Introducción: la IA en patología está redefiniendo la precisión diagnóstica
La inteligencia artificial está transformando la patología digital de un proceso estático de visualización de imágenes a una disciplina de diagnóstico dinámica y rica en datos. Al entrenar los algoritmos con datos histopatológicos anotados, los modelos de IA ahora pueden ayudar a los patólogos a diagnosticar el cáncer, clasificar los patrones de los tejidos e incluso predecir los resultados de los pacientes.
En el centro de esta transformación se encuentra segmentación de imágenes de patología—la anotación detallada de las estructuras celulares y tisulares en diapositivas digitales. Estas imágenes de alta resolución, conocidas como Imágenes de diapositivas completas (WSI), suelen tener un tamaño de gigapíxeles y contienen información diagnóstica crítica a Scale AI microscópica.
Este artículo ofrece una guía completa sobre segmentación de imágenes de patología para IA, incluidos los flujos de trabajo, los tipos de anotación, las herramientas y las mejores prácticas diseñados para médicos, investigadores médicos y equipos de IA del sector sanitario.
1. ¿Qué es la segmentación de imágenes patológicas?
🔬 Definición
La segmentación de imágenes de patología se refiere al proceso de delinear regiones de tejido, tipos de células y estructuras dentro de láminas de microscopio digitalizadas utilizando técnicas como segmentación semántica, segmentación de instancias y anotación de polígonos.
🧠 Por qué es importante para la IA
- Permite a los modelos de aprendizaje profundo «ver» y comprender los patrones histológicos.
- Reduce los errores de diagnóstico mediante el análisis cuantitativo de los tejidos.
- Impulsa los sistemas de clasificación automatizados (por ejemplo, la puntuación de Gleason para el cáncer de próstata).
- Apoya el descubrimiento de biomarcadores y el análisis del microambiente tumoral.
📊 Aplicaciones clave
- Diagnóstico y clasificación del cáncer (mama, colon, próstata, pulmón)
- Detección y recuento de células
- Segmentación de núcleos
- Mapeo de la interfaz tumor-estroma
- Análisis de infiltración inflamatoria
📚 Nature de Medicina de la naturaleza.
2. Comprensión de las imágenes de diapositivas completas (WSI)
🧪 ¿Qué son las WSI?
Whole Slide Imaging (WSI) consiste en la digitalización de las diapositivas tradicionales de patología del vidrio con una resolución ultra alta, lo que crea diapositivas virtuales que se pueden ver y navegar como si fueran mapas. Estas diapositivas permiten a los patólogos y a los modelos de IA ampliar y alejar secciones de tejido con precisión quirúrgica.
Las WSI son la columna vertebral de la patología digital. Permiten a los médicos examinar digitalmente la morfología de los tejidos y permiten a los modelos de IA acceder a las estructuras celulares en un volumen mucho mayor que el que podría tener la microscopía tradicional.
Características clave de las WSI
- Resolución de gigapíxeles
Cada diapositiva puede superar los 100 000 x 100 000 píxeles. Esto permite inspeccionar la imagen tanto a nivel de tejido como de células sin perder claridad. - Ampliación multinivel
Los visores WSI permiten un zoom continuo de 1x a 40x o más, replicando la forma en que un patólogo examinaría las diapositivas con un microscopio. - Arquitectura basada en mosaicos
Los WSI se almacenan como mosaicos o parches. Esto permite que los sistemas carguen solo lo que está visible en la pantalla en lugar de la imagen completa, lo que es fundamental para el rendimiento. - Diversidad de manchas
Los WSI vienen con varios tipos de tinción, como H&E (hematoxilina y eosina), IHC (inmunohistoquímica), PAS, Giemsa y otros. Cada mancha resalta diferentes estructuras y afecta al comportamiento de segmentación. - Múltiples formatos de archivo
Los formatos más comunes incluyen.svs,.ndpi,.mrxs,.tiff, y.scn. Suelen ser específicos de un proveedor y pueden requerir un manejo personalizado.
Por qué las WSI son importantes para la IA y la anotación
Las imágenes de diapositivas completas son esenciales para entrenar modelos de IA de patología. Su enorme resolución captura el contexto a Scale AI macro y micrométrica necesario para un análisis significativo.
He aquí por qué son indispensables:
- Información densa: Una sola lámina puede contener miles de células y docenas de tipos de tejidos. Hacer anotaciones incluso en una región pequeña puede entrenar modelos de IA altamente capaces.
