Cada día mueren más de 27.000 personas de cáncer, lo que representa una de cada seis muertes en el mundo. Nuestro mundo en datos
El tratamiento del cáncer requiere trabajo en equipo. Los patólogos, en particular, desempeñan un papel cada vez más importante. Las aportaciones de estos especialistas invisibles, encargados de examinar los tejidos corporales, diagnostican y dirigen la atención al paciente, contribuyendo a alrededor del 70% de todas las decisiones hospitalarias.
El problema es que, en todo el mundo, existe una gran escasez de patólogos. Solo en EE. UU., el número de patólogos disminuyó en más de un 17% entre 2007 y 2017, mientras que la carga de trabajo diagnóstico aumentó en más de un 41%.https://meridian.allenpress.com/aplm/article/148/6/735/496206/International-Medical-Graduates-and-the-Shortage En ocasiones, los pacientes deben esperar hasta 60 días más para comenzar el tratamiento debido a la falta de personal en los laboratorios.https://proscia.com/infographic-the-state-of-the-pathology-workforce-2022/ El problema se ha agravado aún más después de la COVID.
Aneesh Sathe completó su doctorado en Mecanobiología en la Universidad Nacional de Singapur, donde desarrolló sistemas de visión por ordenador para identificar células cancerosas. Crédito: istockphoto
La empresa emergente Qritive, con sede en Singapur, intenta reducir esta carga con la ayuda de la inteligencia artificial. Qritive utiliza la IA para procesar grandes conjuntos de datos, lo que conduce a diagnósticos de cáncer más rápidos y precisos. La empresa cuenta con una red de más de 150 patólogos de todo el mundo que se dedican a entrenar el software de patología digital, que ya ha analizado casi medio millón de imágenes.
«En algunos casos, es necesario contar millones de células para determinar una ratio y ofrecer al paciente el correspondiente tratamiento. En la mayor parte de los casos se trata de estimaciones, pero si un ordenador puede realizar el recuento, el resultado es, por defecto, mucho más preciso», afirma Aneesh Sathe, cofundador.
«De semanas a minutos»
La tecnología de Qritive se basa en la investigación de doctorado de Sathe en la Universidad Nacional de Singapur.
Sathe, quien asimismo tiene interés en el campo de la biología y la informática, estaba estudiando mecanobiología, un campo científico emergente que se dedica a analizar el mundo de las células bajo el prisma de la física y la ingeniería.
Durante la investigación, se dio cuenta de lo laborioso que era el proceso de análisis de imágenes biológicas. Para ayudarle, Sathe creó un programa que utilizaba el aprendizaje automático y la IA.
«Redujo el tiempo (de análisis de imágenes) de tres o cuatro semanas a 10 minutos», afirma.
Pronto surgió el problema de convencer a los hospitales para que apostaran por el sistema de Qritive, que fue fundada en 2017. Qritive tardó dos años en publicar sus primeros estudios.
Un paso significativo para esta empresa emergente fue comprobar que, un año más tarde, los clientes de Singapur ya utilizaban sus herramientas, a los que se sumaron algunos de los hospitales más grandes de la India.
«Demostró que la tecnología era factible», afirma Sathe.
En enero de 2023, Qritive recibió 7,5 millones de USD en financiación para desarrollar nuevos productos y ampliar sus operaciones.
Qritive ha ido ganando terreno en EE. UU., país con una extrema escasez de patólogos.
Actualmente, el número de patólogos que ejercen en EE. UU. se sitúa en 5,7 por cada 10.000 personas, pero se prevé que disminuya a 3,7 a finales de la década.https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23738764/
Sathe espera que, con la ayuda de Qritive, la capacidad diagnóstica sea más accesible para hospitales y pacientes en regiones en desarrollo, como África, donde solo hay un patólogo por cada millón de personas, e incluso en zonas rurales de Europa.
«El tiempo de espera en localidades más pequeñas es demasiado largo», comenta.
«Hay que trasladar al paciente al hospital más grande de la ciudad para obtener un diagnóstico. Si podemos democratizar el acceso a esta atención, creo que podremos crecer en este campo».
Este artículo es una versión editada del original, al que se puede acceder aquí.
Perspectivas de inversión
Por Flora Liu, gestora de cartera de clientes, renta variable temática, Pictet Asset Management
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El número de muertes por cáncer continúa creciendo y se prevé que los costes asociados suprerarán los 24 billones de USD en 2050, motivo por el cual las inversiones en la detección, diagnóstico y tratamiento del cáncer podría arrojar beneficios sustanciales para la salud y la economía.
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Las empresas de los mercados privado y público han estado desarrollando activamente soluciones innovadoras, incluido el uso de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático para mejorar el diagnóstico y el tratamiento del cáncer.
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El diagnóstico por imagen y la patología digital son áreas que están creciendo rápidamente dentro de la atención sanitaria, a medida que aumentan los casos de cáncer y que los gobiernos nacionales ofrecen más programas de detección. Se prevé que el mercado potencial total de imaginología médica crecerá hasta los 2700 millones de USD en 2032, frente a los menos de 300 millones de USD actuales (fuente: Jefferies). La IA y el aprendizaje automático no solo permiten una lectura de diagnóstico más rápida y precisa que ayuda a mejorar los resultados de los pacientes, sino que también contribuyen a aliviar la escasez de mano de obra en la atención sanitaria.
