Investigadora oncológica (coordinación científica Prof. Armando Santoro)
📍 Humanitas Research Hospital, Milano
Beca recibida: €3.000Desarrollo de modelos de inteligencia artificial (GANs) para mejorar la imagen diagnóstica en el cáncer de pulmón, con énfasis en la predicción precoz y la estratificación del riesgo. Proyecto coordinado por el Prof. Armando Santoro en Humanitas.
El proyecto se encuentra en la fase de recopilación y armonización de los datos clínicos de dos cohortes retrospectivas de pacientes con CPNM tratados con quimio-inmunoterapia e inmunoterapia. En breve la base de datos se compartirá con el AI Center para generar y validar datos sintéticos mediante modelos de inteligencia artificial; en paralelo, ha comenzado la inclusión de pacientes en la cohorte prospectiva de validación y la coordinación de la biopsia líquida. Actualmente se está completando la limpieza de datos y la estructuración de la base de datos final antes del traslado al AI Center; después seguirán el desarrollo de los modelos generativos y la comparación entre datos reales y sintéticos en términos de fiabilidad estadística y utilidad clínica.
«Esta financiación representa un paso fundamental para transformar datos clínicos del mundo real en herramientas innovadoras para la investigación oncológica. Nos permitirá desarrollar el proyecto y compartir los resultados futuros en contextos científicos internacionales.»
— Silvia Masini
Generar datos sintéticos adecuados a partir de una cohorte del mundo real de pacientes consecutivos con cáncer de pulmón bien anotados, mediante GANs y otros modelos generativos, y validar los datos sintéticos generados con un marco de validación en términos de fidelidad estadística, utilidad clínica y preservación de la privacidad.
Esperamos generar conjuntos de datos sintéticos de alta fidelidad que reproduzcan de forma fiable la distribución estadística y la complejidad clínica de las cohortes reales de CPNM. Validados mediante los marcos SAFE y MOSAIC, los modelos demostrarán una mayor capacidad para predecir los resultados de la inmunoterapia de primera línea, garantizando al mismo tiempo una sólida preservación de la privacidad y permitiendo un intercambio seguro de datos.
Cada 3.000 € recaudados = un grant más en la próxima convocatoria. Tú corres, tú donas, ellos investigan.
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