SISTEMAS INTELIGENTES BIOINSPIRADOS APLICADOS A MEDICINA PERSONALIZADA
LA PREDICCION DE LA EVOLUCION CLINICA DE UN PACIENTE CON CANCER DE MAMA CONSTITUYE UN ASPECTO FUNDAMENTAL EN LA MEDICINA ONCOLOGICA PERSONALIZADA, EL PRESENTE PROYECTO TIENE COMO FINALIDAD, EN EL AMBITO CLINICO, EL DISEÑO DE NUEVO...
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Descripción del proyecto
LA PREDICCION DE LA EVOLUCION CLINICA DE UN PACIENTE CON CANCER DE MAMA CONSTITUYE UN ASPECTO FUNDAMENTAL EN LA MEDICINA ONCOLOGICA PERSONALIZADA, EL PRESENTE PROYECTO TIENE COMO FINALIDAD, EN EL AMBITO CLINICO, EL DISEÑO DE NUEVOS SISTEMAS DE PREDICCION EN CANCER DE MAMA OPERABLE UTILIZANDO DATOS CLINICOS-HISTOPATOLOGICOS Y DE PERFILES PROTEOMICOS DE PACIENTES CON SEGUIMIENTO EN EL SERVICIO DE ONCOLOGIA DEL HOSPITAL CLINICO VIRGEN DE LA VICTORIA EN MALAGA, ASIMISMO, EN COLABORACION CON EL GRUPO ESPAÑOL DE INVESTIGACION EN CANCER DE MAMA Y UTILIZANDO LOS DATOS PROPORCIONADOS A TRAVES DEL PROYECTO, SE DESARROLLARA UN SISTEMA PRONOSTICO ON-LINE QUE PUEDA SER UTILIZADO TANTO POR ONCOLOGOS COMO POR PACIENTES ONCOLOGICOS PARA PROPORCIONAR INFORMACION SOBRE LOS RIESGOS Y BENEFICIOS DE TERAPIAS ADYVANTES EN CANCER DE MAMA, ESTE SISTEMA PERMITIRA MODELAR LA CASUISTICA DE LA ENFERMEDAD ONCOLOGICA EN EL AMBITO NACIONAL, Y CONSTITUIRA UNA ALTERNATIVA APROPIADA PARA PACIENTES ONCOLOGICOS DE LA POBLACION ESPAÑOLA FRENTE AL SISTEMA REFERENTE DE PREDICCION ADJUVANT-ONLINE, HABITUALMENTE UTILIZADO A NIVEL INTERNACIONAL PERO DISEÑADO A PARTIR DE DATOS EXCLUSIVOS DE LA POBLACION ONCOLOGICA ESTADOUNIDENSE,EN EL AMBITO TECNOLOGICO, LA FINALIDAD DE ESTE PROYECTO ES EL DISEÑO DE NUEVOS ALGORITMOS NEUROCOMPUTACIONALES INSPIRADOS EN EL APRENDIZAJE ACTIVO Y LA MODULARIDAD, DOS DE LAS PROPIEDADES DEL CEREBRO QUE LO DOTAN DE UNA ELEVADA CAPACIDAD DE APRENDIZAJE Y GENERALIZACION, AUNQUE LOS MODELOS NEUROCOMPUTACIONALES YA CONSTITUYEN MODELOS BIOINSPIRADOS EN EL FUNCIONAMIENTO DEL SISTEMA NERVIOSO, ACTUALMENTE SU CAPACIDAD DE GENERALIZACION QUEDA LIMITADA POR LA DIFICULTAD EN LA ELECCION DE LA ARQUITECTURA OPTIMA, LA ESCASA FLEXIBILIDAD EN LA ADAPTACION AL ENTORNO CAMBIANTE, LA COMPLEJIDAD DE ARQUITECTURA EN EL MODELADO DE PROBLEMAS COMPLEJOS, Y LA SELECCION DE VARIABLES APROPIADAS CUANDO SE TRATA EL PROBLEMA DE LA DIMENSIONALIDAD (EJ, DATOS DE EXPRESION GENOMICA-PROTEOMICA), LA INCORPORACION DE CARACTERISTICAS COMO EL APRENDIZAJE ACTIVO Y LA MODULARIDAD DOTARAN A LOS MODELOS NEUROCOMPUTACIONALES DE UNA MAYOR EFICACIA EN TAREAS DE PREDICCION, Y PERMITIRA SU POSTERIOR UTILIZACION EN EL DISEÑO DE SISTEMAS DE PRONOSTICO CLINICO,
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