2021–2024
HEQUIPA
Herramienta pronóstica y predictiva de respuesta a quimioterapia en pacientes con adenocarcinoma de páncreas localmente avanzado y metastásico
Ámbito del proyecto: Regionales
Categoría: eHealth
Tecnologías que intervienen: Inteligencia Artificial, Analítica de Datos, Machine Learning
Sectores de aplicación: Salud
Descripción
En la actualidad es imprescindible abordar proyectos que permitan mejorar los métodos actuales de pronóstico y de configuración de tratamientos de quimioterapia según su potencial efectividad.
El objetivo general del proyecto consiste en el desarrollo de una herramienta capaz de pronosticar y predecir la respuesta del cáncer de páncreas a los tratamientos de quimioterapia, en base a los datos y al patrón de expresión de compuestos orgánicos volátiles (VOCs) de manera que facilite el tratamiento individualizado a cada paciente.
Entidades participantes
Encore Lab
Soluciones en el ámbito TIC Desarrollamos tecnologías Hardware, Software. Análsis de datos aplicado: ehealth, agricultura, smart cities, industria
Cidatum
Cidatum es el centro tecnológico impulsado por La Rioja Digital para promover la investigación aplicada en torno al dato, la inteligencia artificial y las tecnologías digitales avanzadas.
CIBIR
El Centro de Investigación Biomédica de La Rioja (CIBIR), centro adscrito a la Fundación Rioja Salud, se ha concebido como una estructura permanente, moderna y versátil para fomentar la investigación en el ámbito de las Ciencias de la Salud en La Rioja
Universidad de La Rioja
La Universidad de La Rioja es una universidad pública reconocida como campus de excelencia internacional dentro de la alianza Campus Iberus
Beneficios
Recopilación y exploración de manera retrospectiva los datos disponibles (Analíticos, Clínicos y Demográficos) Facilita la selección, transformación y limpieza de los datos médicos Disponibilidad de un modelo matemático que permita pronosticar y predecir la respuesta de los pacientes de cáncer de páncreas a los tratamientos de quimioterapia, permitiendo el tratamiento personalizado a cada paciente. Capacidad de incluir marcadores predictivos de respuesta a la quimioterapia obtenidos del análisis de VOCs en sangre en el modelo. Disponibilidad de una aplicación que integre el modelo desarrollado y permita su uso por parte de los doctores en las consultas. Capacidad de definir los protocolos de acceso para que otros servicios de salud puedan beneficiarse de la herramienta