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Uso de Big Data para mejorar el tratamiento personalizado en cáncer de pulmón
En la última década, un gran número de tratamientos han sido propuestos para tratar el cáncer de pulmón, una de las principales causas de muerte relacionadas con el cáncer a nivel mundial. Aun así, la respuesta a estos tratamientos varía fuertemente entre pacientes, y existen pocas guías que permitan optimizar el tratamiento a escoger.
P4-LUCAT pretende abordar este problema mediante el desarrollo de una solución tecnológica que ayude a los oncólogos en la selección del tratamiento más apropiado para los pacientes de cáncer de pulmón. El proyecto desarrollará un panel de control o ‘’dashboard’’ aplicando tecnologías de big data mediante la integración de datos de pacientes, repositorios públicos y evidencias científicas.
La herramienta pretende proporcionar al profesional información sobre diferentes aspectos como: a) la eficacia de un tratamiento, adaptado a las características genotípicas y fenotípicas de un paciente; b) los efectos adversos y toxicidades previstos; y c) literatura científica relevante que soporte estos indicios. Este tipo de herramienta solo puede ser creada mediante la integración de diferentes fuentes de información que incluya la historia clínica electrónica, resultados de pruebas de laboratorio como la biopsia líquida, la literatura científica y los datos abiertos. Para ello, la herramienta hará uso desde tecnologías de Procesamiento de Lenguaje Natural hasta búsqueda en grafos de conocimiento.
P4-LUCAT pretende impactar en el sistema sanitario mejorando las decisiones relativas a la selección de tratamientos, tratando de reducir las toxicidades y efectos adversos y mejorando la efectividad de los mismos. Además, estas decisiones se estiman que también tendrán un impacto directo en los costes de los tratamientos, por ejemplo, reduciendo el número de visitas y pruebas no necesarias e incrementando la calidad de vida y empleabilidad de los pacientes. En resumen, P4-LUCAT pretende generar un novedoso escenario en el que se generará un sistema de información basado en la evidencia y los datos para apoyar a los oncólogos en su toma de decisiones.