Premios
Nuestra apuesta por desarrollar pruebas de diagnóstico médico por imagen gracias a la Inteligencia Artificial tiene reconocimiento internacional. Repasamos todos los premios recibidos hasta la fecha.
Mayo 2023
Transmural Biotech recibe el Certificado de Excelencia de Excelencia por parte del Organismo Notificado IMQ.
Mayo 2023
Julio 2021
En el top 10 de los proveedores europeos de soluciones de Inteligencia Artificial
Healthcare Tech Outlook
Julio 2021
Octubre 2020
Entre las 10 mejores empresas del 2020
The CXO Fortune
Octubre 2020
Julio 2020
En el top 10 de los proveedores europeos de soluciones de Inteligencia Artificial
Healthcare Tech Outlook
Julio 2020
Enero 2020
quantusFLM, mejor caso de Inteligencia Artificial basada en imágenes
38th Annual Conference JP Morgan Healthcare
Enero 2020
Diciembre 2019
Premio a la innovación más prometedora en Medicina Digital 2019 por quantusFLM
Organización americana NODE.Health
Diciembre 2019
Noviembre 2019
Transmural Biotech una de las empresas digitales más relevantes de 2019
Silicon Review
Noviembre 2019
Mayo 2019
Transmural Biotech: empresa internacional de referencia en inteligencia artificial
Hospitalar Sâo Paulo 2019
Mayo 2019
Abril 2019
En el top 20 de las medtech más innovadoras del mundo
Technology Innovators
Abril 2019
Junio 2015
Entre las 10 jóvenes empresas con más futuro
L’Economic
Junio 2015
Mayo 2014
Transmural Biotech gana el MIHealth Innovation Awards 2014
MIHealth
Mayo 2014
Febrero 2012
Recibimos el premio «Research Award from the Society» de la Society for Maternal-Fetal Medicine de EE.UU
Society for Maternal-Fetal Medicine
Febrero 2012
Noticias científicas
El trabajo de investigación y desarrollo de nuestro departamento de I+D, realizado junto a grupos de investigación de excelencia, está presente en congresos y foros internacionales.
Abril 2022
Anuncio de Ampliación de Capital de la compañía
Junta General
Abril 2022
Marzo 2022
Se publica el artículo que evalúa la eficacia de quantusSKIN en MDPI
Marzo 2022
Febrero 2020
Presentación del avance de las investigaciones sobre ‘deep learning’ para predecir la edad gestacional del feto y mejorar el diagnóstico del retraso de crecimiento intrauterino
BCNatal Fetal Medicine Research Center
Febrero 2020
Octubre 2019
La Inteligencia Artificial de Transmural Biotech permite un diagnóstico más rápido y preciso de complicaciones maternofetales
BCNatal Fetal Medicine Research Center & Universidad de Barcelona
Octubre 2019
Octubre 2019
Presentamos en Berlín: ‘Clasificación automática de imágenes de ultrasonido fetal: una aplicación de la Inteligencia Artificial para la medicina fetal’
29th World Congress on Ultrasound in Obstetrics and Gynecology
Octubre 2019
Febrero 2019
El estudio multicéntrico de quantusFLM en ‘Nature’
Scientific Reports
Febrero 2019
Prensa
Los avances en biotecnología de Transmural Biotech se han ganado un espacio en los medios de comunicación. Nuestra apuesta por la medicina del futuro y nuestro compromiso con la ciencia son noticia.
Noviembre 2022
Los medios se hacen eco de nuestro último logro: la validación europea y obtención del Marcaje CE de quantusMM, nuestro test basado en IA para la ayuda al diagnóstico del cáncer de mama
Transmural Biotech
Noviembre 2022
Noviembre 2022
La revista “The Chief’s Digest” habla de Transmural biotech como «Una de las 25 compañías más innovadoras a tener en cuenta».
