En el ámbito del diagnóstico por imagen, la inteligencia artificial está generando cambios significativos que permiten a los profesionales de la salud identificar enfermedades complejas en etapas más tempranas. Uno de los mayores retos en este campo es el diagnóstico del cáncer de páncreas, cuya detección tardía limita las opciones de tratamiento y afecta negativamente la supervivencia de los pacientes. Ante esta situación, el apoyo a tecnologías innovadoras se vuelve crucial para trasladar nuevas soluciones al entorno clínico y mejorar el pronóstico de estas enfermedades. En este contexto surge Sycai Medical.
Transformación tecnológica en el sector salud
Sycai Medical es una startup española enfocada en la inteligencia artificial aplicada a la imagen médica. Su Director Técnico, Javier García, señala que inicialmente no tenían un objetivo médico claro; su intención era desarrollar tecnología avanzada para el análisis de imagen.
El cambio hacia el sector sanitario se produjo durante la pandemia de COVID-19, cuando la empresa se enfrentó a una urgente necesidad: apoyar al sistema sanitario en la gestión y diagnóstico de pacientes infectados. “La llegada de la pandemia nos llevó a crear nuestro primer software para analizar imágenes médicas, capaz de detectar signos de COVID-19 en radiografías”, explica García.
Este primer producto marcó un hito importante. La validación en un entorno clínico demostró que su tecnología podía aportar un valor significativo, lo que llevó al equipo a reconocer el potencial que tenía su innovación dentro del ámbito médico. “Nos dimos cuenta del gran impacto que nuestra tecnología podía tener en la precisión y eficiencia del diagnóstico por imagen”, añade.
Detección temprana del cáncer de páncreas
A partir de esa experiencia, Sycai Medical redefinió su misión hacia un desafío clínico crítico: la detección temprana de lesiones abdominales premalignas, con énfasis en el cáncer de páncreas. Esta enfermedad es particularmente letal porque generalmente se diagnostica en etapas avanzadas debido a la ausencia de síntomas iniciales. El equipo identificó aquí una oportunidad donde la inteligencia artificial podría hacer una diferencia significativa.
Así fue como establecieron su objetivo actual: “Detectar lesiones abdominales premalignas mediante imágenes radiológicas rutinarias, incluso cuando estas exploraciones se realizan por otros motivos”, afirma García. Su tecnología ha sido entrenada con más de 300,000 imágenes y validada clínicamente para no solo detectar lesiones sino también monitorear su evolución a lo largo del tiempo. “Nuestro método patentado ha demostrado ser altamente preciso al identificar lesiones y realizar un seguimiento efectivo”, asegura.
Un enfoque innovador para combatir el cáncer
El proyecto que desarrolla Sycai Medical, respaldado por Neotec del CDTI Innovación y cofinanciado por los fondos europeos MRR, presenta una solución única en Europa. Esta herramienta no solo identifica lesiones premalignas sino que también puede detectar el cáncer de páncreas y estratificarlo, proporcionando información clínica relevante sobre su posible evolución.
García detalla que antes del apoyo del CDTI contaban con un producto mínimo viable que permitía diagnósticos precoces en pacientes con alta probabilidad de desarrollar cáncer pancreático. Sin embargo, gracias a Neotec pudieron avanzar hacia una herramienta más sofisticada: “No solo identificamos lesiones precoces, sino también el cáncer mismo”.
Para lograr esto, desarrollaron redes neuronales específicamente entrenadas para esta tarea compleja. El cáncer de páncreas es notoriamente heterogéneo en forma y comportamiento clínico, lo cual representa un reto significativo. “Una de las mayores dificultades fue crear redes neuronales capaces de aprender esta variabilidad entre diferentes protocolos de imagen médica”, reconoce García.
Asegurando eficacia clínica y comercialización
Sycai Medical ha desarrollado un sistema orientado a la detección incidental: “Es capaz de alertar al radiólogo sobre lesiones compatibles con riesgo oncológico en pruebas no dirigidas al estudio del páncreas”. Este enfoque requería alta fiabilidad e integración fluida dentro del flujo hospitalario existente. García enfatiza: “Desarrollar una herramienta para detectar incidentalmente lesiones pancreáticas es un reto clínico importante”.
El desarrollo del sistema se basa en imágenes tomográficas computarizadas (CT), siendo esta prueba ampliamente utilizada para evaluaciones radiológicas iniciales. “Entrenamos nuestro modelo neuronal utilizando un amplio conjunto de datos provenientes tanto de tomografías confirmadas con cáncer como otras patologías o pacientes sanos”, explica García.
Toda esta tecnología ha pasado por rigurosos procesos de validación y certificación, obteniendo ya marcado CE y cumpliendo con las regulaciones MDR europeas. Además, ha sido evaluada multicéntricamente en varios hospitales, asegurando así su aplicabilidad real. Como resume García: “Nuestro producto ha sido validado garantizando fiabilidad y precisión”. Actualmente está listo para su implementación clínica y ya se encuentra en fase comercial.
Visión futura y compromiso con la salud
Sycai Medical no se detiene con la comercialización; tiene una visión ambiciosa: convertirse en referente internacional en diagnóstico incidental de lesiones cancerosas abdominales y predecir su evolución. Javier García explica: “Alcanzar este objetivo implica perfeccionar nuestra solución para el páncreas e incorporar capacidades predictivas más avanzadas para otros órganos”.
En un contexto global donde aumenta rápidamente la demanda por herramientas avanzadas basadas en IA para la salud, Sycai Medical se posiciona como un actor clave que combina innovación tecnológica con evidencia clínica sólida y compromiso regulatorio robusto.
Sycai Medical representa hoy una apuesta sólida dentro del ecosistema innovador español en diagnóstico asistido por inteligencia artificial.
"Nuestro objetivo es convertir esta tecnología en una herramienta habitual dentro hospitales y centros radiológicos", concluye García.
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