Un grupo de investigadores de la Universidad de Cádiz, pertenecientes al departamento de Matemáticas, ha comprobado la eficacia de una herramienta de inteligencia artificial para predecir recaídas en niños con leucemia linfoblástica aguda. Han aplicado para este estudio el denominado análisis discriminante lineal de Fisher (método empleado en estadística) para buscar diferencias significativas entre los grupos de pacientes y después hacer una correlación con la información genética de los mismos. Entre los objetivos de este trabajo, publicado recientemente en la revista Cancers (High-Dimensional Analysis of Single-Cell Flow Cytometry Data Predicts Relapse in Childhood Acute Lymphoblastic Leukaemia), está mostrar el potencial de las aplicaciones de inteligencia artificial en el contexto médico. Visto en diariodecadiz.es

Bibliografía:

• Chulián, S., Martínez-Rubio, Á., Pérez-García, V. M., Rosa, M., Blázquez Goñi, C., Rodríguez Gutiérrez, J. F., ... & Fernández-Martínez, J. L. (2021). High-Dimensional Analysis of Single-Cell Flow Cytometry Data Predicts Relapse in Childhood Acute Lymphoblastic Leukaemia. Cancers, 13(1), 17. https://www.mdpi.com/2072-6694/13/1/17
• La UCA desarrolla una herramienta para predecir recidas en niños con leucemia. Diario de Cádiz
• La UCA estudia inteligencia artificial para luchar contra la leucemia infantil. La Vanguardia