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AMLsoft es un sistema de soporte a la decisión clínica diseñado para el diagnóstico automatizado de Leucemia Aguda Mieloblástica (LAM), desarrollado en colaboración con el Instituto Maimónides de Investigación Biomédica de Córdoba (IMIBIC), la empresa Wimasis Image Analysis y el Departamento de Hematología del Hospital Reina Sofía de Córdoba.
AMLsoft automatiza el proceso de análisis y diagnóstico de muestras patológicas. El usuario carga una imagen de escáner patológico en formato SVS y el sistema, mediante algoritmos de inteligencia artificial, realiza las siguientes tareas:
• Divide la imagen en fragmentos (tiles) y evalúa su calidad.
• Extrae hasta 1.000 células relevantes para el diagnóstico.
• Presenta un mosaico visual de las células extraídas.
• Clasifica la muestra como positiva o negativa para LMA, indicando el nivel de confianza del diagnóstico.
• Permite la revisión manual de los resultados y el reentrenamiento del modelo de IA con nuevos ejemplos, mejorando así la precisión diagnóstica.
El objetivo principal es facilitar y agilizar el diagnóstico de LMA, reduciendo la carga de trabajo del personal médico y mejorando la precisión mediante el uso de inteligencia artificial.
La obra de tipo Software ha sido registrada por la Oficina de Transferencia de Tecnología del Sistema Sanitario Público de Andalucía (OTT-SSPA) donde se identifica por el código FIBICO-24024.
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Title Aplicación de apoyo al diagnóstico de LAM mediante imágenes y entrenamiento con inteligencia artificial (AMLsoft)
AMLsoft es un sistema de soporte a la decisión clínica diseñado para el diagnóstico automatizado de Leucemia Aguda Mieloblástica (LAM), desarrollado en colaboración con el Instituto Maimónides de Investigación Biomédica de Córdoba (IMIBIC), la empresa Wimasis Image Analysis y el Departamento de Hematología del Hospital Reina Sofía de Córdoba.
AMLsoft automatiza el proceso de análisis y diagnóstico de muestras patológicas. El usuario carga una imagen de escáner patológico en formato SVS y el sistema, mediante algoritmos de inteligencia artificial, realiza las siguientes tareas:
• Divide la imagen en fragmentos (tiles) y evalúa su calidad.
• Extrae hasta 1.000 células relevantes para el diagnóstico.
• Presenta un mosaico visual de las células extraídas.
• Clasifica la muestra como positiva o negativa para LMA, indicando el nivel de confianza del diagnóstico.
• Permite la revisión manual de los resultados y el reentrenamiento del modelo de IA con nuevos ejemplos, mejorando así la precisión diagnóstica.
El objetivo principal es facilitar y agilizar el diagnóstico de LMA, reduciendo la carga de trabajo del personal médico y mejorando la precisión mediante el uso de inteligencia artificial.
La obra de tipo Software ha sido registrada por la Oficina de Transferencia de Tecnología del Sistema Sanitario Público de Andalucía (OTT-SSPA) donde se identifica por el código FIBICO-24024.
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Tags patología digital., análisis de imágenes, hematología, soporte clínico, leucemia mieloide aguda, inteligencia artificial, mosaico celular, diagnóstico automatizado
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Identifier 2603124881272
Entry date Mar 12, 2026, 11:42 AM UTC
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Explotación 100.00 %. Holder SERVICIO ANDALUZ DE SALUD - Q9150013B. Date Mar 12, 2026.
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Author 25.00 %. Holder JOAQUÍN SANCHEZ GARCIA - 07870517D. Date Mar 12, 2026.
Author 25.00 %. Holder INMACULADACONCEPCION HERRERA ARROYO - 30459164B. Date Mar 12, 2026.
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