Publicación: Evaluación de representaciones de datos tabular y volumétrica en el modelamiento predictivo aplicado a la planificación radioterapéutica del cáncer de cabeza y cuello
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Resumen en español
La planificación de la radioterapia de intensidad modulada (IMRT) en cáncer de cabeza y cuello enfrenta retos complejos derivados de la alta densidad de estructuras anatómicas críticas y la variabilidad en los planes de tratamiento generados manualmente por los especialistas, lo que motiva el desarrollo de modelos de aprendizaje automático capaces de apoyar y estandarizar este proceso. Este trabajo presenta una evaluación metodológica comparativa desde la perspectiva de la Ciencia de Datos, caracterizando dos paradigmas de representación: la representación tabular estructurada, basada en variables clínicas y demográficas, y la representación volumétrica tridimensional, basada en imágenes de tomografía computarizada (CT) y máscaras de estructuras anatómicas segmentadas.
Resumen en inglés
Intensity-modulated radiation therapy (IMRT) planning for head and neck cancer faces complex challenges stemming from the high density of critical anatomical structures and the variability in treatment plans generated manually by specialists. This motivates the development of machine learning models capable of supporting and standardizing this process. This paper presents a comparative methodological evaluation from a data science perspective, characterizing two representation paradigms: structured tabular representation, based on clinical and demographic variables, and three-dimensional volumetric representation, based on computed tomography (CT) images and masks of segmented anatomical structures.