La investigación predice efectos secundarios en los tratamientos del cáncer de pulmón con IA
Investigadores de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Sevilla, el Hospital Virgen del Rocío y el Virgen Macarena han desarrollado una investigación innovadora que utiliza inteligencia artificial para predecir efectos secundarios en pacientes con cáncer de pulmón. El estudio representa un Avances notables en la personalización de los tratamientos oncológicosayudará a predecir complicaciones y facilitará a los oncólogos la toma de decisiones para minimizar los riesgos asociados con los tratamientos.
El trabajo acaba de recibir el Premio de la Universidad de Barcelona-Cátedra Atrys de Radioterapia Personalizadaque ha sido entregado a Kiko Núñez, investigador estadounidense que lidera la investigación, durante el XXII Congreso de la Asociación Española de Oncología Radioterápica (SEOR) celebrado en Oviedo.
El estudio, titulado “Un punto de referencia de los enfoques de aprendizaje automático para predecir la toxicidad inducida por la radiación en pacientes con cáncer de pulmón”, se basa en un análisis exhaustivo de datos reales de 875 pacientes con cáncer de pulmón, utilizando modelos de aprendizaje automático para predecir seis tipos. de efectos secundarios a la radioterapia, como esofagitis aguda o disnea crónica.
Este trabajo, publicado en la prestigiosa revista Clinical and Translational Radiation Oncology, se ha 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. .
Mejorar la calidad de vida de los pacientes.
La investigación, que ha sido presentada como tesis doctoral en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de EE.UU., destaca como un avance significativo en el campo de la oncología radioterápica y abre nuevas vías para personalizar los tratamientos y mejorar la calidad. de la vida de los pacientes.
El premio se enmarca en la cátedra que lidera el profesor Ferran Guedea, director de Oncología Radioterápica del Instituto Catalán de Oncología (ICO). Este reconocimiento pone de relieve el esfuerzo y los resultados obtenidos en un proyecto pionero en el uso de inteligencia artificial para la predicción de efectos secundarios en pacientes con cáncer de pulmón que reciben radioterapia.
El proyecto ha sido desarrollado por el ingeniero Kiko Núñez, dentro de su programa de Doctorado en Ingeniería Informática de la Universidad de Sevilla, bajo la dirección de José Luis López Guerra, jefe de la UGC de Oncología Radioterápica de Virgen del Rocío, Alberto Moreno Conde, coordinador de la Unidad de Innovación Virgen Macarena y José Riquelme Santos, profesor del Departamento de Lenguajes y Sistemas de la Universidad de Sevilla. La colaboración entre la Universidad de Sevilla y ambos hospitales ha sido clave para el desarrollo de algoritmos de predicción basados en inteligencia artificial.
“Para mí, este premio representa un reconocimiento significativo al esfuerzo colectivo para integrar la ciencia de datos en la práctica clínica, reafirma el potencial de estas herramientas para mejorar la toma de decisiones clínicas y valida su aceptación y utilidad dentro de la comunidad médica. Este logro refuerza la importancia de investigación traslacional, acercando la innovación tecnológica a la mejora real de los tratamientos y la calidad de vida de los pacientes”, afirma Kiko Núñez.
Avances importantes
Según López Guerra, “este trabajo supone un avance importante en el conocimiento detallado de los efectos secundarios asociados a la radioterapia en pacientes con cáncer de pulmón. “Nos permitirá predecir con antelación qué pacientes tienen mayor riesgo de sufrir complicaciones, lo que facilita la toma de decisiones en cuanto a tratamientos y la adopción de medidas preventivas para evitar estos efectos”.
La publicación ha sido recibida con entusiasmo en la comunidad científica, especialmente por su inclusión con un buen factor de impacto en la revista Clinical and Translational Radiation Oncology, una de las más reconocidas a nivel mundial en el campo de la oncología radioterápica.
Este premio subraya la relevancia del uso de las nuevas tecnologías en la medicina personalizada, poniendo de relieve cómo la inteligencia artificial y el análisis de grandes volúmenes de datos pueden contribuir significativamente a mejorar los tratamientos y la calidad de vida de los pacientes con cáncer.