Los últimos avances tecnológicos han supuesto un cambio drástico en las posibilidades de atención sanitaria, mejorando así las condiciones de asistencia médica. Pero los servicios de patología actuales siguen dependiendo en gran medida de la presencia de patólogos cualificados que realicen el reconocimiento de los hallazgos característicos en una sección de tejido a través de un microscopio.

La patología digital, y la innovación en este ámbito, resuelve múltiples problemas relacionados, tanto con el desarrollo de los trabajos, la calidad del servicio, así como, con el paciente (diagnóstico y seguridad).

Por lo tanto, el principal objetivo del presente proyecto es crear una plataforma web de visualización, anotación, y evaluación automática de casos histológicos que sirva de apoyo en la identificación de distintos tipos de cáncer. Esta herramienta permitirá que patólogos de todo el mundo puedan obtener una ayuda al diagnóstico en línea basada en técnicas de inteligencia artificial.

Como novedad principal, dicho sistema albergará modelos predictivos generados a partir de las técnicas más novedosas en el campo del aprendizaje profundo o deep learning.  A partir de nuevas muestras histológicas digitalizadas en cualquier hospital del mundo, los modelos predictivos albergados en la nube serán reentrenados a partir de dichos casos empleando novedosas técnicas de active learning.