La predicci\u00f3n de la supervivencia de los pacientes, con variables y edades espec\u00edficas, es un elemento decisivo para considerar tratamientos e identificar subgrupos entre los pacientes. Cr\u00e9dito: Universidad de Barcelona <\/p>\n
Mejorar la predicci\u00f3n de indicadores de supervivencia en pacientes con c\u00e1ncer de mama utilizando herramientas de inteligencia artificial y modelado probabil\u00edstico es el objetivo de ModGraProDep, un innovador sistema presentado en un estudio liderado por Ramon Clries, profesor del Departamento de Ciencias Cl\u00ednicas de la Facultad de Medicina y Ciencias de la Salud de la Universidad de Barcelona y miembro del Plan Director de Oncolog\u00eda\/ICO-IDIBELL. El estudio ha sido publicado en la revista Inteligencia Artificial en Medicina. <\/p>\n
Una de las aplicaciones del modelado num\u00e9rico para indicadores cl\u00ednicos en oncolog\u00eda es la creaci\u00f3n de modelos predictivos para ayudar a onc\u00f3logos y m\u00e9dicos a clasificar y valorar escenarios futuros de evoluci\u00f3n en los pacientes con c\u00e1ncer. En este contexto, la predicci\u00f3n de la supervivencia en pacientes con variables y edades espec\u00edficas es un elemento decisivo para considerar tratamientos e identificar subgrupos entre los pacientes. Sin embargo, esta informaci\u00f3n a veces se estima a trav\u00e9s de modelos num\u00e9ricos ya que no hay una muestra de poblaci\u00f3n lo suficientemente grande como para calcular estos indicadores espec\u00edficamente.<\/p>\n
La aplicaci\u00f3n de la nueva Tecnolog\u00eda ModGraProDep (Modelado Gr\u00e1fico de Dependencias Probabil\u00edsticas) ha dado lugar a dos estudios coordinado por la profesora Mireia Vilardell, de la Secci\u00f3n de Estad\u00edstica del Departamento de Gen\u00e9tica, Microbiolog\u00eda y Estad\u00edstica de la Facultad de Biolog\u00eda de la UB, y la investigadora Maria Bux, del IDIBGI.<\/p>\n
En el primer caso , ModGraProDep permite a los usuarios identificar la estructura de la base de datos y crear una poblaci\u00f3n \u00absint\u00e9tica\u00bb de pacientes con las caracter\u00edsticas demogr\u00e1ficas de la cohorte original. Con este nuevo enfoque, pueden identificar patrones potenciales de pacientes y calcular indicadores (por ejemplo, la supervivencia de un paciente en funci\u00f3n de los valores de sus variables). En un segundo estudio, ModGraProDep se revela como una nueva tecnolog\u00eda que puede asignar valores de manera probabil\u00edstica en variables para las que a\u00fan no se hab\u00eda recopilado informaci\u00f3n.<\/p>\n
El equipo cient\u00edfico ha dise\u00f1ado una aplicaci\u00f3n web de gran inter\u00e9s cl\u00ednico en el campo de la oncolog\u00eda que permita tener una predicci\u00f3n de indicadores sobre supervivencia y riesgo de mortalidad por c\u00e1ncer -y otras causas- de cada paciente para un periodo m\u00e1ximo de veinte a\u00f1os. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Mayor mortalidad observada en pacientes masculinos con c\u00e1ncer de mama M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Mireia Vilardell et al, Imputaci\u00f3n de datos faltantes y simulaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos a trav\u00e9s del modelado de dependencias probabil\u00edsticas gr\u00e1ficas entre variables (ModGraProDep): una aplicaci\u00f3n a la supervivencia del c\u00e1ncer de mama, Inteligencia Artificial en Medicina (2020). DOI: 10.1016\/j.artmed.2020.101875 Proporcionado por la Universidad de Barcelona Cita<\/strong>: ModGraProDep: Inteligencia artificial y modelado probabil\u00edstico en oncolog\u00eda cl\u00ednica (2020, 12 de junio) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress. com\/news\/2020-06-modgraprodep-artificial-intelligence-probabilistic-clinical.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La predicci\u00f3n de la supervivencia de los pacientes, con variables y edades espec\u00edficas, es un elemento decisivo para considerar tratamientos e identificar subgrupos entre los pacientes. Cr\u00e9dito: Universidad de Barcelona Mejorar la predicci\u00f3n de indicadores de supervivencia en pacientes con c\u00e1ncer de mama utilizando herramientas de inteligencia artificial y modelado probabil\u00edstico es el objetivo de … Continuar leyendo \u00abModGraProDep: Inteligencia artificial y modelado probabil\u00edstico en oncolog\u00eda cl\u00ednica\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-29695","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29695","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=29695"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29695\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=29695"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=29695"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=29695"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}