Transmural Biotech
Noviembre 2022
Febrero 2022
Transmural Biotech: Transmural imparte su primer seminario de Formación
Transmural Biotech
Febrero 2022
Septiembre 2021
Transmural Biotech: Visita de ASISA a la Facultad Unimed
Transmural Biotech
Septiembre 2021
Julio 2021
Transmural Biotech: Spearheading Innovation in Biotechnology
Transmural Biotech
Julio 2021
Mayo 2021
Miguel Ángel Lorente, CEO de Transmural: “España está entre los seis países punteros en biotecnología médica”
Transmural Biotech
Mayo 2021
Agosto 2019
La prematuridad ya es predecible, nace quantusPREMATURITY
Transmural Biotech
Agosto 2019
Noviembre 2018
La prueba no invasiva para determinar la madurez pulmonar del feto reduce el uso de corticoides
Diario Médico
Noviembre 2018
Enero 2018
México participa en la investigación internacional sobre quantusFLM
Fundación Carlos Slim
Enero 2018
En las redes
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Hemos entrevistado al Dr. Ramiro Méndez Fernández: “Las soluciones de IA tienen que ser fiables y fáciles de usar”![]()
Como Jefe de Radiología Abdominal del Hospital Universitario Nuestra Señora del Rosario, reflexiona sobre la IA aplicada a la radiología tras recibir el premio a la Profesión en Radiología, que otorga la Sociedad Española de Radiología Médica.![]()
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Pregunta: ¿Qué confianza le merece la IA aplicada al diagnóstico por imagen?![]()
Respuesta: Hay un tipo de IA con la que ya trabajamos con eficacia para conseguir ahorros de tiempo en ayuda al diagnóstico. Otra cosa es que se aplique a los estudios radiológicos, donde estamos en los albores. Fuera del diagnóstico, hay fabricantes de equipos que con IA están mejorando la calidad de la imagen o que reducen la dosis de radiación en las técnicas de imagen que emplean radiación. También funciona bien para programar mejor los planos de corte de los estudios.![]()
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P: ¿En qué otros campos creen que sería de ayuda para un radiólogo? ![]()
R: Siempre que fueran fiables serían sumamente útiles en la ayuda a la detección de lesiones más allá del cribado rutinario y en el seguimiento de pacientes con tratamientos oncológicos, para comprobar si las lesiones aumentan o disminuyen de tamaño. También en radiómica, que trata de detectar en las imágenes aspectos que a lo mejor el ojo humano no ve. Esto nos abriría la puerta a clasificar mejor la agresividad de los tumores. ![]()
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P: ¿Cómo valora la fiabilidad de los sistemas que ya funcionan? ![]()
R: La mayoría tienden más a la sensibilidad, que a la especificidad. Si usted le pide que analice una radiografía para buscar nódulos pulmonares, marca muchos más nódulos de los que hay. Ahora mismo este es el problema que tienen. Es cuestión de tiempo y con datos más adecuados que se alcance esa fiabilidad necesaria.![]()
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P: ¿Dónde cree que la IA actúa mejor en el cribado o en las pruebas específicas?![]()
R: En ambas. Se comienza con el cribado porque es más fácil encontrar poblaciones grandes con resultados dicotómicos, donde se separan los resultados normales de los que tienen algo buscando más la sensibilidad que la especificidad. Hay otros campos con mucho interés como una lesión pulmonar. Imagínese si antes de hacer la biopsia se puede ver, por el análisis de la imagen, si es benigno o no. Esto significa que si no hay patología basta con hacer seguimiento y nos ahorraría cantidad de biopsias innecesarias. También en las pruebas específicas porque cuando se detecta nos permite clasificarla de forma adecuada.![]()
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P: ¿Cuáles son las pruebas más difíciles para un radiólogo?![]()
R: No es un tema de dificultad, ya que los radiólogos nos hemos especializado mucho por áreas. El problema reside en que hay muchos pacientes que presentan un cuadro estándar de una enfermedad y es más fácil de diagnosticar. Otros, en cambio, no son tan sencillos como parecen y esas pruebas, como atípicas, son las más complejas. Intentamos hacer siempre un diagnóstico fino y encontrar lesiones en un primer estado. ![]()
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P: ¿Y como especialista en abdomen? ![]()
