Predicción de la esperanza de vida de pacientes con glioma mediante técnicas de aprendizaje automático

Abstract

[CA] El glioma d'alt grau és un tumor del sistema nerviós central no resolt fins al moment. El tractament d'aquests pacients pot arribar a ser molt costós i en alguns casos es poden trobar en fases molt avançades de la malaltia en les quals la relació cost/benefici d'aplicar aquests tractaments és mínima. En aquest projecte analitzarem diferents sistemes de predicció de l'esperança de vida de pacients amb glioma mitjançant tècniques d'aprenentatge automàtic amb l'objectiu de servir d'eina per a l'ajuda a la presa de decisions en medicina oncològica. Utilitzant mètriques com la vascularitat tumoral en determinades zones del tumor o la metilació de la MGMT obtindrem estimacions prou fiables com per a servir d'ajuda als doctors en aquests casos. Durant el projecte a més contemplarem la seua aplicabilitat, així com la seua possible integració en sistemes hospitalaris actuals.

[ES] El glioma de alto grado es un tumor del sistema nervioso central no resuelto hasta el momento. El tratamiento de estos pacientes puede llegar a ser muy costoso y en algunos casos se pueden encontrar en fases muy avanzadas de la enfermedad en las cuales la relación coste/beneficio de aplicar estos tratamientos es mínima. En este proyecto diseñaremos un sistema de predicción de la esperanza de vida de pacientes con glioma mediante técnicas de aprendizaje automático con el objetivo de servir de herramienta para la ayuda a la toma de decisiones en medicina oncológica. Utilizando métricas como la vascularidad tumoral en determinadas zonas del tumor o la metilación de la MGMT obtendremos estimaciones suficientemente fiables como para servir de ayuda a los doctores en estos casos. Durante el proyecto además contemplaremos su aplicabilidad así como su posible integración en sistemas hospitalarios actuales.

[EN] High-grade glioma is an unresolved tumour of the central nervous system. The treatment of these patients can be very expensive and in some cases they can be found in very advanced stages of the disease in which the cost/benefit ratio of applying these treatments is minimal. In this project we will design a system for predicting the life expectancy of patients with glioma using machine learning techniques with the aim of serving as a tool to aid decision-making in oncological medicine. Using metrics such as tumour vascularity in certain areas of the tumour or MGMT methylation, we will obtain sufficiently reliable estimates to help doctors in these cases. During the project we will also consider its applicability and its possible integration into existing hospital systems.