- Colaboración remota: Las diapositivas digitales se pueden compartir con patólogos de cualquier parte del mundo, lo que permite ejecutar proyectos de anotación en varios sitios.
- Extracción de parches: Los desarrolladores pueden dividir los WSI en mosaicos para crear conjuntos de datos de entrenamiento masivos a partir de unas pocas diapositivas.
- Entrenamiento de precisión: Como los visores WSI imitan a los microscopios, se pueden realizar anotaciones con una resolución diagnóstica, lo que mejora la precisión del modelo.
Desafíos del uso de las WSI para la anotación
A pesar de sus ventajas, las WSI presentan varios obstáculos técnicos y operativos:
- Tamaño y rendimiento de los archivos
Los WSI suelen ser de 1 a 10 GB por diapositiva. Transmitirlos o cargarlos requiere una infraestructura potente y espectadores optimizados. - Coherencia de magnificación
Un modelo entrenado con mosaicos de aumento de 10x puede fallar al probarlo en 20x. Los flujos de trabajo de anotación deben estandarizarse o adaptarse a varios niveles de ampliación. - Variación de color entre laboratorios
Las diferencias en las técnicas de tinción pueden crear apariencias de diapositivas inconsistentes, incluso para el mismo tejido. Esto puede confundir a los modelos a menos que se aplique la normalización del color. - Complejidad de anotación
A diferencia de las imágenes naturales, la anotación de las WSI requiere acercar y alejar la imagen, navegar por grandes áreas e identificar con precisión estructuras complejas como glándulas, núcleos o márgenes de tumores.
Herramientas populares para la anotación WSI
Hay varias herramientas conocidas que hacen que la navegación y la anotación de WSI sean prácticas:
- Diapositiva abierta: una biblioteca C de código abierto que admite la lectura de formatos WSI como
.svsy.ndpi. Se usa a menudo en tuberías de backend. - QuPath: Una potente herramienta de escritorio de código abierto para la segmentación celular, el procesamiento por lotes y la creación de scripts, especialmente popular en los laboratorios académicos.
- Archivo digital de diapositivas (DSA): Una plataforma Scale AIble basada en la web con anotación, transmisión y gestión de proyectos integradas.
- Histómica TK: Basado en DSA, permite la anotación, la segmentación y la visualización a través de herramientas basadas en la web.
- Aiforia: una plataforma comercial optimizada para la segmentación de WSI asistida por IA, con visores ampliables y flujos de trabajo modelados en bucle.
Consejos profesionales para trabajar con WSI en IA
- Anota siempre en varios niveles de aumento para apoyar el aprendizaje a múltiples Scale AIs.
- Utilice estrategias de ordenamiento para separar imágenes de gran tamaño y gestionar las limitaciones de memoria de la GPU.
- Aplica normalización de manchas técnicas para minimizar la variabilidad entre las diapositivas de diferentes laboratorios o escáneres.
- Diseñe su canalización de anotaciones para que sea compatible varios tipos de etiquetas—desde máscaras de instancias celulares hasta regiones tumorales globales, según su caso de uso.
📂 ¿Busca conjuntos de datos públicos? Echa un vistazo a la Archivo digital de diapositivas sobre el cáncer para las WSI anotadas.
3. Técnicas de segmentación comunes en la anotación de patologías
🟪 3.1. Segmentación semántica
A cada píxel se le asigna un tipo de tejido (por ejemplo, epitelio, estroma, tumor). Ideal para:
- Cartografía de la subregión del cáncer
- Clasificación tumoral frente a no tumoral
- Detección de límites tisulares
🟦 3.2. Segmentación de instancias
Se utiliza para diferenciar entre varias instancias de objetos similares, como:
- Núcleos celulares individuales
- Grupos de linfocitos
- Figuras mitóticas superpuestas
🔺 3,3. Anotación poligonal
Contornos manuales o semiautomáticos para:
- Límites irregulares del tumor
- Estructuras glandulares complejas
- Regiones estromales con artefactos
🟨 3,4. Anotación de puntos y puntos clave
Útil para:
- Contando figuras mitóticas
- Identificar el centro de las celdas
- Mapeo de puntos críticos inmunológicos
🧩 3,5. Mapa de calor o regiones de atención
Máscaras de anotación que reflejan:
- Actividad tisular
- Prominencia del modelo
- Seguimiento experto de la mirada
🛠️ Lea cómo MONAI admite canales de segmentación de imágenes médicas en PyTorch.
