Meritxell ARENAS PRAT, Victor HERNANDEZ MASGRAU

Rocío Benavides

MODELOS PREDICTIVOS DE RESPUESTA DE PACIENTES CON CÁNCER DE RECTO TRATADOS CON RADIOTERÁPIA NEOADYUVANTE A PARTIR DE VARIABLES CLÍNICAS Y CARACTERÍSTICAS RADIÓMICAS

Proponemos el desarrollo de modelos predictivos basados en diferentes métodos de inteligencia artificial a partir de la combinación de características radiómicas, y variables clínicas. El objetivo es predecir la respuesta de estos pacientes a los tratamientos oncológicos, lo que permitiría mejorar el tratamiento de los pacientes; por ejemplo, evitando tratamientos de quimioterapia y radioterapia en aquellos pacientes que no responderán positivamente, o evitando la cirugía en pacientes que no la necesiten porque ya hayan presentado una respuesta completa. El estudio se realizará a partir de un grupo de pacientes con cáncer de recto tratados con radioterapia en el Hospital Universitario Sant Joan de Reus. Tras estos tratamientos se realiza cirugía, durante la cual se recogen muestras y se determina la respuesta a los tratamientos en función del resultado de anatomía patológica. Objetivos 1. Extraer características radiómicas de imágenes de tomografía axial computarizada de pacientes con cáncer de recto tratados con radioterapia en el Hospital Universitari Sant Joan de Reus. 2. Desarrollar modelos predictivos de la respuesta de estos pacientes a partir de variables clínicas, marcadores tumorales y características radiómicas. 3. Comparar diversos modelos, evaluando su capacidad predictiva. 4. Valorar posibles aplicaciones de los modelos predictivos en la práctica asistencial para apoyar la toma de decisiones clínicas.

12-MAI-2026

Modelos predictivos, radiómica, biomarcadores, inteligencia artificial

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