FAHZU usa OmniPT en patología del cáncer: la IA cuenta y el médico decide
Un informe de diciembre de 2024 describe OmniPT en cáncer gástrico, colorrectal y cervical, con datos de laboratorio y conteo bajo decisión médica final.
Publicado por CareAtlas · Política editorial
El sitio del gobierno de Zhejiang informó el 26 de diciembre de 2024 del uso del asistente de patología OmniPT en el Primer Hospital Afiliado a la Facultad de Medicina de la Universidad de Zhejiang. El centro de Hangzhou trabaja, entre otros, con cáncer gástrico, colorrectal y de cuello uterino. El sistema combina modelos visuales y lingüísticos para apoyar la interacción del patólogo con el ordenador.
De la muestra a la clasificación y el grado
Cuando tejidos o células llegan al laboratorio, los patólogos analizan los cambios y la naturaleza de la enfermedad. Según el informe, OmniPT ayuda a evaluar las preparaciones, acelera el análisis y señala detalles que un médico fatigado podría pasar por alto.
Los ensayos de laboratorio del hospital incluyeron clasificación, grado, invasión vascular y neural y marcadores de la evolución de la enfermedad. Se comunicó una precisión del 80–90% para análisis y predicciones en los cánceres probados. Son datos de las pruebas descritas, no garantías diagnósticas o terapéuticas para cada paciente.
Mitosis: 30–60 minutos manualmente, menos de 10 segundos con IA
El responsable Zhang Jing puso como ejemplo el conteo de mitosis en gliomas, que pueden aparecer en cerebro o médula espinal. Contar manualmente una preparación a gran aumento requiere, según él, al menos media hora a una hora; OmniPT completa esa tarea en menos de diez segundos.
La comparación se refiere al conteo, no al tiempo completo desde entregar la muestra hasta el informe. Las formas inciertas se remiten al patólogo. Zhang ilustró el caso con diez figuras mitóticas dudosas enviadas para su decisión final, sin resolución autónoma del sistema.
Trabajo repetitivo asistido, diagnóstico dirigido por médicos
El informe afirma que OmniPT realiza más del 90% de las tareas repetitivas, dejando la evaluación adicional a los patólogos. El desarrollo se centró en necesidades clínicas, revisión de preparaciones y trabajo repetido.
Zhang lo describe como un asistente dirigido por médicos, que conservan el juicio final. El flujo aplicado combina cálculo, envío de imágenes inciertas y revisión médica; el análisis automático solo no es el diagnóstico definitivo del paciente.