RT Generic
T1 Aplicación de técnicas de  Inteligencia artificial para la  determinación de marcadores  relevantes en inmunoterapia  antitumoral.
A1 Huelin Parras, Fernando
K1 Inteligencia artificial - Trabajos fin de máster
K1 Biomedicina - Trabajos fin de máster
K1 Inmunoterapia - Trabajos fin de máster
K1 Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) - Trabajos fin de máster
K1 Visión artificial (Robótica) - Trabajos fin de máster
AB Actualmente, la inteligencia artificial está transformando la manera en que se abordan nuevos desafíos, y es que, el estudio y desarrollo de este campo, pone en evidencia las ventajas que trae consigo. Hace tiempo que se utilizan técnicas basadas en inteligencia artificial para realizar ciertas tareas, sin embargo, ha sido recientemente con el desarrollo de inteligencias artificiales generativas, cuando se comienza a entender el potencial presente en este campo aún en desarrollo. Además, entre sus principales técnicas, existe una de utilidad especial conocida como visión artificial, que consiste en darle a un ordenador la capacidad de analizar imágenes y mostrar lo que ocurre en ellas. Esto resulta de interés ya que hay imágenes que presentan características imperceptibles al ojo humano, pero que una máquina puede procesar. En este caso se tiene como ejemplo las imágenes médicas, que en muchos casos presentan patrones que al ser identificados, pueden servir para conocer en mejor profundidad qué le ocurre al paciente. Esta habilidad de analizar imágenes junto con la ventaja de tratarse de una máquina, hacen de la inteligencia artificial una solución eficiente para muchos problemas eliminando el error derivado del factor humano. Por otro lado, aporta a la comunidad científica otro punto de vista cuando se trata de nuevos retos e investigaciones. Por tanto, el principal objetivo del presente Trabajo Fin de Máster es el desarrollo y evaluación de una red neuronal artificial especializada en el análisis de imágenes médicas para determinar el estado de una proteína específica, el PD- L1.
YR 2023
FD 2023
LK https://hdl.handle.net/10630/31538
UL https://hdl.handle.net/10630/31538
LA spa
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 19 ene 2026