4. Flujo de trabajo: de la diapositiva a la anotación preparada para la IA
🧷 Canalización de anotaciones patológicas paso a paso
1. Selección de diapositivas: Elija WSI de alta calidad y relevantes para el diagnóstico.
2. Definición de región de interés (ROI): Limite el alcance a las áreas que contienen tejido.
3. Anotación: Etiquete los tipos de celdas, las regiones o los patrones mediante un método seleccionado.
4. Revisión y control de calidad: Vuelva a consultarlo con un patólogo o un experto clínico.
5. Exportación: Convierta a formatos compatibles con marcos de aprendizaje profundo (por ejemplo, COCO, PASCAL VOC, YOLO).
💡 Consejo:
Utilice superposiciones para patólogos o escaneos marcados con bolígrafo para guiar el entrenamiento inicial de modelos. Con el tiempo, evolucione hacia una verdad básica a nivel de píxel.
5. Herramientas de anotación para la segmentación de imágenes de patología
✅ Qué buscar
- Nativo Soporte WSI (
.svs,.ndpi,.tiff) - Zoom y creación de mosaicos rendimiento
- Colaboración multiusuario
- Capas de anotación (núcleos, ROI, zonas tumorales)
- Asistencia de inteligencia artificial/modelo en bucle capacidades
📦 Echa un vistazo El GitHub de QuPath para herramientas y scripts.
6. Casos de uso en la atención médica y la investigación
El poder de la segmentación de imágenes de patología radica en su adaptabilidad en un amplio espectro de disciplinas y aplicaciones médicas. A continuación, se analizan en profundidad los casos de uso más destacados que están transformando activamente los flujos de trabajo de la atención médica y el desarrollo de la inteligencia artificial.
🧬 6.1. Oncología
Diagnóstico del cáncer y mapeo de tumores es el caso de uso más adoptado de la segmentación basada en IA. La anotación de las regiones tumorales, los linfocitos, la necrosis y el estroma es crucial para:
- Calificación de Gleason en el cáncer de próstata
- Calificación de Nottingham en el cáncer de mama
- Estadificación del tumor e identificación de márgenes en el cáncer colorrectal
- Detección de metástasis en los ganglios linfáticos en los cánceres de mama y gástrico
🔎 Ejemplo: El conjunto de datos CAMELYON16 ayudó a entrenar algoritmos para detectar la metástasis del cáncer de mama en los ganglios linfáticos con una precisión cercana a la de los radiólogos.
🔗 Conjunto de datos CAMELYON16
🧠 6.2. Neuropatología
Las diapositivas digitales de biopsias o resecciones cerebrales se utilizan para entrenar modelos para:
- Segmentación del subtipo de glioma
- Detección de meningiomas
- Patología de la enfermedad de Alzheimer, como identificar placas amiloides y ovillos neurofibrilares
- Segmentación de lesiones de esclerosis múltiple
🔎 Necesidad clínica: Estas anotaciones son fundamentales para reducir la variabilidad entre observadores en la clasificación de los tumores del SNC.
Sección 6.3. Hematopatología
En hematopatología, la segmentación se utiliza para:
- Clasificación del linaje celular (p. ej., blastocitos frente a linfocitos maduros)
- Segmentación de la biopsia de médula ósea (células grasas, megacariocitos, grupos de eritroides)
- Análisis de frotis de sangre para enfermedades como la leucemia o la anemia
🔎 Información sobre herramientas: QuPath puede automatizar la detección y clasificación de miles de células sanguíneas por imagen, lo que mejora la velocidad y la coherencia.
🧵 6,4. Dermatopatología
Los modelos de segmentación de IA en dermatología apoyan:
- Detección de melanoma en los bordes
- Medición del grosor epidérmico
- Infiltración de células inflamatorias
- Mapeo de lesiones de psoriasis
🔎 Caso especial: En la cirugía de Mohs, la segmentación por IA ayuda a evaluar los márgenes del tejido cutáneo extirpado, lo que mejora las decisiones intraoperatorias.
🧫 6,5. Patología gastrointestinal
Los casos de uso de patología gastrointestinal se benefician de:
- Segmentación de criptas en el diagnóstico de la enfermedad inflamatoria intestinal (EII)
- Medición de la densidad de células caliciformes
- Mapeo de las lesiones del esófago de Barrett
- Detección de Helicobacter pylori
🔎 Aplicación en el mundo real: El PANDA Challenge entrenó algoritmos sobre la segmentación de biopsias prostáticas y gastrointestinales para su uso en el cribado clínico.
