Su objetivo es obtener patrones estad\u00edsticos que sean de utilidad para los m\u00e9dicos a la hora de tratar esta enfermedad<\/p>\n
El c\u00e1ncer de pulm\u00f3n es la principal causa de muerte por c\u00e1ncer. Seg\u00fan estimaciones, en el a\u00f1o 2022 se superar\u00e1 la cifra de 236.000 nuevos casos diagnosticados y m\u00e1s de 130.000 muertes a causa de esta enfermedad. Aunque estas cifras han ido disminuyendo en los \u00faltimos a\u00f1os, a\u00fan es necesario mejorar los m\u00e9todos de detecci\u00f3n y los tratamientos para seguir incrementando tanto la supervivencia como la calidad de vida de los pacientes.<\/p>\n
Y es que los tratamientos actuales contra el c\u00e1ncer se caracterizan por las toxicidades y los efectos secundarios que generan. Por este motivo, encontrar tratamientos efectivos que aumenten la supervivencia del paciente y reduzcan las toxicidades, es un objetivo primordial.<\/p>\n
En este contexto, el trabajo desarrollado por los investigadores de la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid analiza datos cl\u00ednicos sobre pacientes de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n con el fin de obtener patrones estad\u00edsticos de los mejores tratamientos, teniendo en cuenta el perfil de la enfermedad del paciente que se est\u00e1 tratando.<\/p>\n
El estudio, llevado a cabo por investigadores del Laboratorio de An\u00e1lisis de Datos M\u00e9dicos (MEDAL) \u2013 Centro de Tecnolog\u00eda Biom\u00e9dica, y del Departamento de Lenguajes y Sistemas Inform\u00e1ticos e Ingenier\u00eda del Software (ETS de Ingenieros Inform\u00e1ticos) de la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid, ha contado con la colaboraci\u00f3n del Hospital Universitario Puerta de Hierro, que ha proporcionado los datos cl\u00ednicos sobre tratamientos de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n.<\/p>\n
La investigaci\u00f3n se enmarca dentro del proyecto europeo P4-LUCAT, que tiene como objetivo tratar de encontrar estrategias relativas a los tratamientos que, por una parte, puedan mejorar la supervivencia de los pacientes, y por otra, puedan reducir las toxicidades asociadas a estos \u00faltimos. Todo ello mediante la integraci\u00f3n y an\u00e1lisis de distintas fuentes de datos: historias cl\u00ednicas electr\u00f3nicas, publicaciones cient\u00edficas y datos abiertos (open data).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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