Javier García, Director Técnico y cofundador de Sycai Medical: “El apoyo del CDTI Innovación y los fondos europeos MRR nos ha permitido desarrollar un sistema capaz de mejorar la precisión diagnóstica y la detección del cáncer de páncreas”

En el ámbito del diagnóstico por imagen, la inteligencia artificial está impulsando transformaciones profundas que permiten a los profesionales sanitarios detectar enfermedades cada vez más complejas en fases cada vez más tempranas. Entre ellas, el cáncer de páncreas se mantiene como uno de los mayores desafíos: su diagnóstico tardío limita de manera considerable las opciones terapéuticas y reduce la supervivencia. Ante esta realidad, el apoyo a tecnologías de alto impacto se vuelve esencial para que nuevas soluciones puedan trasladarse al entorno clínico y contribuir a mejorar el pronóstico de estas enfermedades. En este escenario de necesidad sanitaria y oportunidad tecnológica, surge Sycai Medical.
 

De la tecnología al ámbito sanitario

Sycai Medical surge como una startup española dedicada a la inteligencia artificial en imagen médica, con un origen centrado en la innovación tecnológica y, tal y como recuerda Javier García, Director Técnico de la compañía, “En un inicio no teníamos un objetivo médico concreto, queríamos desarrollar tecnología avanzada de análisis de imagen”.

Posteriormente, el giro hacia el sector salud llegó con un acontecimiento inesperado: la pandemia de COVID-19. La empresa se encontró ante una situación que combinaba urgencia sanitaria, saturación hospitalaria y necesidad de herramientas capaces de apoyar a los radiólogos. Como explica García, “Con la llegada de la pandemia nos encontramos con una necesidad urgente: apoyar al sistema sanitario en el diagnóstico y gestión de pacientes con COVID-19. A partir de ahí desarrollamos nuestro primer software de análisis de imagen médica, capaz de detectar signos de la enfermedad en radiografías de tórax”.

Ese primer producto marcó un antes y un después. La validación en un entorno clínico real permitió constatar que su tecnología podía aportar un valor tangible y abrió una nueva perspectiva dentro del equipo. “Durante ese proceso nos dimos cuenta del enorme potencial que tenía nuestra tecnología dentro del ámbito médico, especialmente para mejorar la precisión y eficiencia en los diagnósticos por imagen”, añade.

A raíz de esa experiencia, Sycai Medical reorientó su objetivo hacia un reto clínico de enorme impacto: la detección temprana de lesiones abdominales premalignas, con especial foco en el cáncer de páncreas. Esta enfermedad, una de las más mortales, suele diagnosticarse en fases avanzadas porque no presenta síntomas en su etapa inicial. El equipo identificó aquí un vacío clínico en el que la inteligencia artificial podía marcar una diferencia vital.

Fue así como la empresa consolidó su misión actual: “Detectar de manera temprana y premaligna lesiones abdominales a partir de imágenes radiológicas de rutina, incluso cuando las exploraciones se realizan por motivos no relacionados”, asegura García. Su tecnología, entrenada con más de 300.000 imágenes y validada clínicamente, no solo detecta lesiones, sino que además monitoriza automáticamente su evolución a lo largo del tiempo mediante el análisis de estudios previos. Los resultados avalan esta apuesta: "Nuestro método de diagnóstico patentado ha demostrado ser muy preciso, detectando de forma fiable las lesiones y realizando un seguimiento de su evolución con un alto nivel de exactitud", apunta.
 

Una solución pionera para la detección precoz del cáncer de páncreas

El corazón del proyecto que Sycai Medical desarrolla con el apoyo de Neotec del CDTI Innovación, iniciativa cofinanciada con los fondos europeos del Mecanismo de Recuperación y Resiliencia (MRR), es una solución de inteligencia artificial única en Europa. La herramienta no solo identifica lesiones premalignas, sino que también es capaz de detectar el cáncer de páncreas en sí y estratificarlo, aportando información clínicamente relevante sobre su posible evolución.

Tal y como detalla su Director Técnico, “Previo al apoyo del CDTI, contábamos con un primer producto mínimo viable que permitía diagnosticar de manera precoz a pacientes con alta probabilidad de desarrollar cáncer de páncreas”. Sin embargo, el apoyo de Neotec supuso un salto cualitativo decisivo para la compañía: “Gracias a esta iniciativa pudimos avanzar hacia una herramienta más sofisticada y clínicamente poderosa. Además, dimos un paso más allá: no solo identificamos lesiones precancerosas, sino también el cáncer de páncreas en sí”.

Para lograrlo, la empresa desarrolló nuevas redes neuronales especialmente entrenadas para este tipo de detección y estratificación. La complejidad de este reto tecnológico es enorme. El cáncer de páncreas presenta una enorme heterogeneidad en forma, morfología, localización y comportamiento clínico, y además debe distinguirse de un conjunto amplio de lesiones quísticas y no cancerosas con características variables. Por ello, García reconoce que uno de los desafíos más complejos del proyecto ha sido precisamente “Conseguir un conjunto de redes neuronales que sea capaz de aprender esta heterogeneidad en diferentes protocolos de imagen médica”.

