· A través de su tecnológica Futurs, adquiere el 10% de la startup Kenko Imalytics, respaldada por la Universitat Politécnica de València (UPV), y con más de diez años de experiencia en analítica de datos, a partir de imágenes de resonancias magnéticas
· El objetivo es convertir este programa en una herramienta que ayude a los radiólogos a predecir y definir, con datos objetivos, el desarrollo de una lesión de mama, así como el estadio de un tumor y potenciar el talento valenciano desde sus universidades
· El nuevo software basado en biomarcadores de imagen incluirá la posibilidad de diagnosticar mediante una biopsia virtual disruptiva e innovadora y puede llegar a reducir los falsos diagnósticos en cáncer de mama al máximo.
Valencia, 11 de mayo de 2022 – El grupo sanitario Ribera ha invertido en un software que, con una analítica avanzada de datos e inteligencia artificial, establece unos biomarcadores a partir de imágenes de resonancias magnéticas, que configuran una “biopsia virtual” para un diagnóstico más preciso del cáncer de mama. A través de su tecnológica Futurs, Ribera ha adquirido el 10% de la startup Kenko Imalytics, impulsora de este programa, y que está respaldada y participada por la Universitat Politécnica de València (UPV), y con más de diez años de experiencia en la investigación de imágenes médicas, aplicando métodos multivariantes basados en variables latentes (en estadística, las variables que no se observan directamente).
Este acuerdo confirma la apuesta del grupo Ribera por una de sus áreas transversales estratégicas, el Área de la Mama, así como por la innovación abierta, a partir de su colaboración con startups que desarrollan proyectos para el sector Salud. Además, supone una apuesta por el talento valenciano vinculado a las universidades y, en especial, a la voluntad de llegar a acuerdos estratégicos con la UPV, a través de su aceleradora de startups y su grupo de Bioestadística. Los hospitales universitarios de Torrejón y Vinalopó, así como los hospitales Ribera Polusa, Ribera Povisa y hospital de Denia ya están integrados en el Área de la Mama de Ribera.
Este software de análisis avanzado permite protocolizar biomarcadores, a partir del análisis de datos de miles de imágenes de resonancias e inteligencia artificial, con el objetivo de facilitar información sobre lesiones en la mama “al nivel del píxel”, predecir un cáncer en un estadio muy temprano, determinar con exactitud el grado y presentarlo al radiólogo en un formato de fácil interpretación. El grupo Ribera participa en el desarrollo de esta herramienta a través de su Área de la Mama, que dirige la doctora Julia Camps, para convertirla en una plataforma que ayude a los radiólogos a tomar decisiones sobre el cáncer de mama, gracias a sus análisis más precisos, contrastados y en actualización constante. La doctora Camps recuerda que los hospitales Ribera cuentan con los mejores profesionales y la tecnología más avanzada para el diagnóstico del cáncer de mama y añade que “herramientas como este software nos permitirá avanzar en la medicina de precisión y facilitar a las pacientes el mejor abordaje clínico y quirúrgico, de una forma aún más personalizada, basándonos en una analítica de datos y la inteligencia artificial, que proporcionará resultados cada vez más certeros”.
Por su parte, el consejero delegado (CEO) de Kenko Imalytics, Eric Aguado, ha señalado que “este software puede llegar a reducir los falsos diagnósticos, tanto positivos como negativos, en un porcentaje considerable”. “En relación al cáncer de mama, que es uno de los tumores malignos que más ha crecido globalmente y en los que más se ha avanzado terapéuticamente con el paso de los años, tenemos en la actualidad resultados muy esperanzadores, llegando cerca de la reducción total de valoraciones erróneas previas por parte de los facultativos y mejorando los resultados de los softwares de biomarcadores actuales disponibles en el mercado”, asegura.
Cuando un profesional del diagnóstico por la imagen utiliza los algoritmos de Kenko “tiene ante sí un medio eficaz, ágil e intuitivo que le permite dictaminar con mayor seguridad un caso de cáncer de mama”, según explica Aguado, quien incide en que una de las mayores revoluciones de sus biomarcadores es que reduce la brecha de conocimiento entre los especialistas de la Radiología ya que “en caso de sospecha de cáncer, utilizar nuestra inteligencia artificial significa que tanto un residente como un profesional con muchos años de experiencia despejarán sus dudas rápidamente”.
