La Sociedad Española de Hematología y Hemoterapia (SEHH), junto a Spotlab y la compañía biofarmacéutica GSK han presentado el proyecto MedulAI en un acto de firma institucional ante hematólogos, directivos sanitarios y responsables de innovación de los 14 hospitales participantes de toda España, entre los que se encuentra el laboratorio de Hematología.
MedulAI es una iniciativa pionera en España que busca mejorar el diagnóstico hematológico mediante Inteligencia Artificial (IA) aplicada al análisis citológico de médula ósea, permitiendo reducir los tiempos de análisis, mejorar la robustez estadística del análisis y reducir el riesgo de errores diagnósticos.
Más allá de la presentación del proyecto, la jornada sirvió para formalizar la puesta en marcha de MedulAI y abrir un espacio de reflexión sobre los principales desafíos asistenciales que afronta la hematología del futuro y el papel que desempeñará la digitalización y la inteligencia artificial en la configuración del hospital del futuro. El encuentro puso de relieve la necesidad de impulsar un ecosistema colaborativo que sea capaz de acelerar la innovación tecnológica y clínica y mejorar la atención a los pacientes hematológicos. En este contexto, MedulAI constituye una de las iniciativas impulsadas a través de GSK Gate2Health, el programa de innovación abierta de GSK orientado a apoyar proyectos de transformación digital en el ámbito sanitario. La participación de 14 centros de siete comunidades autónomas junto con el impulso de la SEHH pone sobre la mesa el carácter nacional de MedulAI y el creciente interés de la comunidad hematológica por la incorporación de herramientas digitales y de Inteligencia Artificial en la práctica clínica.
Los 14 hospitales que participarán en el despliegue e implementación del proyecto son: el Hospital Universitario Ramón y Cajal, el Hospital Universitario La Paz, el Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz, el Hospital Universitario Infanta Leonor y Hematoclin Médico (centro colaborador con el Hospital Universitario Quirón Madrid) (Comunidad de Madrid); el Hospital Universitario Virgen del Rocío y el Hospital Universitario Reina Sofía (Andalucía); el Hospital Nuestra Señora de Sonsoles en Ávila (Castilla y León); el Hospital Universitario Nuestra Señora de la Candelaria (Canarias); el Hospital General Universitario de Elche (Comunidad Valenciana); el Instituto Catalán de Oncología (ICO) Badalona, el Hospital Universitario Parc Taulí y el Hospital de la Mar (Cataluña) y el Hospital Universitario Son Llàtzer (islas Baleares).
MedulAI es un sistema clínicamente validado basado en IA, diseñado para digitalizar y analizar muestras de médula ósea. La solución permite adaptar microscopios convencionales para convertirlos en microscopios digitales inteligentes capaces de capturar imágenes hematológicas de alta calidad y analizarlas mediante algoritmos avanzados de IA. Su objetivo es ayudar a los especialistas a mejorar la precisión en el diagnóstico de enfermedades de la sangre como el mieloma múltiple, reducir la variabilidad entre observadores y optimizar significativamente los tiempos de análisis.
El sistema aplica algoritmos de deep learning y visión por computador sobre imágenes digitalizadas de aspirados de médula ósea, identificando y clasificando automáticamente las células presentes. Este proceso requiere actualmente la revisión detallada de miles de células por parte de profesionales altamente especializados, una tarea compleja y exigente que demanda tiempo y experiencia. Estas herramientas están diseñadas para aportar mayor rapidez, consistencia y trazabilidad. MedulAI no sustituye en ningún caso el criterio clínico del hematólogo. La herramienta ha sido concebida como un sistema de soporte que aporta capacidades adicionales de análisis y facilita la revisión de muestras, manteniendo siempre al especialista como responsable último de la interpretación diagnóstica. La incorporación de nuevas herramientas digitales sólo tiene sentido cuando contribuye a reforzar el trabajo de los profesionales y mejorar la atención a los pacientes. MedulAI nace precisamente con esa vocación de apoyo a los hematólogos.
La herramienta utilizada en el proyecto ha demostrado capacidad para reducir hasta en un 80% el tiempo dedicado al análisis morfológico, y la estandarización del proceso diagnóstico independientemente del centro o profesional hasta un 62,5%. Además, la automatización permite analizar volúmenes celulares mucho mayores que los procedimientos manuales convencionales. Esto mejora la robustez estadística del análisis y reduce el riesgo de errores diagnósticos en patologías hematológicas como leucemias, síndromes mielodisplásticos, mieloma múltiple, linfomas, neoplasias mieloproliferativas o alteraciones medulares complejas.
Acceso a la digitalización hematológica
Uno de los aspectos diferenciales de MedulAI es su capacidad para homogeneizar el acceso a la digitalización hematológica en centros con distintos niveles de capacidad tecnológica, favoreciendo una adopción más sencilla y escalable. El sistema se adapta a microscopios ya existentes, evitando grandes inversiones en equipamiento y facilitando su implantación en hospitales de cualquier tamaño y capacidad tecnológica. La plataforma colaborativa permite además analizar muestras desde cualquier lugar, compartir entre especialistas, crear repositorios digitales para sesiones clínicas y estandarizar procesos de análisis, entre otras aplicaciones.
Además, el sistema ha sido validado por especialistas en Hematología y desarrollado en colaboración con hospitales y sociedades científicas de referencia. Su desarrollo se sustenta en una sólida base científica que acumula ya más de siete millones de células digitalizadas, más de 40.000 imágenes analizadas, más de 1.000 pacientes incluidos, validación multicéntrica en hospitales de referencia y 17 publicaciones científicas en revistas y congresos especializados.