R: La IA nos puede ayudar muchísimo tanto en el trabajo rutinario, con gran cantidad de pacientes, como para buscar la eficiencia en esos pacientes con patologías más atípicas o complejas para diagnosticar o para los que no responden al tratamiento estándar con respecto a la patología que, en principio, presentan. ![]()
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P: ¿Qué le pide a estos nuevos sistemas de IA generativa? ![]()
R: Que sean fiables y fáciles de usar. Si requieren muchos pasos y nos va a llevar mucho tiempo su aprendizaje, ya le digo que nunca se van a utilizar.![]()
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P: ¿Cuáles son las principales barreras para implementar la IA en los hospitales? ![]()
R: Los gerentes siempre van a pedir que el rendimiento de la IA sea rentable y los médicos fiabilidad y usabilidad. ![]()
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P: ¿Dónde la implementaría Ud.?![]()
R: En las historias clínicas. Cada doctor escribe su parte y son muy largas. Sería muy útil y un ahorro de tiempo enorme, si empleando los prompts adecuados, la IA sacase los datos que cada especialista requiere. Otro ámbito fundamental sería en la repetición de pruebas, para evitar que los especialistas prescribamos pruebas radiológicas similares.![]()
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P: ¿ Ven los médicos la IA generativa como una amenaza? ![]()
R: Sinceramente creo que a los médicos el trabajo no nos va a faltar y que este tipo de ayudas, al contrario, son muy bienvenidas, porque las poblaciones cada vez son más numerosas.
✨ Resumen de logros 2024: ¡Un año transformador para Transmural Biotech! ✨![]()
Este año ha estado lleno de avances clave en innovación, tecnología y expansión internacional. Estos son algunos de nuestros hitos destacados:![]()
🔹 Participación en eventos globales: #MadBlue, Hospitalar Brasil y RNSA Chicago.![]()
🔹 Nuevos clientes internacionales en México y Brasil.![]()
🔹 Lanzamiento del piloto de teledermatología #Telederma. ![]()
🔹 Primera implantación de nuestras soluciones en un sistema público de salud.![]()
🔹 Puesta en marcha de quantusMM en el sistema público de salud del País Vasco (Osakidetza)![]()
🔹 Se han adjudicado dos concursos en CatSalut, futura implantación en el ICS.![]()
🔹 Nuevos algoritmos: quantusGL, quantusMM, quantusOS, quantusRT, y otros en desarrollo.![]()
🔹 Renovación de certificaciones: AEMPS, ISO y ENS.![]()
🔹 Presentación del manual ético para el uso de IA en salud.![]()
💡 Estos logros refuerzan nuestro compromiso con la calidad, la innovación y la transformación del sector de la salud. ¡Gracias a nuestro equipo y socios por hacerlo posible!![]()
#Innovación #InteligenciaArtificial #salud
Así es como un médico utiliza IA para diferenciar lesiones benignas y malignas en la piel![]()
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🛜 La inteligencia artificial ya ha empezado a revolucionar el hashtag#diagnóstico de lesiones hashtag#cutáneas. Esta herramienta, basada en algoritmos entrenados con ingentes bases de datos, ya es capaz de analizar imágenes de lunares o manchas, buscando características como el color, el tamaño, la forma y los bordes para diferenciar entre lesiones hashtag#malignas y hashtag#benignas. Esto marca un antes y un después en la atención al paciente. Además de su impacto clínico, esta solución, nada invasiva y de muy fácil manejo, a través de un móvil, como muestra el médico en el vídeo, supone beneficios prácticos muy importantes. ![]()
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🛜 Para el médico de atención hashtag#primaria, usar esta tecnología, se traduce en poder descartar los casos benignos en consulta. Algo crucial ya que le libera tiempo para atender a pacientes con patologías más complejas y, sobre todo, reduce la carga asistencial en dermatología. Un paso importante dado que, la dermatología, es una de las especialidades con mayor tiempo de espera, en total 118 días, según el informe del Sistema Nacional de Salud del primer semestre de 2024.![]()
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🏥 Pero, además, supone un apoyo a los especialistas a la hora de tomar decisiones. Esta ayuda, es especialmente valiosa, en contextos de alta demanda o en áreas con acceso limitado a especialistas, donde la IA puede actuar como un filtro inicial eficiente. También como apoyo en el seguimiento a largo plazo ya que puede utilizarse para monitorear la evolución de los lunares a lo largo del tiempo, lo que facilita la detección temprana de cualquier cambio sospechoso.![]()
