La tesis doctoral titulada “Desarrollo y validación de modelos predictivos de toxicidad asociada al tratamiento de pacientes con cáncer de pulmón basados en técnicas de aprendizaje automático” desarrollada por D. Francisco José Núñez Benjumea, en el Programa de Doctorado en Ing. Informática de la US, y tutorizada por D. José C. Riquelme Santos, ha recibido el Premio de la Cátedra Universitat de Barcelona-Atrys de Radioterapia Personalizada, que ha sido entregado, durante el XXII Congreso de la Asociación Española de Oncología Radioterápica (SEOR) celebrado en Oviedo.
Los resultados de esta tesis han sido publicados en la revista Clinical and Translational Radiation Oncology bajo el nombre “A Benchmark of Machine Learning Approaches to Predict Radiation-Induced Toxicity in Lung Cancer Patients” y 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.
El trabajo 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.
Fuente: José C. Riquelme Santos, tutor de la tesis.