LILIA · Corte cinematográfico para congresos · 6:12 Versión objetivo preparada para lanzamiento. Voz sintética OpenAI marin. Una resonancia señala una lesión sospechosa. La biopsia resulta negativa. ¿No hay tumor, o no hemos estudiado el tejido que queríamos? La respuesta exige conectar el trabajo de todo un equipo. En Urointec hemos desarrollado LILIA, la tecnología de PAOSBrain que relaciona imagen, biopsia, laboratorio, anatomía patológica y seguimiento. Su propósito: que ninguna muestra pierda su historia. Veamos el recorrido con un caso ficticio. Para el urólogo, todo comienza en la imagen. La inteligencia artificial propone el contorno prostático y regiones sospechosas; el especialista revisa y confirma. La plataforma relaciona resonancia y ecografía, localización de la lesión y cilindros previstos. Si cambia la posición o la deformación compromete la correspondencia, muestra la incertidumbre y solicita revisar el registro. Para enfermería, la prioridad es conservar la identidad y la orientación de cada muestra. En pantalla, selecciona el cilindro, confirma su recipiente y registra la entrega. La cámara documenta la muestra con escala y referencias. La fotometría y la visión computacional ayudan a medir y comparar sus características; la identidad sigue apoyándose en identificadores y verificaciones. Antes de cortar, LILIA anticipa qué información espacial podría perderse. Si después ya no podremos relacionar un fragmento con su origen, propone adquirir la referencia necesaria ahora. Conservamos la información que permitirá responder una pregunta clínica, justo cuando todavía podemos documentarla. Para el técnico de laboratorio, la cadena continúa: muestra, casete, bloque y preparación. La plataforma registra pasos y discordancias, ayuda a reconstruir fragmentos y muestra cuánto tejido queda disponible. Propone niveles adicionales y reserva material para inmunohistoquímica o estudios moleculares según la pregunta pendiente. Los problemas de procesamiento se vinculan a las mediciones que podrían afectar. Para el patólogo, cada preparación llega con contexto. Abre el cilindro, revisa su procedencia y registra Gleason, grupo ISUP y extensión tumoral. Aquí vemos ese registro dentro del módulo. El diagnóstico vuelve a la muestra y a la lesión correspondiente, disponible para la revisión conjunta. La asistencia digital prioriza regiones para segunda lectura y reconstruye la extensión entre cortes, señalando lo que no se ha observado. También contextualiza tejido tratado y representatividad molecular. El patólogo conserva su valoración independiente; la plataforma muestra después la propuesta algorítmica, sus fuentes y sus límites. Volvamos a nuestra biopsia negativa. LILIA relaciona trayectoria, calidad del registro, tejido recuperado e histología. Distingue un resultado negativo de una representatividad que no puede confirmarse. Explica posibles discordancias y plantea qué información adicional ayudaría a resolverlas: revisar una preparación, obtener otro nivel o reconsiderar el muestreo. Decide el equipo clínico. Hay una diferencia esencial: mostrar cuándo los datos permiten más de una explicación. Estas dos reconstrucciones respetan las mismas observaciones, pero sitúan el fragmento en lugares distintos. LILIA muestra ambas y señala la referencia que falta. La incertidumbre se convierte en algo que el profesional puede inspeccionar. También evita confundir repetición con evidencia independiente. Un mapa, un informe y una recomendación pueden proceder de una sola observación. El grafo de dependencias lo hace visible. Si esa observación cambia, los resultados derivados quedan pendientes de revisión: el circuito no sigue apoyándose silenciosamente en una versión antigua. Para el cirujano, esto conecta la localización, los márgenes y el plan terapéutico. En terapia focal separa volumen previsto, efecto medido y control posterior. Después, relaciona evolución oncológica, continencia y función sexual. El seguimiento distingue cambios del paciente de cambios en cómo lo hemos medido, y conserva la identidad de cada foco cuando la evidencia lo permite. ¿Qué tecnología lo hace posible? Imagen médica y coordenadas DICOM; registro espacial con límites de error; visión computacional y fotometría calibrada; análisis de preparaciones digitales; y un grafo que relaciona cada resultado con su fuente. La inteligencia artificial propone. La trazabilidad permite comprobar. La supervisión profesional convierte esos datos en decisiones. La base crece con casos revisados. LILIA vigila los cambios de rendimiento entre laboratorios, ensaya fallos controlados y permite aprendizaje federado con validación local. Cada revisión aporta trazabilidad, cada centro conserva el control y cada actualización del algoritmo se evalúa por tarea. Así construimos una base de conocimiento orientada a la mejora continua. El contexto internacional importa. En Europa, KOELIS Trinity y BiopSee son referentes en fusión, navegación y documentación de biopsia. ExactVu combina microecografía y resonancia. Unfold AI integra datos para generar mapas tridimensionales de cáncer. Paige aporta asistencia sobre preparaciones digitales. LILIA conecta ese recorrido con el procesamiento del tejido, la procedencia de los resultados y la revisión conjunta. La propuesta diferencial de LILIA está en verificar la continuidad de la evidencia entre profesionales: qué tejido representa una lesión, qué relación debemos conservar al procesarlo, qué interpretaciones siguen siendo posibles y qué decisiones dependen del mismo dato. Para el equipo, cada resultado conserva su origen y cada revisión llega a los profesionales que la necesitan. Y el paciente también forma parte del circuito: recibe una explicación basada en el informe validado y puede comprobar qué ha comprendido. LILIA. Una muestra con historia. Un equipo con contexto. Una decisión que puede volver a su evidencia. Tecnología de Urointec en PAOSBrain.