En el estudio participan profesionales de los hospitales Virgen del Rocío, Virgen Macarena, y la Universidad de Sevilla
El trabajo ha recibido el Premio de la Cátedra Universitat de Barcelona-Atrys por avanzar en la personalización de los tratamientos oncológicos, lo que permitirá predecir complicaciones y minimizar los riesgos
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, ayudará a predecir complicaciones y facilitará a los oncólogos la toma de decisiones para minimizar los riesgos asociados a los tratamientos.
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 US que lidera la investigación, durante el XXII Congreso de la Asociación Española de Oncología Radioterápica (SEOR) celebrado en Oviedo.
El estudio, titulado ‘A Benchmark of Machine Learning Approaches to Predict Radiation-Induced Toxicity in Lung Cancer Patients’, se basa en un análisis exhaustivo de datos reales de 875 pacientes con cáncer de pulmón, empleando modelos de machine learning, 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. .
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 la US, 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.
El premio se encuentra en el marco de la cátedra liderada por el profesor Ferran Guedea, director de Oncología Radioterápica del Instituto Catalán de Oncología (ICO). Este reconocimiento destaca 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 en la Universidad de Sevilla, bajo la dirección de José Luis López Guerra, jefe de la UGC de Oncología Radioterápica del Virgen del Rocío, Alberto Moreno Conde, coordinador de la Unidad de Innovación del Virgen Macarena y José Riquelme Santos Catedrático 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.
«Este premio representa para mí un reconocimiento significativo al esfuerzo colectivo por 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 la investigación traslacional, acercando la innovación tecnológica a la mejora real de los tratamientos y la calidad de vida de los pacientes», asegura Kiko Núñez.
Importante avance
Según López Guerra, “este trabajo supone un importante avance 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 padecer complicaciones, lo que facilita la toma de decisiones en cuanto a los 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 nuevas tecnologías en la medicina personalizada, destacando cómo la inteligencia artificial y el análisis de grandes volúmenes de datos pueden contribuir significativamente a la mejora de los tratamientos y la calidad de vida de los pacientes oncológicos.