La utilización de algoritmos de IA en Azure para analizar las imágenes de pruebas diagnósticas en oncología se traduce en una mejora de la calidad de vida para el paciente, logrando reducir hasta en un 80% el tiempo de interpretación por parte del médico y detectando a los usuarios que mejor responderán a una terapia concreta.
Quibim se ha posicionado como uno de los principales referentes en el campo de la imagen médica, gestionando hoy en día más de 10 millones de imágenes en la nube de Azure, que cumple con los requisitos de seguridad más exigentes en el campo médico.
Entre los proyectos de la empresa se encuentra un modelo que, a través del análisis de TAC de tórax, determina si los pacientes de cáncer de pulmón responderán a los nuevos tratamientos de inmunoterapia o conocer, a partir de una resonancia magnética prostática, si los pacientes de cáncer de próstata tendrán una recaída en los siguientes años.
En el campo de la salud, conseguir un diagnóstico certero a tiempo es prioritario. La Inteligencia Artificial permite un enorme salto cualitativo a través de mecanismos de machine learning, que aprenden y mejoran con el análisis de grandes cantidades de información, para ayudar al personal médico a ofrecer mejores diagnósticos y tratamientos. La empresa española Quibim (acrónimo de Quantitative Imaging Biomarkers In Medicine), que diseña y crea herramientas pioneras que extraen información de las imágenes médicas, utiliza esta tecnología para acelerar el diagnóstico e identificar posibles enfermedades de manera temprana, aumentando las probabilidades de supervivencia y evitando técnicas terapéuticas más invasivas y lesivas para el paciente.
Apoyándose en los servicios en la nube de Microsoft Azure, Quibim ha centralizado los datos de imagen necesarios para la creación de sus modelos de IA, creando un repositorio de más de 10 millones de imágenes médicas anonimizadas para algunos de los proyectos innovadores y biobancos más relevantes a nivel mundial en cáncer pediátrico (Primage), cáncer de próstata (ProCancer-I) o el propio COVID19 (Imaging COVID-19 AI), entre otros.
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