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😷 No olvidemos que en España se detectan 7.881 nuevos casos de melanoma cutáneo al año, según la Sociedad Española de Oncología Médica, SEOM. Frente a su aparición, la prevención y detección temprana mejoran enormemente las posibilidades de curación. La IA ha llegado como una tecnología complementaria, nunca sustitutiva del juicio clínico del médico. Sus resultados deben siempre ser interpretados y confirmados por un profesional de la salud. ![]()
hashtag#salud hashtag#tecnologia hashtag#deeplearning Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM) hashtag#derma hashtag#detección hashtag#melanoma hashtag#carcinoma hashtag#lunar![]()
hashtag#cancer hashtag#piel hashtag#skin hashtag#lesión hashtag#IA hashtag#algoritmos hashtag#imagen hashtag#prevención ![]()
hashtag#oncologia hashtag#mancha hashtag#bienestar
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When this happens, it's usually because the owner only shared it with a small group of people, changed who can see it or it's been deleted.
Trabajamos con tus imágenes médicas, eso sí, anonimizadas ![]()
🔘 Las investigaciones médicas exigen hoy grandes volúmenes de hashtag#datos para avanzar en el conocimiento del origen y tratamiento de las hashtag#enfermedades. Pero manejar estos datos exige garantizar por completo la hashtag#privacidad de los pacientes. Y para ello, es preciso someter la imagen médica con la que trabajamos, como ecografías o mamografías, a un proceso de hashtag#anonimización. Esto es, eliminar o modificar información que podría usarse para identificar a una persona. ![]()
![]()
🔘 Anonimizar no es solo proteger datos como el nombre del paciente, sino también cualquier información sensible o identificativa que pueda estar vinculada a la imagen. En Transmural hemos desarrollado un Manual de Ética de la IA que garantiza una interacción transparente y segura entre sistemas de IA y humanos, evitando malentendidos y posibles consecuencias no deseadas en conformidad con las leyes de protección de datos y privacidad aplicables. ![]()
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🏥 Los hashtag#hospitales realizan varias procesos para que las imágenes que ceden a la investigación lleguen a nosotros sin rastro de posible identificación: ![]()
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🤚 Eliminación de hashtag#metadatos sensibles![]()
Las imágenes médicas digitales contienen metadatos, es decir, información privada del paciente entre la que se incluye su nombre y apellidos, número de identificación o su fecha de nacimiento. La primera tarea de los ingenieros de los centros asistenciales, con la asesoría de Transmural, es eliminar o modificar estos metadatos para que no haya ningún vínculo directo con el paciente.![]()
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🤚 Modificación de etiquetas ![]()
Los ingenieros utilizan algoritmos para detectar, eliminar o difuminar esos datos personales dentro de la imagen. Esto requiere mucha precisión y profesionalidad para que no afecte a la calidad de dicha imagen necesaria para la investigación médica.![]()
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🤚 Uso de algoritmos avanzados![]()
En ciertos casos, técnicas de IA ayudan a detectar automáticamente cualquier información identificativa tanto en los metadatos como en la imagen misma. Esto acelera y automatiza el proceso de anonimización, reduciendo el margen de error.![]()
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🤚 Control y verificación:![]()
Una vez realizado el proceso de anonimización, los ingenieros pasan las imágenes por varias capas de revisión y validación para asegurarse de que no queda ningún dato que pueda identificar al paciente. También se cumplen regulaciones estrictas europeas para garantizar el cumplimiento legal de la protección de datos.![]()
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¿Cómo garantizamos en Transmural esta anonimización? ![]()
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🔘 Cumplimos con las exigencias del Esquema Nacional de Seguridad, ENS, el marco normativo que establece las directrices y medidas necesarias para garantizar la protección de la información y los sistemas utilizados por las administraciones públicas y las entidades que colaboran con ellas. Su objetivo es salvaguardar la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos, fomentando una gestión de riesgos eficiente y asegurando la prestación segura de servicios electrónicos.
