Con la creación de esta plataforma, pretendemos proporcionar un medio que unifique todo lo que el oncólogo necesita en el día a día, de forma dinámica y actualizada, sin necesidad de tener que abrir diferentes aplicaciones o páginas web.
Javier Molina Cerrillo
Hospital Universitario Ramón y Cajal. Madrid
Según el Informe de EIT Health, aunque existen diferencias regionales, el sistema sanitario español en general ha alcanzado un alto nivel de madurez digital y se clasificó entre los cinco primeros de los 17 países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE). Poseemos también sistemas sanitarios digitales altamente avanzados según el Índice de Salud Digital 2019 de la Fundación Bertelsmann.
La jefa del Laboratorio de Investigación Traslacional de la Fundación MD Anderson Cancer Center Madrid España, la doctora Gema Moreno-Bueno, ha afirmado que el Big Data y la Inteligencia Artificial (IA) permiten anticipar con una mayor precisión el comportamiento del cáncer.
Pablo Gajate Borau Hospital Clínico San Carlos. Madrid
Tomás Pascual Martínez
Servicio de Oncología Médica. Hospital Clínic de Barcelona. Barcelona
The diagnostic performance of artificial intelligence (AI)-assisted endoscopy for digestive tumors remains controversial. The objective of this umbrella review was to summarize the comprehensive evidence for the AI-assisted endoscopic diagnosis of digestive system tumors. We grouped the evidence according to the location of each digestive system tumor and performed separate subgroup analyses on the basis of the method of data collection and form of the data. We also compared the diagnostic performance of AI with that of experts and nonexperts. For early digestive system cancer and precancerous lesions, AI showed a high diagnostic performance in capsule endoscopy and esophageal squamous cell carcinoma. Additionally, AI-assisted endoscopic ultrasonography (EUS) had good diagnostic accuracy for pancreatic cancer. In the subgroup analysis, AI had a better diagnostic performance than experts for most digestive system tumors. However, the diagnostic performance of AI using video data requires improvement.
Gloria Marquina Ospina
Hospital Clínico San Carlos. Madrid
La oncología evoluciona constantemente, y estar al día con los últimos avances es esencial para ofrecer una atención de calidad. Este Curso de Oncología Clínica te brinda una formación rigurosa y actualizada en el abordaje del cáncer, con un enfoque práctico e innovador.
Coordinadores del curso
Dr. Juan Jesús Cruz Hernández
Dr. César A. Rodríguez Sánchez
Dr. Edel del Barco Morilla
Dr. Emilio Fonseca Sánchez
¿A quién va dirigido?
✅ Especialistas en oncología médica.
✅ Médicos residentes.
✅ Profesionales de otras especialidades que atienden a personas con cáncer.
✅ Estudiantes de medicina que desean ampliar su conocimiento en oncología.
¿Por qué elegir este curso?
✅ Sistema de aprendizaje personalizado, optimizando el tiempo y la retención de conocimientos.
✅ Evaluación interactiva con test adaptativos.
✅ Foros y tutorías con expertos en oncología.
✅ Material siempre actualizado, con acceso a contenidos complementarios y TICs de última generación.
Titulación
Solicitada la acreditación a la Comisión de Formación Continuada de las Profesiones Sanitarias de la Comunidad de Madrid
Horas lectivas:
90 horas
Precio
Matrícula general: 200€ (IVA No incluido)
Si buscas una formación innovadora, flexible y orientada a la práctica clínica, este curso es para ti.
Glycolysis is recognized as a central metabolic pathway in the neoplastic evolution of gastric cancer, exerting profound effects on the tumor microenvironment and the neoplastic growth trajectory. However, the identification of key glycolytic genes that significantly affect gastric cancer prognosis remains underexplored. In this work, five machine-learning algorithms were used to elucidate the intimate association between the glycolysis-associated gene phosphofructokinase fructose-bisphosphate 3 (PFKFB3) and the prognosis of gastric cancer patients. Validation across multiple independent datasets confirmed the prognostic significance of PFKFB3. Further, we delved into the functional implications of PFKFB3 in modulating immune responses and biological processes within gastric cancer patients, as well as its broader relevance across multiple cancer types. Results underscore the potential of PFKFB3 as a prognostic biomarker and therapeutic target in gastric cancer.
Jesús García-Foncillas López
Departamento de Oncología. Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz. Universidad Autónoma de Madrid. Madrid