Escáneres contra el reloj: la patología digital ante la escasez de especialistas

patología digital
21 Abril 2025 Alina Velázquez

La población mundial requiere diagnósticos de enfermedades cada vez más rápidos y precisos; sin embargo, los patólogos son cada vez más escasos. Es por ello que la patología digital surge como una herramienta para apoyar sus labores y hacerlas más productivas, precisas y eficientes.

Esta técnica utiliza las mismas preparaciones en las que se coloca un tejido sobre portaobjetos de vidrio, pero en lugar de analizarlo con un microscopio, se emplea un sistema que escanea la muestra y genera una imagen de alta resolución en formato digital.

Los escáneres de patología digital automatizados tienen varias ventajas sobre los microscopios, ya que incluso pueden incluir herramientas de análisis de imágenes que ayudan a examinar la muestra con mayor detalle.

Además, también pueden incorporar aplicaciones de software que permiten compartir los resultados en tiempo real mediante redes, lo que posibilita el intercambio entre especialistas de cualquier parte del mundo.

Esta capacidad de interacción en tiempo real ya es común en diversas especialidades médicas, pero en el caso de la patología cobra un sentido especial, dado el contexto de escasez de profesionistas en esta área.

Esta tecnología permite a los especialistas colaborar en proyectos remotos de forma rápida, haciendo más eficientes y frecuentes los diagnósticos asistidos por ordenador (DAO).

Con los escaneos de las preparaciones, se crean algoritmos y bases de datos que incluso permiten realizar análisis predictivos al evaluar muestras subsecuentes, lo que convierte a esta técnica en una opción más precisa que la microscopía tradicional.

También permite que los especialistas realicen anotaciones sobre las preparaciones, para que otros colegas puedan consultarlas posteriormente, y facilita el enfoque en diversos ángulos de la muestra, además de ofrecer vistas con zoom que permiten un análisis más detallado.

Otras ventajas de este sistema son la mejora considerable en los tiempos de respuesta frente a las revisiones manuales, el mayor acceso a archivos digitales de las preparaciones y su utilidad como herramienta óptima para la especialización y la enseñanza.

Gracias a los datos obtenidos mediante la patología digital, se pueden implementar otras tecnologías, como la inteligencia artificial, para realizar análisis más profundos y contribuir al desarrollo de herramientas que permitan diagnósticos más precisos en el futuro, mediante el reconocimiento rápido y exacto de biomarcadores específicos.

Estos beneficios resultan prometedores, ya que la tendencia de la población es hacia el envejecimiento, y enfermedades como el cáncer son cada vez más prevalentes.

Además de su aplicación en el ámbito profesional, la patología digital ya se utiliza en diversos centros educativos como parte del aprendizaje en pregrado y posgrado.

Durante la etapa de formación, esta técnica puede ayudar a que los estudiantes aprendan con las mismas muestras, brindándoles la oportunidad de identificar detalles más específicos en un escaneado que en una muestra vista al microscopio, la cual depende de la percepción individual.

Gracias a los sistemas de software, los estudiantes pueden acceder a las muestras desde su teléfono móvil en cualquier momento y lugar, así como a las anotaciones de sus profesores, para un aprendizaje más personalizado.

La patología digital forma parte del futuro del diagnóstico, por lo que vale la pena considerarla como una opción de inversión para las empresas del sector salud, así como para aquellas dedicadas a la formación médica.

Referencias

1) ¿Qué es la patología digital?. Heffner, S., Colgan, O., & Doolan, C. (s/f). Leicabiosystems.com; Leica Biosystems. Recuperado el 13 de abril de 2025, de: https://www.leicabiosystems.com/es/knowledge-pathway/digital-pathology/

2) ¿Qué es la patología digital? (S/f). Barco.com. Recuperado el 13 de abril de 2025, de: https://www.barco.com/es/inspiration/healthcare-glossary/digital-pathology#tabs-8bace633cc-item-526ce33b5f-tab

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