Hemos entrevistado al Dr. Ramiro Méndez Fernández: “Las soluciones de IA tienen que ser fiables y fáciles de usar”![]()
Como Jefe de Radiología Abdominal del Hospital Universitario Nuestra Señora del Rosario, reflexiona sobre la IA aplicada a la radiología tras recibir el premio a la Profesión en Radiología, que otorga la Sociedad Española de Radiología Médica.![]()
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Pregunta: ¿Qué confianza le merece la IA aplicada al diagnóstico por imagen?![]()
Respuesta: Hay un tipo de IA con la que ya trabajamos con eficacia para conseguir ahorros de tiempo en ayuda al diagnóstico. Otra cosa es que se aplique a los estudios radiológicos, donde estamos en los albores. Fuera del diagnóstico, hay fabricantes de equipos que con IA están mejorando la calidad de la imagen o que reducen la dosis de radiación en las técnicas de imagen que emplean radiación. También funciona bien para programar mejor los planos de corte de los estudios.![]()
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P: ¿En qué otros campos creen que sería de ayuda para un radiólogo? ![]()
R: Siempre que fueran fiables serían sumamente útiles en la ayuda a la detección de lesiones más allá del cribado rutinario y en el seguimiento de pacientes con tratamientos oncológicos, para comprobar si las lesiones aumentan o disminuyen de tamaño. También en radiómica, que trata de detectar en las imágenes aspectos que a lo mejor el ojo humano no ve. Esto nos abriría la puerta a clasificar mejor la agresividad de los tumores. ![]()
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P: ¿Cómo valora la fiabilidad de los sistemas que ya funcionan? ![]()
R: La mayoría tienden más a la sensibilidad, que a la especificidad. Si usted le pide que analice una radiografía para buscar nódulos pulmonares, marca muchos más nódulos de los que hay. Ahora mismo este es el problema que tienen. Es cuestión de tiempo y con datos más adecuados que se alcance esa fiabilidad necesaria.![]()
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P: ¿Dónde cree que la IA actúa mejor en el cribado o en las pruebas específicas?![]()
R: En ambas. Se comienza con el cribado porque es más fácil encontrar poblaciones grandes con resultados dicotómicos, donde se separan los resultados normales de los que tienen algo buscando más la sensibilidad que la especificidad. Hay otros campos con mucho interés como una lesión pulmonar. Imagínese si antes de hacer la biopsia se puede ver, por el análisis de la imagen, si es benigno o no. Esto significa que si no hay patología basta con hacer seguimiento y nos ahorraría cantidad de biopsias innecesarias. También en las pruebas específicas porque cuando se detecta nos permite clasificarla de forma adecuada.![]()
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P: ¿Cuáles son las pruebas más difíciles para un radiólogo?![]()
R: No es un tema de dificultad, ya que los radiólogos nos hemos especializado mucho por áreas. El problema reside en que hay muchos pacientes que presentan un cuadro estándar de una enfermedad y es más fácil de diagnosticar. Otros, en cambio, no son tan sencillos como parecen y esas pruebas, como atípicas, son las más complejas. Intentamos hacer siempre un diagnóstico fino y encontrar lesiones en un primer estado. ![]()
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P: ¿Y como especialista en abdomen? ![]()
R: La IA nos puede ayudar muchísimo tanto en el trabajo rutinario, con gran cantidad de pacientes, como para buscar la eficiencia en esos pacientes con patologías más atípicas o complejas para diagnosticar o para los que no responden al tratamiento estándar con respecto a la patología que, en principio, presentan. ![]()
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P: ¿Qué le pide a estos nuevos sistemas de IA generativa? ![]()
R: Que sean fiables y fáciles de usar. Si requieren muchos pasos y nos va a llevar mucho tiempo su aprendizaje, ya le digo que nunca se van a utilizar.![]()
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P: ¿Cuáles son las principales barreras para implementar la IA en los hospitales? ![]()
R: Los gerentes siempre van a pedir que el rendimiento de la IA sea rentable y los médicos fiabilidad y usabilidad. ![]()
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P: ¿Dónde la implementaría Ud.?![]()
R: En las historias clínicas. Cada doctor escribe su parte y son muy largas. Sería muy útil y un ahorro de tiempo enorme, si empleando los prompts adecuados, la IA sacase los datos que cada especialista requiere. Otro ámbito fundamental sería en la repetición de pruebas, para evitar que los especialistas prescribamos pruebas radiológicas similares.![]()
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P: ¿ Ven los médicos la IA generativa como una amenaza? ![]()
R: Sinceramente creo que a los médicos el trabajo no nos va a faltar y que este tipo de ayudas, al contrario, son muy bienvenidas, porque las poblaciones cada vez son más numerosas.