🧪 6.6. Descubrimiento de fármacos y ensayos clínicos
La segmentación desempeña un papel importante en investigación preclínica y traslacional:
- Cuantificación de la expresión de biomarcadores (PD-L1, HER2, Ki-67)
- Seguimiento de la progresión de la enfermedad en diapositivas de modelos animales
- Puntuación histopatológica de la respuesta al tratamiento
- Criterios de valoración histológicos Scale AIbles en patología digital para CRO
🔎 Eficiencia de ensayos impulsada por la IA: Las compañías farmacéuticas ahora utilizan imágenes de tejidos anotadas por IA como puntos finales en Ensayos de fase I/II, lo que reduce la dependencia de la puntuación subjetiva.
📖 Un reciente estudia en JAMA explora el desempeño de la IA frente a los patólogos humanos en la clasificación del cáncer.
7. Garantía de calidad de las anotaciones en la IA de patología
Por qué el control de calidad es esencial
- Los errores de anotación pueden introducir el riesgo clínico.
- Alta variabilidad entre anotadores en patología requiere controles de consistencia.
- La IA entrenada con datos incorrectos puede tener un rendimiento inferior en el despliegue en el mundo real.
🛡️ Técnicas comunes de control de calidad
- Anotación doble + adjudicación
- Puntuación de acuerdos entre anotadores (p. ej., Kappa de Cohen)
- Referencias estándar
- Paneles de consenso para patologías raras
📘 Obtenga más información sobre Control de calidad de anotaciones en IA médica en PubMed.
8. Desafíos clave en la segmentación de imágenes patológicas
- Tamaños de imagen en gigapíxeles
- Requieren mucha memoria y potencia de procesamiento
- Ralentizar el entrenamiento y la inferencia de modelos
- 🛠️ Solución: Utilice enfoques de carga en mosaicos o basados en parches
- Subjetividad en las anotaciones
- Diferentes expertos pueden etiquetar los tejidos de manera diferente
- Conduce a datos de entrenamiento inconsistentes y a una generalización deficiente
- 🛠️ Solución: Aplicar el etiquetado de consenso y la validación entre revisiones
- Artefacto tisular (p. ej., pliegues, rasgaduras, borrones)
- El modelo puede malinterpretarlo como características
- Reduzca la precisión y confiabilidad del modelo
- 🛠️ Solución: Realice el preprocesamiento y el filtrado de artefactos
- Desequilibrio de clases (p. ej., tipos o regiones de cáncer poco frecuentes)
- Los modelos pueden favorecer los tipos de tejido comunes y tener un rendimiento inferior en los raros
- Sesgo en las predicciones y reducción de la sensibilidad
- 🛠️ Solución: Utilice conjuntos de datos de sobremuestreo, pérdida focal o equilibrio de clases
- Variabilidad de las manchas en los laboratorios (p. ej., H&E, IHC)
- Las diferencias de color afectan a la extracción de características
- Rendimiento deficiente en estilos de tinción invisibles
- 🛠️ Solución: Aplica la normalización y el aumento de manchas
🧠 ¿Tienes curiosidad por saber cómo funciona la normalización de las manchas? Lea esto artículo sobre métodos de transformación de manchas.
9. Tendencias e innovaciones emergentes
A medida que la patología digital madura, las nuevas innovaciones amplían los límites de la anotación, la segmentación y la formación. A continuación se muestran las tendencias tecnológicas más importantes que configuran la próxima generación de herramientas de patología impulsadas por la inteligencia artificial.
🔄 9.1. Anotación de modelo en bucle
En lugar de un etiquetado manual completo, los anotadores utilizan modelos de IA previamente entrenados para generar segmentaciones iniciales que luego se corrigen y refinan.
Ventajas:
- Aumenta la velocidad hasta en 60%
- Reduce la fatiga de los anotadores expertos
- Crea un continuo circuito de retroalimentación entre la anotación y el entrenamiento de modelos
🔧 Herramientas como Encord activo o Labelbox Boost proporcionan sugerencias en tiempo real que mejoran con el tiempo con más aportaciones de los usuarios.
🧠 9.2. Aprendizaje autosupervisado y débilmente supervisado
Dado el elevado costo de la anotación pericial en patología, aprendizaje autosupervisado (SSL) los métodos están ganando adeptos. El SSL preentrena los modelos mediante diapositivas sin anotaciones para aprender las representaciones de estructuras y texturas.
