Selección personalizada de tratamientos

IA que cruza datos genómicos, clínicos y farmacológicos para indicar el tratamiento más eficaz para cada paciente, optimizando la medicina de precisión.

Predicción de respuesta y toxicidad

Modelos predictivos que evalúan la probabilidad de respuesta clínica y eventos adversos antes de iniciar la terapia, reduciendo riesgos y costes.

Seguimiento inteligente del paciente

Monitorización continua del estado clínico y síntomas mediante IA, alertando sobre recaídas, toxicidad acumulativa o necesidad de ajuste terapéutico.

Optimización de ensayos clínicos

IA que identifica pacientes candidatos según criterios moleculares y clínicos, acelerando la inclusión y mejorando la tasa de éxito del estudio.

🧬 Estratificación genómica y biomarcadores

Modelos de IA que correlacionan perfiles de expresión genética, mutaciones y biomarcadores con probabilidades de respuesta a quimioterapia, inmunoterapia o terapias dirigidas.

🧠 Predicción de toxicidad y recaída

Algoritmos como XGBoost y LSTM que predicen toxicidad hematológica, neuropatía, mucositis o riesgo de recaída basándose en datos clínicos y tratamientos anteriores.

📊 Optimización de decisiones terapéuticas

Sistemas de recomendación entrenados con resultados históricos que sugieren esquemas terapéuticos basados en cohortes similares, ajustados a la evolución del paciente.

🧠 Tecnologías utilizadas

• ✅ Modelos predictivos: XGBoost, LSTM, Random Forest
• ✅ Procesamiento genómico: BioBERT, BERT-PubMed, GenAI
• ✅ Integración con EHR y plataformas de genómica (FHIR + HL7)
• ✅ Paneles clínicos en React.js + D3.js
• ✅ Explicabilidad con SHAP, LIME y módulos XAI para oncología