El Hospital Anam de la Universidad de Corea anunció el día 22 que el profesor de Neurocirugía Kang Shin-hyuk había recibido un premio de investigación en el 66.º Congreso de Otoño de la Sociedad Coreana de Neurocirugía de 2026, celebrado del 15 al 17.
Kang recibió el premio por investigar una técnica que combina la endomicroscopía láser confocal con la inteligencia artificial (IA) para diagnosticar tumores cerebrales durante la operación. El método consiste en aplicar un colorante fluorescente al tejido extraído durante la intervención, obtener imágenes de alta resolución y analizarlas para establecer el diagnóstico.
El artículo premiado se titula «AI Augmented Confocal Laser Endomicroscopy for Rapid Intraoperative Diagnosis of Brain Tumors» («Endomicroscopía láser confocal asistida por IA para el diagnóstico rápido de tumores cerebrales durante la cirugía»).
En la cirugía de tumores cerebrales es importante extirpar el tumor con precisión y preservar al máximo el tejido cerebral sano. Sin embargo, la prueba convencional de referencia, el análisis de cortes de tejido congelado, suele tardar entre 20 y 30 minutos en ofrecer un resultado, lo que limita la toma de decisiones en tiempo real durante la intervención.
El trabajo fue un estudio clínico prospectivo y multicéntrico en el que participaron el Hospital Anam de la Universidad de Corea, el Hospital de la Universidad Nacional de Seúl, el Centro Médico Samsung de Seúl y el Hospital St. Michael’s de la Universidad de Toronto, en Canadá. Kang participó como autor de correspondencia.
El equipo evaluó la capacidad diagnóstica de la endomicroscopía láser confocal y desarrolló y validó un modelo de diagnóstico por IA basado en el análisis de imágenes. Analizó 461 muestras de tejido obtenidas de 376 pacientes.
La precisión diagnóstica de la endomicroscopía láser confocal fue del 94 %, comparable a la del análisis de cortes de tejido congelado (92 %). El tiempo necesario para obtener el diagnóstico —mediana— fue de 5 minutos y 56 segundos, unos 14 minutos menos que con el análisis de cortes de tejido congelado (20 minutos). El modelo de IA alcanzó una precisión del 94 % para determinar si había un tumor y del 88 % para identificar el tipo de tumor.
«Este premio tiene un significado especial porque reconoce la importancia de nuestra investigación para lograr diagnósticos más rápidos y precisos durante la cirugía de tumores cerebrales mediante la combinación de inteligencia artificial y endomicroscopía láser confocal», declaró el profesor Kang Shin-hyuk. «Seguiremos desarrollando técnicas de diagnóstico intraoperatorio para ayudar a los profesionales sanitarios a tomar decisiones precisas y contribuir a mejorar la seguridad de los pacientes y los resultados de los tratamientos».
«cCeLL», la plataforma utilizada en el estudio, es una plataforma de biopsia digital de tejidos basada en la endomicroscopía láser confocal y desarrollada por VPIX Medical. El equipo continúa investigando en el marco del «Proyecto de I+D para la generación de resultados innovadores entre Corea y Estados Unidos de hospitales centrados en la investigación», junto con el Hospital Anam de la Universidad de Corea y el equipo de IA de esa universidad, el Hospital de la Universidad Nacional de Seúl, el Centro Médico Samsung de Seúl, el Hospital Boramae, el Centro Nacional del Cáncer, VPIX Medical, la Universidad de Harvard y el Hospital de la Universidad de Pensilvania, en Estados Unidos, entre otros.
El artículo se publicó el pasado mes de abril en la revista científica internacional «npj Digital Medicine», perteneciente a la familia de revistas Nature.
