{"id":722,"date":"2024-10-04T11:20:44","date_gmt":"2024-10-04T10:20:44","guid":{"rendered":"https:\/\/grupo.us.es\/minerva\/?p=722"},"modified":"2024-10-04T11:20:44","modified_gmt":"2024-10-04T10:20:44","slug":"una-investigacion-en-la-que-participa-el-virgen-del-rocio-predice-con-ia-los-efectos-secundarios-en-tratamientos-de-cancer-de-pulmon","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/grupo.us.es\/minerva\/una-investigacion-en-la-que-participa-el-virgen-del-rocio-predice-con-ia-los-efectos-secundarios-en-tratamientos-de-cancer-de-pulmon\/","title":{"rendered":"Una investigaci\u00f3n en la que participa el Virgen del Roc\u00edo predice con IA los efectos secundarios en tratamientos de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n"},"content":{"rendered":"

Investigadores de la Escuela T\u00e9cnica Superior de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica de la Universidad de Sevilla<\/a>, junto al Hospital Virgen del Roc\u00edo y el Hospital Virgen Macarena, han llevado a cabo un estudio innovador que emplea inteligencia artificial para prever efectos secundarios en pacientes con c\u00e1ncer de pulm\u00f3n. Esta investigaci\u00f3n representa un avance crucial en la personalizaci\u00f3n de los tratamientos oncol\u00f3gicos, facilitando la identificaci\u00f3n de complicaciones y apoyando a los onc\u00f3logos en la toma de decisiones para mitigar riesgos asociados a la terapia.<\/p>\n

El trabajo, titulado \u201cA Benchmark of Machine Learning Approaches to Predict Radiation-Induced Toxicity in Lung Cancer Patients<\/a>\u201d, ha sido galardonado con el Premio de la C\u00e1tedra Universitat de Barcelona-Atrys de Radioterapia Personalizada. Este reconocimiento fue entregado a Kiko N\u00fa\u00f1ez, l\u00edder del equipo de investigaci\u00f3n, durante el XXII Congreso de la Asociaci\u00f3n Espa\u00f1ola de Oncolog\u00eda Radioter\u00e1pica (SEOR) celebrado en Oviedo.<\/p>\n

El estudio se basa en un an\u00e1lisis exhaustivo de datos de 875 pacientes con c\u00e1ncer de pulm\u00f3n y utiliza modelos de machine learning para prever seis tipos de efectos secundarios relacionados con la radioterapia, como la esofagitis aguda y la disnea cr\u00f3nica. Publicado en la renombrada revista Clinical and Translational Radiation Oncology, este trabajo se desarroll\u00f3 en la Unidad de Gesti\u00f3n Cl\u00ednica de Oncolog\u00eda Radioter\u00e1pica del Hospital Universitario Virgen del Roc\u00edo, en colaboraci\u00f3n con el Hospital Universitario Virgen Macarena y el Departamento de Lenguajes y Sistemas Inform\u00e1ticos de la Universidad de Sevilla.<\/p>\n

Mejorar la calidad de vida de los pacientes es uno de los principales objetivos de esta investigaci\u00f3n, presentada como tesis doctoral en la Escuela T\u00e9cnica Superior de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica. Este avance significativo en el campo de la oncolog\u00eda radioter\u00e1pica allana el camino hacia tratamientos m\u00e1s personalizados y un mayor bienestar para los pacientes.<\/p>\n

El premio, que forma parte de la c\u00e1tedra dirigida por el profesor Ferran Guedea, subraya los logros de este proyecto pionero en la aplicaci\u00f3n de inteligencia artificial para predecir efectos secundarios en pacientes con c\u00e1ncer de pulm\u00f3n que reciben radioterapia.<\/p>\n

Desarrollado por el ingeniero Kiko N\u00fa\u00f1ez en su programa de Doctorado en Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica, el proyecto fue supervisado por Jos\u00e9 Luis L\u00f3pez Guerra, jefe de la UGC de Oncolog\u00eda Radioter\u00e1pica del Virgen del Roc\u00edo; Alberto Moreno Conde, coordinador de la Unidad de Innovaci\u00f3n del Virgen Macarena; y Jos\u00e9 Riquelme Santos<\/a>, catedr\u00e1tico del Departamento de Lenguajes y Sistemas de la Universidad de Sevilla<\/a>. La colaboraci\u00f3n entre la universidad y los hospitales ha sido fundamental para el desarrollo de algoritmos de predicci\u00f3n basados en inteligencia artificial.<\/p>\n

Kiko N\u00fa\u00f1ez afirma que \u201ceste premio representa un reconocimiento significativo al esfuerzo colectivo por integrar la ciencia de datos en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica, reafirmando el potencial de estas herramientas para mejorar la toma de decisiones cl\u00ednicas y su aceptaci\u00f3n dentro de la comunidad m\u00e9dica. Este logro resalta la importancia de la investigaci\u00f3n traslacional, acercando la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica a la mejora real de los tratamientos y la calidad de vida de los pacientes\u201d.<\/p>\n

Seg\u00fan L\u00f3pez Guerra, \u201ceste trabajo supone un avance importante en el conocimiento de los efectos secundarios de la radioterapia en pacientes con c\u00e1ncer de pulm\u00f3n. Nos permitir\u00e1 predecir con antelaci\u00f3n qu\u00e9 pacientes corren mayor riesgo de complicaciones, facilitando decisiones sobre tratamientos y medidas preventivas\u201d.<\/p>\n

La publicaci\u00f3n ha sido bien recibida en la comunidad cient\u00edfica, destac\u00e1ndose por su inclusi\u00f3n en una revista con alto factor de impacto, como Clinical and Translational Radiation Oncology, reconocida mundialmente en el \u00e1mbito de la oncolog\u00eda radioter\u00e1pica.<\/p>\n

Este premio resalta la importancia de las nuevas tecnolog\u00edas en la medicina personalizada, subrayando c\u00f3mo la inteligencia artificial y el an\u00e1lisis de grandes vol\u00famenes de datos pueden contribuir significativamente a mejorar tratamientos y la calidad de vida de los pacientes oncol\u00f3gicos.<\/p>\n

Fuente: Hospital Universitario Virgen del Rocio (hospitaluvrocio.es)<\/a><\/p>\n

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