Sin embargo, la dificultad no es solo tecnológica, también es clínica. Sycai Medical ha desarrollado una herramienta orientada a la detección incidental: “Es un sistema capaz de alertar al radiólogo sobre lesiones compatibles con riesgo de cáncer en pruebas que no estaban orientadas a estudiar el páncreas”. Esta aproximación exigía un alto nivel de fiabilidad y un modelo integrable en los flujos de trabajo hospitalarios. Como señala García, “Ofrecer una herramienta de detección incidental de lesiones pancreáticas representa un reto clínico. Nuestro objetivo ha sido desarrollar una propuesta de valor que ayude a la detección temprana, ahorre tiempo en el diagnóstico, unifique y estandarice los informes y que, además, pueda integrarse fácilmente en los sistemas existentes”.
 

Validación, beneficios y salto al mercado clínico

El desarrollo del sistema se apoya en imágenes de tomografía computarizada (CT), la prueba más extendida para la valoración radiológica inicial de un paciente. “El modelo de red neuronal se entrenó utilizando un extenso conjunto de datos de tomografías computarizadas de pacientes con cáncer de páncreas confirmado, así como otros CTs de otras patologías o de pacientes sanos”, explica García. Al apoyarse en la prueba radiológica más común, la herramienta maximiza su capacidad para generar detecciones incidentales y aumentar el diagnóstico precoz.

Toda esta tecnología ha sido sometida a rigurosos procesos de validación y certificación. La solución de Sycai Medical cuenta ya con marcado CE y cumple plenamente con la regulación MDR europea. Además, ha sido evaluada de forma multicéntrica en varios hospitales, lo que garantiza su aplicabilidad real. Tal como resume García: “Nuestro producto ha sido validado asegurando la fiabilidad y precisión”.

El resultado es una tecnología completamente desarrollada y lista para su implementación clínica. Además, el Director Técnico asegura que “Ya se encuentra en fase de comercialización”.

Los beneficios para hospitales, centros de radiología y profesionales clínicos son amplios: “Detección temprana, alivio de la carga de trabajo, estandarización de los informes, eliminación de la variabilidad interobservador y mejor comprensión de la respuesta al tratamiento” son, según García, algunas de las ventajas clave que aporta la herramienta.

Tecnología de Sycai Medical, un sistema capaz de identificar lesiones premalignas y cáncer

Visión a largo plazo

El trabajo de Sycai Medical no termina con la comercialización de su primer producto. La empresa tiene una visión ambiciosa a largo plazo: consolidarse como referente internacional en el diagnóstico incidental de lesiones cancerosas abdominales y en la predicción de su evolución. Como explica Javier García: “Alcanzar este objetivo no implica solo perfeccionar la solución desarrollada para el páncreas, sino también ampliar la tecnología a otros órganos y patologías, incorporando capacidades predictivas cada vez más avanzadas”.
 

Innovación tecnológica al servicio de la salud

En un contexto internacional donde la demanda de herramientas avanzadas de IA en salud crece de forma acelerada, Sycai Medical se posiciona como un actor capaz de combinar innovación tecnológica, evidencia clínica y un fuerte compromiso con la seguridad y la fiabilidad regulatoria. La empresa aspira a seguir ampliando su base de datos de entrenamiento, integrar nuevas variables clínicas y temporales, y perfeccionar su capacidad de análisis longitudinal para anticipar la evolución de las lesiones a lo largo del tiempo.
 

Hacia un futuro de precisión en imagen médica

Por su parte, Sycai Medical representa hoy una de las apuestas más sólidas del ecosistema innovador español en el ámbito del diagnóstico asistido por inteligencia artificial. Su tecnología permite detectar precozmente una de las enfermedades más silenciosas y letales, con un potencial transformador innegable para los sistemas sanitarios. Con el desarrollo de este proyecto, la compañía se posiciona como un referente en la medicina de precisión aplicada a la imagen médica.

“Nuestro objetivo es que esta tecnología se convierta en una herramienta habitual en los hospitales y centros de radiología, mejorando la detección temprana y, en última instancia, salvando vidas”, concluye García.

Equipo fundador de Sycai Medical, startup especializada en inteligencia artificial aplicada al diagnóstico por imagen
 

CDTI Innovación

El Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación, CDTI E.P.E. es la agencia de innovación del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, cuyo objetivo es la promoción de la innovación tecnológica en el ámbito empresarial. La misión del CDTI es conseguir que el tejido empresarial español genere y transforme el conocimiento científico-técnico en crecimiento globalmente competitivo, sostenible e inclusivo. En 2024, en el marco de un nuevo plan estratégico, el CDTI proporcionó más de 2.300 millones de euros de apoyo a empresas y startups españolas.
 

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