Silverio Ros Martínez
Hospital Clínico Universitario Virgen de la Arrixaca. Murcia
Vega Iranzo González-Cruz 1, Clara García González 2
1Servicio de Oncología Médica. Consorci Hospital General Universitari de València. Departament de Medicina. Universitat de València. CIBERONC. València. 2Servicio de Oncología Médica. Hospital General Requena. Valènciao
Alberto Ocaña Fernández
Hospital Universitario Clínico San Carlos. Madrid
Begoña Bermejo de las Heras
Hospital Clínic Universitari de València. València
María Jesús Rubio
Hospital Universitario Reina Sofía. Córdoba
Ana Fernández Montes, Lidia Nuñel Varela, Jacobo Pérez Abad, Ana Guedella López, Paula Sampedro Domarco,
Soledad Cameselle García, David Arias Ron, Renata Álvarez Llosa, Carme García Benito, Iria Tesouro Blanco,
María Regueiro Rodríguez
Complexo Hospitalario Universitario de Ourense. Ourensete
Antonio Calles Blanco
Servicio de Oncología. Hospital General Universitario Gregorio Marañón. Madrid
El software, denominado "Proteger", procesa los datos clínicos, comorbilidades y el nivel de fragilidad de pacientes de 65 años en adelante, con el objetivo de recomendar terapias personalizadas. La herramienta, en cuyo desarrollo participó un equipo del Centro de Oncología de Precisión UM, fue destacada en la prestigiosa revista Journal of Geriatric Oncology.
Machine learning (ML) is transforming cancer imaging by enhancing diagnosis, automating image analysis, and improving treatment planning. This review explores key ML applications, including tumor detection, radiomics, multi-modal imaging, and therapy monitoring. We discuss fundamental ML techniques, deep learning architectures, and data preprocessing strategies essential for medical imaging. ML-driven approaches have improved tumor segmentation, feature extraction, and computer-aided diagnosis across various cancer types. In cancer therapy, artificial intelligence (AI) aids radiotherapy planning, treatment response prediction, and real-time image-guided interventions. However, challenges such as data scarcity, model bias, and regulatory hurdles limit clinical adoption. Emerging solutions include explainable AI, federated learning for data privacy, and quantum computing for advanced imaging. Addressing these challenges through interdisciplinary collaboration will accelerate AI integration into clinical practice, enhancing cancer diagnosis and treatment.
Pablo Gajate Borau Hospital Universitario Ramón y Cajal. Madrid