Según la Organización Mundial de la Salud cada año se presentan 11 millones de casos nuevos de cáncer en el mundo, de los cuales el 80% se presenta en países en vías de desarrollo. En Colombia 33.450 personas murieron entre 2000 y 2006, el 73% de los casos de cáncer, muertes que hubiesen podido ser evitadas por una detección temprana, un control de la enfermedad más preciso y una terapia orientada por el tipo y grado de la patología. En particular, en la Unidad de Cáncer del Hospital Departamental de Villavicencio, entre 2006-2008, fueron analizados 1.617 casos de cáncer. Estos números podrían ser disminuidos si el proceso diagnóstico en un laboratorio de patología pudiese ser cuantificado para categorizar de manera objetiva el paciente. En la práctica clínica, el proceso diagnóstico inicia con la preparación de las muestras de tejido en láminas de vidrio que luego son teñidas para ser examinadas en un microscopio. En Colombia, el volumen de casos sobrepasa de lejos la capacidad de respuesta del sistema de salud y el análisis que se hace depende de la experiencia y el grado de formación del experto. La severidad del cáncer se determina de acuerdo a la evaluación que hace el especialista sobre el estado y el grado de proliferación del tumor. La cuantificación de estas características es en este contexto una necesidad crucial del análisis mientras que la calidad del diagnóstico y el tiempo de respuesta podrían mejorarse con el desarrollo de redes de apoyo al diagnóstico. La introducción de herramientas de análisis automático permitiría una categorización más fina del análisis histopatológico y el diseño de terapéuticas orientadas por el grado de la enfermedad determinado de esta manera. El desarrollo de redes de patólogos implica el manejo eficiente de grandes volúmenes de datos impuesto por el tamaño de las láminas de histopatología digitalizadas (40,000 x 40,000 pixeles y 20 GB), en el contexto de los canales de comunicación que tenemos en nuestro medio. Por todas estas razones, este proyecto propone la implementación y consolidación de RedPat, una Red de Investigación, Desarrollo Tecnológico e Innovación en Patología Digital cuyo propósito es construir nuevas herramientas de apoyo al diagnóstico, estrategias de cuantificación del espécimen biológico, optimización de los procesos de digitalización y navegación en la nube de las muestras patológicas, búsqueda de nuevos marcadores que puedan establecer el pronóstico de la enfermedad y diseño de terapias personalizadas e investigación de cáncer en el departamento del Meta. Esta red integrará tecnologías en analítica de datos, aprendizaje computacional y visión artificial en el problema de la cuantificación histopatológica . Finalmente, esta red es una gran oportunidad de impactar una serie de enfermedades con gran carga para el sistema y de constituir un ecosistema de colaboración entre dos universidades con gran prestigio y experiencia demostrada en el área y una serie de empresas locales en desarrollo de software que puedan beneficiarse de la innovación en un área nueva con enorme potencial de cambiar la calidad del acto médico.