Desarrollo de modelos predictivos basados en inteligencia artificial y radiómica para asistir en las decisiones clínicas para pacientes con cáncer de recto.

Identificador:  TFG:8116

Handle: https://hdl.handle.net/20.500.11797/TFG8116

Autores:  Karimi Hammadi, Yasmina

Resumen:
Este proyecto se enfoca en pacientes con cáncer de recto sometidos a tratamiento neoadyuvante, que combina quimioterapia y radioterapia previa a la cirugía. La radiómica junto con el aprendizaje automático busca prever respuestas post-terapia, mejorando la toma de decisiones terapéuticas. Estos modelos identifican a tiempo a pacientes no respondedores, adaptando estrategias para minimizar toxicidad. También predicen respuestas completas, evitando cirugías innecesarias y reduciendo complicaciones. El estudio se centra en modelos de inteligencia artificial basados en biomarcadores radiómicos de imágenes TAC. La construcción de una base de datos integral permitirá desarrollar modelos predictivos para personalizar tratamientos y optimizar decisiones clínicas en cáncer de recto