✨ Resumen de logros 2024: ¡Un año transformador para Transmural Biotech! ✨![]()
Este año ha estado lleno de avances clave en innovación, tecnología y expansión internacional. Estos son algunos de nuestros hitos destacados:![]()
🔹 Participación en eventos globales: #MadBlue, Hospitalar Brasil y RNSA Chicago.![]()
🔹 Nuevos clientes internacionales en México y Brasil.![]()
🔹 Lanzamiento del piloto de teledermatología #Telederma. ![]()
🔹 Primera implantación de nuestras soluciones en un sistema público de salud.![]()
🔹 Puesta en marcha de quantusMM en el sistema público de salud del País Vasco (Osakidetza)![]()
🔹 Se han adjudicado dos concursos en CatSalut, futura implantación en el ICS.![]()
🔹 Nuevos algoritmos: quantusGL, quantusMM, quantusOS, quantusRT, y otros en desarrollo.![]()
🔹 Renovación de certificaciones: AEMPS, ISO y ENS.![]()
🔹 Presentación del manual ético para el uso de IA en salud.![]()
💡 Estos logros refuerzan nuestro compromiso con la calidad, la innovación y la transformación del sector de la salud. ¡Gracias a nuestro equipo y socios por hacerlo posible!![]()
#Innovación #InteligenciaArtificial #salud
Así es como un médico utiliza IA para diferenciar lesiones benignas y malignas en la piel![]()
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🛜 La inteligencia artificial ya ha empezado a revolucionar el hashtag#diagnóstico de lesiones hashtag#cutáneas. Esta herramienta, basada en algoritmos entrenados con ingentes bases de datos, ya es capaz de analizar imágenes de lunares o manchas, buscando características como el color, el tamaño, la forma y los bordes para diferenciar entre lesiones hashtag#malignas y hashtag#benignas. Esto marca un antes y un después en la atención al paciente. Además de su impacto clínico, esta solución, nada invasiva y de muy fácil manejo, a través de un móvil, como muestra el médico en el vídeo, supone beneficios prácticos muy importantes. ![]()
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🛜 Para el médico de atención hashtag#primaria, usar esta tecnología, se traduce en poder descartar los casos benignos en consulta. Algo crucial ya que le libera tiempo para atender a pacientes con patologías más complejas y, sobre todo, reduce la carga asistencial en dermatología. Un paso importante dado que, la dermatología, es una de las especialidades con mayor tiempo de espera, en total 118 días, según el informe del Sistema Nacional de Salud del primer semestre de 2024.![]()
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🏥 Pero, además, supone un apoyo a los especialistas a la hora de tomar decisiones. Esta ayuda, es especialmente valiosa, en contextos de alta demanda o en áreas con acceso limitado a especialistas, donde la IA puede actuar como un filtro inicial eficiente. También como apoyo en el seguimiento a largo plazo ya que puede utilizarse para monitorear la evolución de los lunares a lo largo del tiempo, lo que facilita la detección temprana de cualquier cambio sospechoso.![]()
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😷 No olvidemos que en España se detectan 7.881 nuevos casos de melanoma cutáneo al año, según la Sociedad Española de Oncología Médica, SEOM. Frente a su aparición, la prevención y detección temprana mejoran enormemente las posibilidades de curación. La IA ha llegado como una tecnología complementaria, nunca sustitutiva del juicio clínico del médico. Sus resultados deben siempre ser interpretados y confirmados por un profesional de la salud. ![]()
hashtag#salud hashtag#tecnologia hashtag#deeplearning Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM) hashtag#derma hashtag#detección hashtag#melanoma hashtag#carcinoma hashtag#lunar![]()
hashtag#cancer hashtag#piel hashtag#skin hashtag#lesión hashtag#IA hashtag#algoritmos hashtag#imagen hashtag#prevención ![]()
hashtag#oncologia hashtag#mancha hashtag#bienestar
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When this happens, it's usually because the owner only shared it with a small group of people, changed who can see it or it's been deleted.
