INTELIGENCIA ARTIFICIAL | Galardón para la empresa que en 2026 aplicará la IA para la detección del cáncer de mama y de pulmón
Un reconocimiento para una innovación gracias a la IA que salva vidas. La empresa Quibim ha sido galardonada con el Premio a la Scale-up Europea 2025 del IV Forum Europeo de Inteligencia Artificial de Alicante . Un reconocimiento por su liderazgo en el desarrollo de soluciones de IA aplicadas a la imagen médica, que permiten ya detectar ante el cáncer de próstata, el Alzheimer y el hígado graso. Y en 2026 contarán con herramientas para el cáncer de mama y el de pulmón.
[–>[–>[–>El premio ha sido entregado durante la segunda jornada del foro, que ha tenido lugar este jueves en el ADDA. El fundador y CEO de Quibim, Ángel Alberich Bayarri, ha recogido el galardón, de manos de Manuel Bonilla, presidente de Encuentros Now y director Corporativo de Innovación SHA&AB Living Group, y Toni Cabot, director de Información.
[–> [–>[–>Un momento de la intervención del CEO de Quibim en el Foro Europeo de Inteligencia Artificial en Alicante / Alex Domínguez
[–>[–>[–>
Alberich ha manifestado que «para mí es un gran orgullo y satisfacción recibir este premio. Me gustaría dar las gracias a Prensa Ibérica -grupo al que pertenece INFORMACIÓN- y también a todo el ecosistema de inteligencia artificial de Alicante».
[–>[–>[–>
Y ha explicado en que consiste la revolución que representa la actividad de su empresa y «por qué nos preocupa la imagen médica, por qué trabajamos con imágenes médicas y les aplicamos inteligencia artificial».
[–>[–>[–>Si analizamos las imágenes con inteligencia artificial, no solo podemos ver la enfermedad. Podemos ver también otros hallazgos que nos explican la vida de estos pacientes
[–>[–>[–>
Así, el CEO de Quibim ha destacado que han trabajado con imágenes de personas a las que no se les diagnosticó ningún hallazgo médico, es decir, ninguna patología. «Eran imágenes etiquetadas de normal por parte de los radiólogos, pero sin embargo todas ellas son patológicas y las hemos diagnosticado gracias a la inteligencia artificial. Pero más allá de que detectemos esa enfermedad, hay otros aspectos que al ojo humano del médico se le escapan».
[–>[–>[–>
Ver más allá
[–>[–>[–>
Y ha explicado que «nosotros decimos que la imagen es el fenotipo, que no es más que los genes. Y si nosotros analizamos las imágenes con inteligencia artificial, no solo podemos ver la enfermedad. Podemos ver también otros hallazgos que nos explican la vida de estos pacientes. Nos explican, por ejemplo, que aquí tenemos un paciente que tiene un buen músculo en la columna y nos está indicando que hace deporte. Tenemos un paciente que tiene mucha grasa subcutánea, significa que no está comiendo bien, no tiene una buena alimentación. Y la inteligencia artificial es capaz de capturar toda esta información«.
[–>[–>
[–>Estamos creando productos que analizan las imágenes médicas del cuerpo humano y emiten un diagnóstico y también una predicción o un pronóstico
[–>[–>[–>
Alberich ha apuntado que «nosotros lo que hicimos es, en lugar de crear una compañía que prestara servicios de análisis de inteligencia artificial, creamos una compañía de productos. Estamos creando productos que analizan las imágenes médicas del cuerpo humano y emiten un diagnóstico y también una predicción o un pronóstico».
[–>[–>[–>
Y ha señalado que «consideramos los modelos de inteligencia artificial como un activo, en lugar de considerarlo como un desarrollo de software que podríamos facturar por horas. Lo consideramos un activo que tiene una propiedad intelectual que podemos desarrollar en colaboración con la industria farmacéutica o con grandes institutos de investigación. Y a partir de aquí realizamos un proceso de desarrollo en el que destilamos toda esa investigación hasta que conseguimos obtener los productos finales».
[–>[–>[–>Un mismo lenguaje en todos los hospitales
[–>[–>[–>
Pero para poder poner esto en práctica, primero hay hacer que todas las máquinas y todos los hospitales hablen el mismo lenguaje de imagen, «porque las calidades de imagen son muy diferentes y hemos creado una IA generativa que lo que hace es estandarizar esa calidad de imagen para que todas las imágenes sean comparables. Recogemos muchos datos más allá de la imagen, la historia clínica, la anatomía patológica, los resultados de las biopsias y esto lo utilizamos tanto para entrenar modelos«. Y gracias a la IA les da a los médicos una sensibilidad que no tendrían.
[–>[–>[–>
Lo que queremos no es solo detectar la enfermedad o diagnosticarla, sino también poder predecir o pronosticar lo que va a ocurrir en un futuro y que esto sirva para toda la población
[–>[–>[–>
Eso sí, para esto «necesitamos tecnología, necesitamos mucha capacidad computacional. Al final lo que queremos no es solo detectar la enfermedad o diagnosticarla, sino también poder predecir o pronosticar lo que va a ocurrir en un futuro y que esto sirva para toda la población».
[–>[–>[–>
ceremonia de premiación / Alex Domínguez
[–>[–>[–>
Y gracias a todo este trabajo, ya tienes tres productos para la detección del cáncer de próstata, el Alzheimer y la esclerosis múltiple, y para el hígado graso. «Y nuestras próximas herramientas en el año 2026 serán en cáncer de mama y el cáncer de pulmón«.
[–>[–>[–>
Y ha señalado que el objetivo es «mover la imagen cada vez más a etapas más tempranas para ser preventivos«. Es decir, por qué no pensamos en hacer imagen antes de los síntomas y no después. Y esto es un ejemplo de cómo contribuimos a ese gemelo digital que no lo hemos resuelto todavía. El gemelo digital al final es una gran obra de ingeniería que requerirá mucha investigación, pero sin duda la imagen médica, el cómo estoy ahora por dentro, esa captura de los datos será una parte fundamental».
[–>[–>[–>
Suscríbete para seguir leyendo
Puedes consultar la fuente de este artículo aquí