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Inteligencia artificial para mejorar el diagnóstico de síndromes mielodisplásicos
Los síndromes mielodisplásicos son un conjunto de enfermedades que afectan a la formación de las células sanguíneas. Los síndromes mielodisplásicos aparecen en edades avanzadas y tienen un pronóstico muy variable, desde pacientes que no tienen síntomas a pacientes que desarrollan leucemia. En consecuencia, es crítico poder predecir la progresión de cada paciente para poder asignarle el tratamiento más eficiente. Actualmente, la predicción del riesgo se basa en medidas clínicas, las cuales no son suficientemente discriminativas en algunos casos. Los análisis moleculares evalúan qué genes del paciente están afectados y pueden mejorar la predicción de la progresión del paciente. No obstante, los análisis moleculares actuales están limitados a genes conocidos y no se pueden extender a medida que avanza el conocimiento.
En este proyecto, proponemos desarrollar un nuevo modelo basado en inteligencia artificial para mejorar la integración de datos moleculares para el diagnóstico de los síndromes mielodisplásicos. Nuestro proyecto permitirá mejorar la clasificación de los pacientes con síndromes mielodisplásicos, permitiendo asignarles un mejor tratamiento. Con nuestra aproximación, se podrán incorporar nuevos genes en el futuro, permitiendo actualizar el modelo con nuevo conocimiento. Con nuestro proyecto también podremos agrupar los pacientes en base a sus características moleculares, permitiendo el desarrollo de mejores tratamientos en el futuro.