Philips crea un software para la detección de tumores de próstata y ovarios

Philips ha lanzado este viernes la nueva versión del software TissueMark que, con esta actualización, permite detectar regiones de interés para las pruebas moleculares y ayuda a los laboratorios de investigación a mejorar la precisión de la estimación tumoral. La funcionalidad de TissueMark radica en su IA de aprendizaje profundo para ayudar a los patólogos a una mejor detección de posibles tejidos tumorales de próstata y ovarios. 

Esta nueva aplicación se presentará este sábado en el marco del 30 Congreso Europeo de Patología que se prolongará hasta el 12 de septiembre en el Centro de Conferencias Euskalduna en Bilbao. Será de gran ayuda para todos los profesionales ya que el cáncer de próstata es el segundo cáncer con mayor mortalidad en hombres y el cáncer de ovario el quinto en mujeres. 

Importancia de la equipación tecnológica

Además, y debido a la gravedad de los cánceres, desde Philips recuerdan la importancia de que los patólogos estén equipados con la tecnología que necesitan para avanzar en su investigación en estas áreas. Las soluciones computacionales innovadoras pueden ayudar a los patólogos a mejorar la eficiencia en el entorno de la investigación, lo que finalmente ayudará a respaldar la medicina de precisión y mejorar la velocidad y la precisión del diagnóstico.

Y en este sentido, además de proporcionar información acerca de la presencia y cuantificación de tejido tumoral para histología pulmonar, citología pulmonar, colon y muestras de tejido mamario en 60 segundos, la última versión de TissueMark proporciona una nueva guía para imágenes digitales de patología (WSI) de tejido de adenocarcinoma de próstata  y tejido ovárico de carcinoma seroso de alto grado.

Por ello, el director de Negocio de Patología Digital & Computacional de Royal Philips, Marlon Thompson, ha explicado que "utilizar un microscopio para estimar el tumor es subjetivo y conduce a una gran variabilidad entre los patólogos".

Y añade que "al digitalizar las preparaciones histológicas y analizar la imagen con un sólido software computacional y algoritmos inteligentes, podemos mejorar los flujos de trabajo de los patólogos y ayudarles a incrementar la calidad y fiabilidad, a la vez que reducimos costes, limitando el número de pruebas moleculares realizadas con contenido tumoral insuficiente", dice.