Modelización Matemática y Análisis de Datos en Oncología

El interés principal de este curso es presentar una visión inicial sobre el cáncer, abordando tanto el desarrollo de la formulación matemática en el crecimiento tumoral y las estrategias terapéuticas usadas, como herramientas de modelado matemático e inteligencia artificial para el análisis de los datos oncológicos disponibles.

Alumnado de grado o máster, profesores, licenciados y graduados de titulaciones científico/técnicas (matemáticas, físicas e ingenierías) con interés en aprender sobre el cáncer y el uso de modelos matemáticos en oncología.

Alumando o egresado vinculado a titulaciones sanitarias.

1. Introducción a conceptos biológicos en cáncer.

2. Cuantificación en Oncología.

3. Modelos matemáticos sencillos de crecimiento tumoral.

4. Prácticas de modelo de dinámica tumoral.

5. Modelos matemáticas de resistencia.

6. Prácticas de modelos de resistencia.

7. Leucemia y su modelado.

8. Modelos matemáticos de tratamiento: Quimioterapia.

9. Radioterapia y su modelado matemático.

10. Estudio matemático de modelo de inmunoterapia.

11. Modelos avanzados en Neuro-Oncología.

12. Introducción y desarrollo de técnicas de análisis de datos.

13. Estudio de datos a partir de herramientas machine learning.

Título/Matrícula del grado.

Nota media del expediente. No es necesario el certificado, la información que se encuentra en cualquier plataforma universitaria, tipo https://portalservicios.uca.es/ es válida.

Sistema de evaluación

La asignatura se evalúa teniendo en cuenta los siguientes elementos:

-Asistencia y participación activa en las sesiones presenciales del curso (10%).

- Elaboración de las prácticas del curso y presentación de informes (40%).

- Trabajos tutorizados: Los trabajos tutorizados consisten en el desarrollo de un proyecto de investigación por grupos. Se valorará la originalidad y la completitud en la solución del problema, la calidad de la memoria escrita y la claridad y calidad de la exposición oral del mismo (50%).

Resultados de aprendizaje

Conocer la descripción matemática de determinados procesos de crecimiento tumoral.

Comprender distintos modelos matemáticos de crecimiento tumoral en distintos campos como la neuro-oncología o la hematología.

Manejar datos experimentales y realizar un análisis de ellos.

Aplicar dichos modelos a ejemplos reales y prácticos realizando diversas simulaciones manejando el software adecuado.