El IFCA, Valdecilla y Siali, premiados por un proyecto para mejorar el diagnóstico de cáncer de próstata con IA
El Grupo de Computación Avanzada y e-Ciencia del IFCA (Instituto de Física de Cantabria (IFCA) y el Servicio de Anatomía Patológica del Hospital Universitario Marqués de Valdecilla, en colaboración con la empresa Siali Technologies, han sido galardonados por un proyecto que tiene como objetivo crear de un conjunto de datos de cáncer de próstata optimizado para el desarrollo y la validación de algoritmos de inteligencia artificial.
Este recurso permitirá impulsar nuevas herramientas de análisis automático en patología digital, lo que facilitará el desarrollo de sistemas capaces de mejorar el diagnóstico, apoyar la investigación biomédica y contribuir a una toma de decisiones clínicas más rápidas y precisas.
En concreto, el proyecto ha recibido el MICCAI 2026 Open Data Micro-Grants - Health Equity Award, un reconocimiento internacional que distingue iniciativas que generan 'datasets' (conjuntos de datos) abiertos de alto valor para la comunidad científica, con especial impacto en el avance de la investigación biomédica y en la promoción de la equidad en salud.
Los MICCAI Open Data Micro-Grants son unas ayudas que apoyan la creación de datasets originales y de acceso público en imagen médica e IA aplicada a la salud. Este reconocimiento pone de relieve el valor de la colaboración entre instituciones sanitarias, centros de investigación y empresas tecnológicas para impulsar proyectos que contribuyan al avance de la medicina de precisión y al desarrollo responsable de la inteligencia artificial en el ámbito sanitario.
Según ha informado la Universidad de Cantabria en nota de prensa, el grupo de Computación Avanzada y e-Ciencia del IFCA trabaja en el ámbito de la imagen médica y el entrenamiento de modelos de IA aplicados a la salud. Su labor se centra en el desarrollo de metodologías y herramientas avanzadas para analizar grandes volúmenes de datos clínicos, con el objetivo de mejorar la eficiencia y precisión de los diagnósticos y avanzar hacia modelos de medicina personalizada.
El grupo lleva meses colaborando estrechamente con el Servicio de Anatomía Patológica de Valdecilla, combinando el conocimiento clínico con técnicas avanzadas de computación y aprendizaje automático. Esta colaboración permite desarrollar soluciones innovadoras que facilitan el análisis automatizado de imágenes patológicas y abren nuevas oportunidades para la investigación en oncología y patología digital.
Sé el primero en comentar