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Inteligencia Artificial para predecir los efectos secundarios en tratamientos de cáncer de pulmón
Ayudará a predecir complicaciones y facilitará a los oncólogos la toma de decisiones
Investigadores de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Sevilla, del Hospital Virgen del Rocío y del Virgen Macarena han desarrollado una innovadora investigación que utiliza inteligencia artificial para predecir efectos secundarios en pacientes de cáncer de pulmón.
El estudio supone un destacado avance en la personalización de los tratamientos oncológicos, pues ayudará a predecir complicaciones y facilitará a los oncólogos la toma de decisiones para minimizar los riesgos asociados a los tratamientos, ha informado este martes en un comunicado la Universidad de Sevilla.
El trabajo acaba de recibir el Premio de la Cátedra Universitat de Barcelona-Atrys de Radioterapia Personalizada, que ha sido entregado a Kiko Núñez, investigador de la Universidad Hispalense que lidera el estudio, durante el XXII Congreso de la Asociación Española de Oncología Radioterápica (SEOR) celebrado en Oviedo.
El estudio se basa en un análisis exhaustivo de datos reales de 875 pacientes con cáncer de pulmón, empleando modelos de Inteligencia artificial, para predecir seis tipos de efectos secundarios a la radioterapia, como la esofagitis aguda o la disnea crónica.
Este trabajo, publicado en la prestigiosa revista Clinical and Translational Radiation Oncology, ha sido desarrollado en la Unidad de Gestión Clínica (UGC) de Oncología Radioterápica del Hospital Universitario Virgen del Rocío, en colaboración con la Unidad de Innovación y Análisis de Datos del Hospital Universitario Virgen Macarena y el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Sevilla.
La investigación, que ha sido presentada como tesis doctoral en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Sevilla, destaca como un avance significativo en el campo de la oncología radioterápica y abre nuevas vías para la personalización de los tratamientos y la mejora de la calidad de vida de los pacientes. FUENTE: EFE