉTICOS
Optimización evolutiva híbrida mediante múltiples técnicas de cruce, mutación y evolución.
En medicina: evaluación de nuevos tratamientos y medicamentos.
INVESTIGACIÓN
INVESTIGACIÓN PUBLICADA SOBRE IA MÉDICA
Publicaciones revisadas por pares sobre análisis de imágenes médicas, incluida la elaboración automática de perfiles de subtipos de mesotelioma a partir de imágenes histológicas.
PUBLICACIONES
Eastwood, M., Sailem, H., Marc, S.T., Gao, X., Offman, J., Karteris, E., Fernandez, A.M., Jonigk, D., Cookson, W., Moffatt, M. y Popat, S. (2023). MesoGraph: perfilado automático de subtipos de mesotelioma a partir de imágenes histológicas. Cell Reports Medicine.
Marc, S. T., Belavkin, R., Windridge, D. y Gao, X. (2023). Un enfoque evolutivo para la ampliación automatizada de datos específica por clase para la clasificación de imágenes. Conferencia Internacional sobre la Dinámica de los Sistemas de Información. Springer Nature Suiza.
EL EQUIPO
Marc, del equipo Prime AI, fue coautor de los artículos de 2023 que se enumeran aquí, incluido MesoGraph, publicado en Cell Reports Medicine.
CÓMO TRABAJAMOS
DE LA PRIMERA LLAMADA A PRODUCCIÓN
01
CONSULTA GRATUITA
Explica tu desafío o simplemente explora cómo la IA podría agilizar y mejorar las prácticas actuales de tu negocio. Sin compromiso.
02
DESCUBRIMIENTO Y DEFINICIÓN DEL ALCANCE
Revisamos tus datos, sistemas y criterios de éxito, y luego proponemos un enfoque, un cronograma y un rango de presupuesto.
03
PRUEBA DE CONCEPTO
Un prototipo centrado en tus propios datos, para que puedas evaluar la precisión y el valor antes de ampliarlo.
04
PRODUCCIÓN Y MLOps
Implementación en la nube, en las instalaciones o en el edge, con supervisión, reentrenamiento y asistencia continua.
PREGUNTAS FRECUENTES
PREGUNTAS FRECUENTES SOBRE IA MÉDICA
Análisis de imágenes histopatológicas, como la caracterización del mesotelioma y la segmentación de células caliciformes; extracción de información de pacientes de registros mediante OCR y PLN; evaluación del riesgo del paciente; y predicción de los resultados del tratamiento.
Las redes neuronales convolucionales se entrenan con imágenes anotadas para clasificar y segmentar células, tejidos y anomalías, y ofrecen resultados cuantitativos consistentes, como recuentos de células y datos morfológicos.
Sí. El reconocimiento óptico de caracteres y el procesamiento del lenguaje natural automatizan la extracción de información de los pacientes de los historiales médicos para poder analizarla a gran escala.
Sí. Implementamos modelos en entornos de nube, locales o en el edge, con CI/CD, control de versiones, supervisión, detección de deriva y reentrenamiento automatizado para mantener su precisión con el tiempo.
Cada proyecto se define individualmente en función del problema, los datos disponibles y la precisión y la integración requeridas. Normalmente empezamos con una prueba de concepto específica con tus propios datos y, antes de que te comprometas, te presentamos un enfoque, un cronograma y un rango de presupuesto.
Explica tu desafío o simplemente explora cómo la IA podría agilizar y mejorar las prácticas actuales de tu negocio. Te diremos con honestidad si la IA es la herramienta adecuada y, si lo es, cuál sería un primer paso sensato. No hay ningún compromiso.
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