La Politècnica de València desarrolla una aplicación para mejorar la calidad de vida de pacientes con cáncer cerebral
La capacidad de la APP de monitorear en tiempo real la situación de las personas con glioblastoma ayudará a optimizar sus tratamientos
En el el ensayo del software creado por la UPV para facilitar la toma de decisiones clínicas participan pacientes de los hospitales Peset de València y Provincial de Castellón
Contribuir a mejorar el bienestar de pacientes con glioblastoma, un cáncer cerebral agresivo y resistente al tratamiento. Este es el principal objetivo de las nuevas funcionalidades y prestaciones que incorpora Lalaby, una aplicación desarrollada por un equipo del Instituto ITACA de la Universitat Politècnica de València (UPV) que permite la monitorización en tiempo real de la calidad de vida de los usuarios, tanto pacientes como no pacientes, mediante la recopilación automática de su fenotipo digital a través de sus dispositivos móviles y la aplicación de cuestionarios personalizados.
Atención médica personalizada
"Esta actualización representa un avance significativo en la atención médica personalizada y la calidad de vida de los pacientes de glioblastoma, el tipo más común y agresivo de tumor cerebral en adultos", afirma Sabina Asensio-Cuesta, profesora e investigadora del grupo BSDLab del Instituto ITACA-UPV participante en el proyecto.
Entre las nuevas funcionalidades, además de una nueva imagen optimista y vital, destaca un cuestionario diseñado específicamente para evaluar la calidad de vida de pacientes con glioblastoma. Esta información, junto con la recopilada por la app automáticamente, como la distancia recorrida, la cantidad de movimiento, los pasos, el nivel de luz, el número de llamadas, la cantidad de datos usados, y el nivel y frecuencia del sonido, permiten definir el llamado fenotipo digital del paciente. Este fenotipo se puede visualizar gráficamente en un cuadro de mandos online que integra la app, brindando una perspectiva más completa y accesible para médicos y pacientes.
En colaboración con el Hospital Peset de València y el Provincial de Castellón
Este trabajo forma parte del proyecto Monitorización de la calidad de vida relacionada con la salud (CVRS) de pacientes con glioblastoma mediante smartphones para apoyar la toma de decisiones en el tratamiento (CIAICO/2022/064), financiado por la Generalitat Valenciana, y está siendo realizado por los investigadores de la UPV, Sabina Asensio-Cuesta (IP), Elies Fuster-García (IP), Juan M. García-Gómez, Ángel Sánchez García y Daniel Sánchez García. El proyecto se desarrolla en colaboración con las oncólogas del Hospital Universitario Doctor Peset de Valencia (Fundación Fisabio), Inmaculada Maestu Maiques, Teresa Soria Comes y Maria De Julian Campayo, y el oncólogo Jorge Soler, del Hospital Provincial de Castellón.
Usos e impacto de la aplicación
En este sentido, la capacidad de monitoreo en tiempo real ofrece la oportunidad de identificar cambios o tendencias en la calidad de vida de los pacientes de manera temprana, "lo que permite una intervención más rápida y efectiva por parte de los profesionales de la salud, así como a optimizar sus tratamientos, marcando así un hito importante en la lucha contra el glioblastoma y otras enfermedades similares", ponen en valor desde el instituto de investigación de la UPV.
Actualmente, la aplicación se está probando en un estudio con 20 pacientes con glioblastoma en colaboración con el Hospital Universitario Doctor Peset y el Hospital Provincial de Castellón. Asimismo, se está utilizando en un estudio con 50 pacientes con cáncer de pulmón del Hospital Universitario Doctor Peset, en un convenio de colaboración entre la Universitat Politècnica de València (UPV) y la Fundación Fisabio.
El Laboratorio de Ciencia de Datos Biomédicos
El Laboratorio de Ciencia de Datos Biomédicos (BSDLab) del ITACA-UPV es un grupo de investigación multidisciplinar compuesto por 20 investigadores comprometidos con el desarrollo de tecnología basada en ciencia de datos e inteligencia artificial para problemas de salud reales. Su saber hacer abarca el aprendizaje automático, modelado predictivo, calidad y variabilidad de datos, firmas tisulares multiparamétricas, sistemas de apoyo a decisiones e imágenes médicas. De hecho, la participación en proyectos y contratos les han permitido desarrollar más de una decena de softwares científicos que ayudan a mejorar la atención médica y la toma de decisiones clínicas.
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