Han desarrollado un dataset abierto de cáncer de próstata que impulsará el desarrollo de inteligencia artificial para mejorar el diagnóstico y la investigación en patología digital
En Santander, a 31 de marzo de 2026.- El Grupo de Computación Avanzada y e-Ciencia del IFCA (CSIC-UC), el Servicio de Anatomía Patológica del Hospital Universitario Marqués de Valdecilla, en colaboración con la empresa Siali Technologies, han sido galardonados con el
MICCAI 2026 Open Data Micro-Grants – Health Equity Award, otorgado por la comunidad científica de Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention.
Se trata de un reconocimiento internacional que distingue iniciativas que generan
datasets 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.
El proyecto premiado tiene como objetivo crear de un dataset 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, facilitando así 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 el Servicio de Anatomía Patológica de Valdecilla se manejan grandes cantidades de datos por paciente, en 2026 se han realizado más de 7.000 biopsias, entre ellas, de cáncer de próstata. “Para un diagnóstico adecuado de cáncer de próstata al menos se requiere un mínimo de 18 biopsias de un mismo paciente", explica
Adriana Katherine Calapaqui, patóloga en el Servicio de Anatomía Patológica del Hospital Universitario Marqués de Valdecilla (HUMV).
Por ese motivo, se decidido focalizar la colaboración en el cáncer de próstata, un tipo de cáncer complicado de detectar, que se escapa incluso a ecografías o resonancias. “Para entrenar el modelo se han analizado 68 biopsias, que, aunque pueda parecer un número reducido, se trata de un valor importante, una única biopsia puede contener más de 15.000 datos", comenta la doctora Calapaqui.
Detalle del dataset desarrollado por el equipo investigador del IFCA.
IA aplicada a salud
En este contexto, destaca la importante labor que el
grupo de Computación Avanzada y e-Ciencia del IFCA está desarrollando en el ámbito de la
imagen médica y el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial aplicados a la salud. Su trabajo se centra en el desarrollo de metodologías y herramientas avanzadas para analizar grandes volúmenes de datos clínicos y de imagen, con el objetivo de
mejorar la eficiencia y precisión de los diagnósticos y avanzar hacia modelos de medicina personalizada.
“Nuestra intención con este dataset es desarrollar un algoritmo de inteligencia artificial que ayude a predecir mejor el cáncer de próstata, más alineado con la realidad clínica diaria", afirma
Lara Lloret, investigadora en el Grupo de Computación Avanzada y e-Ciencia del IFCA.
El grupo lleva
meses colaborando estrechamente con el Servicio de Anatomía Patológica del Hospital Universitario Marqués 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.
“Este dataset favorece al diagnóstico de la enfermedad, nos agiliza y nos ayuda a focalizarnos más solo en las biopsias malignas y excluir las benignas, por ejemplo", sostiene la patóloga. “Si una IA está bien entrenada y aplicada a la práctica clínica diaria será una nueva opinión para que los patólogos estén más seguros en su diagnóstico", resalta la investigadora del IFCA.
Lara Lloret y Adriana Katherine Calapaqui colaboran desde hace meses para crear el dataset.
Sobre el premio
Los
MICCAI Open Data Micro-Grants son unas ayudas que apoyan la creación de
datasets originales y de acceso público en
imagen médica e inteligencia artificial aplicada a la salud, con especial atención a la
equidad sanitaria, la diversidad y la representación de poblaciones infrarepresentadas en los datos utilizados para el desarrollo de nuevas tecnologías médicas. Este reconocimiento pone de relieve el valor que tiene hoy en día la colaboración entre instituciones sanitarias, centros de investigación y empresas tecnológicas para impulsar proyectos que faciliten, no solo el avance de la medicina de precisión, si no también buscar un uso responsable de la inteligencia artificial en el ámbito de la salud.
Rebeca García / IFCA Comunicación