Trabajamos con tus imágenes médicas, eso sí, anonimizadas ![]()
🔘 Las investigaciones médicas exigen hoy grandes volúmenes de hashtag#datos para avanzar en el conocimiento del origen y tratamiento de las hashtag#enfermedades. Pero manejar estos datos exige garantizar por completo la hashtag#privacidad de los pacientes. Y para ello, es preciso someter la imagen médica con la que trabajamos, como ecografías o mamografías, a un proceso de hashtag#anonimización. Esto es, eliminar o modificar información que podría usarse para identificar a una persona. ![]()
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🔘 Anonimizar no es solo proteger datos como el nombre del paciente, sino también cualquier información sensible o identificativa que pueda estar vinculada a la imagen. En Transmural hemos desarrollado un Manual de Ética de la IA que garantiza una interacción transparente y segura entre sistemas de IA y humanos, evitando malentendidos y posibles consecuencias no deseadas en conformidad con las leyes de protección de datos y privacidad aplicables. ![]()
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🏥 Los hashtag#hospitales realizan varias procesos para que las imágenes que ceden a la investigación lleguen a nosotros sin rastro de posible identificación: ![]()
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🤚 Eliminación de hashtag#metadatos sensibles![]()
Las imágenes médicas digitales contienen metadatos, es decir, información privada del paciente entre la que se incluye su nombre y apellidos, número de identificación o su fecha de nacimiento. La primera tarea de los ingenieros de los centros asistenciales, con la asesoría de Transmural, es eliminar o modificar estos metadatos para que no haya ningún vínculo directo con el paciente.![]()
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🤚 Modificación de etiquetas ![]()
Los ingenieros utilizan algoritmos para detectar, eliminar o difuminar esos datos personales dentro de la imagen. Esto requiere mucha precisión y profesionalidad para que no afecte a la calidad de dicha imagen necesaria para la investigación médica.![]()
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🤚 Uso de algoritmos avanzados![]()
En ciertos casos, técnicas de IA ayudan a detectar automáticamente cualquier información identificativa tanto en los metadatos como en la imagen misma. Esto acelera y automatiza el proceso de anonimización, reduciendo el margen de error.![]()
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🤚 Control y verificación:![]()
Una vez realizado el proceso de anonimización, los ingenieros pasan las imágenes por varias capas de revisión y validación para asegurarse de que no queda ningún dato que pueda identificar al paciente. También se cumplen regulaciones estrictas europeas para garantizar el cumplimiento legal de la protección de datos.![]()
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¿Cómo garantizamos en Transmural esta anonimización? ![]()
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🔘 Cumplimos con las exigencias del Esquema Nacional de Seguridad, ENS, el marco normativo que establece las directrices y medidas necesarias para garantizar la protección de la información y los sistemas utilizados por las administraciones públicas y las entidades que colaboran con ellas. Su objetivo es salvaguardar la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos, fomentando una gestión de riesgos eficiente y asegurando la prestación segura de servicios electrónicos.