Supervivencia a cinco años en cáncer oral mediante aprendizaje automático explicable cohorte poblacional del País Vasco ​
Marichalar Mendia, Xabier
Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria
Suppi Boldrito, Remo tut. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Arquitectura de Computadors i Sistemes Operatius)

Fecha:	2025
Descripción:	10 pàgines
Fechas de publicación:	2025
Resumen:	El cáncer oral, principalmente el carcinoma escamoso, mantiene una supervivencia baja debido al diagnóstico tardío y a factores pronósticos adversos. Este estudio poblacional del País Vasco desarrolló y validó modelos predictivos de supervivencia a cinco años mediante aprendizaje automático. Entre ellos, la regresión logística penalizada (Elastic Net) mostró el mejor rendimiento (AUROC≈0,84; AUPRC≈0,92) y buena calibración. Los modelos demostraron estabilidad temporal y utilidad clínica potencial para estratificar el riesgo individual. Se evidenció un efecto cohorte histórico (1985-1989) asociado a diferencias en registros más que a factores biológicos.
Resumen:	Oral cancer, mainly squamous cell carcinoma, continues to show low survival rates due to late diagnosis and adverse prognostic factors. This population-based study from the Basque Country developed and validated five-year survival predictive models using machine learning techniques. Among them, penalized logistic regression (Elastic Net) achieved the best performance (AUROC≈0. 84; AUPRC≈0. 92) with good calibration. The models demonstrated temporal stability and potential clinical utility for individual risk stratification. A historical cohort effect (1985-1989) was identified, linked to registry completeness rather than biological factors.
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Lengua:	Castellà
Titulación:	Màster en Intel·ligència Artificial i Big Data en Salut [4291]
Plan de estudios:	Màster en Intel·ligència Artificial i Big Data en Salut [4291]
Documento:	Treball de fi de postgrau
Materia:	Cáncer oral ; Supervivencia ; Aprendizaje automático ; Modelo predictivo ; Regresión logística penalizada ; País Vasco ; Oral cancer ; Survival ; Machine learning ; Predictive model ; Penalized logistic regression ; Basque Country

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Documentos de investigación > Trabajos de investigación y proyectos de final de carrera > Ingeniería. TFM