Casos de uso:
- Capacitación previa sobre grandes conjuntos de datos públicos (por ejemplo, The Cancer Genome Atlas)
- Reducir la necesidad de miles de máscaras a nivel de píxeles
- Arrancar modelos con etiquetas deslizantes
🔗 Un estudio del MICCAI 2021 demostró cómo el SSL mejoró la clasificación del cáncer colorrectal con solo el 10% de los datos etiquetados.
🌐 9.3. Aprendizaje federado en patología | IA
Los hospitales a menudo no pueden compartir los datos de los pacientes por motivos de privacidad. El aprendizaje federado permite que varias instituciones entrenar un modelo compartido sin intercambiar diapositivas sin procesar.
Impacto:
- Protege Cumplimiento de PHI y GDPR
- Permite la generalización entre centros
- Alienta colaboración multiinstitucional
🔗 Segmentación tumoral federada (FET) es un excelente ejemplo de IA federada aplicada a la segmentación de tumores cerebrales.
🧪 9.4. Generación y aumento de datos sintéticos
Con las GAN y los modelos de difusión, los investigadores pueden generar diapositivas de patología sintéticamente, ayudando a resolver problemas como:
- Representación de enfermedades raras
- Desequilibrio de datos en sets de entrenamiento
- Experimentos controlados con características perfectamente etiquetadas
Herramientas para explorar:
- Patología GAN para generar imágenes a nivel de celda
- Transferencia de estilo STAIN para unificar la tinción en los portaobjetos
🧬 9.5. La biología espacial se une a la segmentación de la IA
Técnicas emergentes de obtención de imágenes de tejidos multiplexados (p. ej., CÓDICE, MIBI, CY a OF) generan datos más allá de la tinción H&E, capturando la distribución espacial de docenas de biomarcadores simultáneamente.
Uso de la IA:
- Segmentación celular combinada con expresión de proteínas
- Agrupación espacial de células inmunitarias y células cancerosas
- Análisis del microambiente tumoral (TME) guiado por IA
🔎 Esta fusión de ómica espacial y la segmentación está a la vanguardia de investigación oncológica de precisión.
⚡ 9,6. Canalizaciones de anotación de patologías nativas de la nube
Los laboratorios modernos se están alejando del software local hacia plataformas basadas en la nube que apoyan:
- Almacenamiento y streaming WSI
- Acceso a revisores multiinstitucionales
- Inferencia y anotación respaldadas por GPU
🔧 Herramientas como Imágenes de AWS HealthLake y Suite de imágenes médicas de Google Cloud están creando infraestructuras para una IA patológica Scale AIble y nativa de la nube.
📊 Explore el Kit de herramientas de patología MONAI para el desarrollo de IA de código abierto.
10. Formatos y conversión de anotaciones de patología
🔄 Formatos comunes
- JSON, COCO, YOLO, PASCAL, VOZ
- GeoJSON para etiquetas poligonales
- Matrices de máscaras (.npy, .png) para segmentación
🔁 Herramientas de conversión
Conclusión: los datos son el diagnóstico
La precisión en la anotación de imágenes de patología no es solo una necesidad técnica, es una responsabilidad clínica. Cada polígono trazado, cada núcleo delineado, contribuye a crear modelos de IA que pueden ayudar a los patólogos, acelerar el descubrimiento de fármacos y mejorar los resultados del diagnóstico.
Con las herramientas, los flujos de trabajo y la experiencia adecuados, Patología asistida por IA no es un concepto futurista, ya está transformando los laboratorios de todo el mundo. Sin embargo, el éxito de estos sistemas depende de una cosa: anotaciones de alta calidad, consistentes y clínicamente relevantes.
📌 Trabaje con expertos en anotaciones de patología
¿Quiere Scale AIr su modelo de IA para la patología?
En Laboratorio de datos, nos especializamos en la anotación de patologías de grado clínico, ya sea la segmentación de tumores, la detección de núcleos o los flujos de trabajo complejos de WSI.
✅ Experiencia en oncología, neurología y enfermedades raras
✅ Canalizaciones que cumplen con HIPAA/GDPR
✅ Control de calidad dirigido por radiólogos y patólogos
✅ Formatos personalizados: máscaras COCO, YOLO, JSON o PNG
📩 Póngase en contacto con nosotros hoy para hablar sobre su proyecto y acelerar su hoja de ruta de IA para el cuidado de la salud.
📌 Relacionado: Descripción general de la anotación de imágenes médicas para la IA: modalidades, herramientas y casos de uso
📬 ¿Tienes preguntas o proyectos en mente? DataVLab
