Noul demuestra la eficacia de su plataforma de IA miLab en el diagnóstico de malaria y leucemia
La empresa Noul ha validado el rendimiento y la utilidad de su plataforma de diagnóstico basada en inteligencia artificial, denominada “miLab”, durante el Simposio de POCT (Point-of-Care Testing) 2026 celebrado en Bélgica.
En el marco de este encuentro académico, un equipo de investigación del Hospital Iris Sud (Hôpitaux Iris Sud), con sede en Bruselas, presentó los resultados de dos estudios piloto multicéntricos. Estas investigaciones evaluaron el desempeño de dos soluciones específicas como dispositivos de diagnóstico en el punto de atención: miLab BCM, para el análisis de sangre, y miLab MAL, para el diagnóstico de la malaria.
Precisión de nivel PCR en el diagnóstico de la malaria
En el estudio centrado en la malaria, la solución miLab MAL registró una sensibilidad y especificidad del 100% utilizando una muestra reducida de sangre de 5 μL, demostrando una precisión equiparable a la de las pruebas moleculares de PCR.
La herramienta destaca por proporcionar información clínica adicional, como la identificación de la especie y la estimación de la densidad de parásitos en un tiempo inferior a 15 minutos. Esta capacidad mejora la aplicabilidad en entornos de urgencias durante noches y fines de semana, periodos en los que suele haber escasez de personal especializado. Debido a estos resultados, la investigación fue galardonada con el premio al “Mejor Póster” (Best Poster).
Detección temprana de leucemia aguda en urgencias
Por su parte, la investigación sobre miLab BCM se centró en la capacidad de detección de leucemia aguda (AL) dentro de entornos de salas de urgencias. Los resultados indicaron que miLab BCM fue capaz de detectar todos los casos que contenían blastos circulantes, alcanzando una sensibilidad del 100% y una especificidad del 92%.
Estos hallazgos sugieren la viabilidad de la plataforma para el diagnóstico temprano de cánceres hematológicos, contribuyendo a superar las limitaciones actuales de detección de enfermedades en situaciones de emergencia.
