Philips y LabPON crearán la mayor base de datos de patologías del mundo de imágenes de tejido anotadas

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Los algoritmos de aprendizaje profundo tienen el potencial de mejorar la objetividad y eficiencia en diagnóstico de tejidos tumorales. En los últimos años, las técnicas de "aprendizaje profundo" para análisis de imágenes se han convertido rápidamente en la vanguardia de la visión computacional y han sobrepasado el rendimiento humano en una serie de tareas². El reto para ejecutar técnicas de aprendizaje profundas es tener acceso a una base de datos con suficientes datos de alto volumen y calidad desde los que desarrollar los algoritmos. Como uno de los mayores laboratorios de patologías en los Países Bajos, LabPON contribuirá su repositorio de aproximadamente 300.000 imágenes de diapositivas (WSI) que crean prospectivamente cada año para la base de datos. Esto contendrá conjuntos de datos de-identificados de casos anotados que son comentados manualmente por los patólogos, y formará una amplia variedad de tipos de tejidos y enfermedades, así como otra información de diagnóstico pertinente para facilitar el aprendizaje profundo. 

"El aprendizaje profundo se centra en el desarrollo de programas informáticos avanzados que automáticamente comprende y mapea digitalmente las imágenes de tejidos en detalle: Cuanto más datos haya disponibles, más refinado será el análisis computacional", dijo Peter Hamilton, Group Leader Image Analytics en Philips Digital Pathology Solutions. "Juntos, LabPON y Philips tienen la competencia y destrezas para conseguir esto". 

Durante un tiempo donde la escasez de patólogos está aumentando y los casos de cáncer son cada vez más numerosos^3,4, el diagnóstico preciso y la graduación del cáncer se han hecho cada vez más complejos, lo que dirige las presiones a los servicios de patología. Las tecnologías como la patología computacional podrían ayudar a los patólogos con herramientas para trabajar de la manera más eficiente posible.

"El papel de los patólogos sigue siendo importante realizando el diagnóstico definitivo, lo que tiene un alto impacto en el tratamiento del paciente. Las herramientas de software podrían ayudar a aliviar parte del trabajo de los patólogos, como identificar células tumorales, contar células mitóticas o identificar el crecimiento perineural y vaso-invasivo, así como llevar a cabo medidas de una manera más precisa", dijo Alexi Baidoshvili, patólogo en LabPON. "Esto finalmente podría ayudar a mejorar la calidad del diagnóstico y hacerlo más objetivo". 

Junto al desarrollo de algoritmos computacionales para uso diagnóstico, Philips pretende poner a disposición la base de datos para las instituciones de investigación y otros socios a través de su plataforma de investigación translacional. Esto podría permitir a partes selectas interrogar y combinar conjuntos de datos masivos con el objetivo de descubrir nuevas perspectivas que finalmente podrían traducirse en nuevas opciones de tratamiento personalizadas para los pacientes.  

Philips está mostrando su cartera de soluciones de patología en el expositor #202 en el Congreso anual 2017 de la Academia de Patología de Estados Unidos y Canadá (USCAP). Para más información sobre la presencia de Philips en USCAP, visite www.philips.com/digitalpathology y siga a @Philips_Path para actualizaciones de #USCAP17 durante el evento.

¹ Philips IntelliSite Pathology Solution está certificada CE-IVD para uso en diagnóstico primario. En Estados Unidos, la Philips IntelliSite Pathology Solution está pendiente de una revisión de una petición para clasificación de novo. 
² Kaiming He Xiangyu et al. Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification. And
LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. "Deep learning." Nature 521, no. 7553 (2015): 436-444
³ The Royal College of Pathologists, https://www.rcpath.org/profession/workforce/workforce-planning.html, Consultado en diciembre de 2016.,
⁴ International Agency for Research on Cancer and Cancer Research UK. World Cancer Factsheet. Cancer Research UK, Londres, 2014.

Para más información, contacte con:
Hans Driessen
Philips Digital Pathology Solutions
Tel: +31 6 10610 417
E-mail: [email protected]

Acerca de Royal Philips
Royal Philips (NYSE: PHG, AEX: PHIA) es una destacada compañía de tecnología de salud centrada en la mejora de la salud de las personas y en permitir mejores resultados por medio de la continuidad de la salud de un bienestar saludable y prevención, pasando por la diagnosis, tratamiento y cuidado del hogar. Philips mejora la tecnología avanzada y conocimiento profundo clínico y visión de los consumidores para proporcionar soluciones integradas. Con sede central en los Países Bajos, la compañía es líder en imagen de diagnosis, terapia guiada por imagen, control de pacientes e informática de salud, además de en salud de consumidor y cuidado para el hogar. La cartera de tecnología de salud de Philips consiguió ventas de 17.400 millones de euros en el año 2016 y emplea aproximadamente a 71.000 empleados, contando con oficinas de ventas y servicios en más de 100 países. Las noticias sobre Philips están disponibles en la página web www.philips.com/newscenter.

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