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SUMMARY:PREDICCIÓN DE TOXICIDADES EN BRAQUITERAPIA DE PRÓSTATA MEDIANTE 
 REDES NEURONALES ARTIFICIALES
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DESCRIPTION:Speakers: José Domingo Lago (Fundación Instituto Valenciano 
 de Oncología (IVO))\nEl cáncer de próstata es uno de los más comunes e
 n los países desarrollados y en vías de desarrollo. La braquiterapia de 
 próstata (BT) constituye una de las terapias más efectivas contra este t
 ipo de tumores. Este tratamiento consiste en introducir una fuente radiact
 iva en distintas posiciones del tumor mediante el uso de catéteres. Uno d
 e los principales problemas de este tipo de tratamiento (y de radioterapia
  en general) es la toxicidad en los órganos sanos adyacentes al tumor. \n
 La aplicación de técnicas de *machine learning* (ML) a la cantidad de in
 formación clínica disponible sobre los pacientes y sobre el proceso de B
 T nos puede permitir mejorar nuestra capacidad de predicción de efectos s
 ecundarios \nEstos sistemas de ML no son ajenos al mundo clínico y se est
 án utilizando con éxito en la medicina para la evaluación de riesgos en
  pacientes o ayuda a diagnóstico entre otros usos mediante la informació
 n clínica disponible del mismo.\nEl presente trabajo modela y entrena una
  red neuronal artificial capaz de predecir\, a partir de variables clínic
 as del paciente y variables dosimétricas del tratamiento impartido\, la a
 parición de estas toxicidades en órganos sanos. Entrenando la red con 19
 9 instancias de otros tantos pacientes se obtienen valores de sensibilidad
  de 0.79 ± 0.04 y de especificidad de 0.59 ± 0.09. A pesar de ser valore
 s relativamente buenos\, un aumento en la cantidad y calidad de los datos 
 de entrenamiento podría mejorar los resultados de la red.\n\nhttps://indi
 co.ific.uv.es/event/5983/contributions/13908/
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URL:https://indico.ific.uv.es/event/5983/contributions/13908/
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