La propuesta combina t\u00e9cnicas matem\u00e1ticas y computacionales de \u00faltima generaci\u00f3n para enfrentar uno de los principales desaf\u00edos en la radioterapia: la precisi\u00f3n.<\/em><\/p>\n\n\n\n En el tratamiento del c\u00e1ncer con radioterapia, uno de los grandes desaf\u00edos es administrar la dosis exacta al tumor, evitando da\u00f1ar el tejido sano circundante, pues siempre est\u00e1 la posibilidad de que el paciente realice alg\u00fan movimiento y pueda provocar que los \u00f3rganos cambien levemente de posici\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n En ese marco, un proyecto Fondecyt de la Escuela de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica de la PUCV- liderado por el acad\u00e9mico Ignacio Araya- propone el desarrollo de un m\u00e9todo computacional capaz de calcular rangos m\u00e1s seguros de intensidad de radiaci\u00f3n, que respondan de manera robusta a esos peque\u00f1os cambios. Seg\u00fan indic\u00f3 el investigador, de esta forma \u201cpodremos contribuir a que el dise\u00f1o del tratamiento m\u00e9dico sea m\u00e1s preciso y confiable para el paciente\u201d.<\/p>\n\n\n\n El proyecto- titulado “Hybrid Filtering for Global Optimization: Combining Affine Relaxations, Constraint Programming and Incremental Bounding (Filtrado h\u00edbrido en optimizaci\u00f3n global: combinando relajaciones afines, programaci\u00f3n con restricciones y c\u00e1lculo incremental de cotas)- cuenta con un equipo de trabajo integrado por alumnos de pregrado, profesores de la PUCV y expertos europeos.<\/p>\n\n\n\n Araya explic\u00f3 que, aunque el n\u00facleo del estudio es matem\u00e1tico y computacional, su impacto es concreto y su campo de aplicaci\u00f3n m\u00e1s directo se encuentra en el \u00e1mbito de la salud, espec\u00edficamente en la planificaci\u00f3n de radioterapia (IMRT).<\/p>\n\n\n\n \u201cCon este proyecto se espera disminuir el tiempo computacional y aumentar la robustez de los algoritmos, lo que podr\u00eda ser aplicado en la planificaci\u00f3n de radioterapia, donde la precisi\u00f3n es un punto cr\u00edtico para la seguridad de los pacientes. La idea es que las computadoras encuentren soluciones garantizadas utilizando menos recursos, eliminando r\u00e1pidamente las zonas donde no existe una soluci\u00f3n \u00f3ptima\u201d, coment\u00f3 el acad\u00e9mico.<\/p>\n\n\n\n Asimismo, indic\u00f3 que la iniciativa aborda un desaf\u00edo fundamental de la optimizaci\u00f3n global y busca \u201cmejorar m\u00e9todos Branch & Bound (ramificaci\u00f3n y poda), que exploran el espacio de soluciones de forma sistem\u00e1tica, combinando t\u00e9cnicas r\u00e1pidas de filtrado de dominios con m\u00e9todos de relajaci\u00f3n convexa, para reducir el espacio de b\u00fasqueda de manera m\u00e1s efectiva y acelerar la convergencia\u201d.<\/p>\n\n\n\n Finalmente, el investigador indic\u00f3 que, desde el punto de vista matem\u00e1tico, la gran expectativa del proyecto es desarrollar un marco de trabajo algor\u00edtmico m\u00e1s robusto y eficiente para resolver problemas complejos de optimizaci\u00f3n. \u201cEl principal aporte ser\u00e1 resolver problemas que actualmente tienen muchas variables y restricciones no lineales, que resultan muy costosas en t\u00e9rminos de tiempo y recursos computacionales\u201d, afirm\u00f3, agregando que el proyecto \u201cbusca crear un m\u00e9todo h\u00edbrido que combine lo mejor de dos mundos: la rapidez de la programaci\u00f3n por restricciones y la visi\u00f3n global de las relajaciones convexas”. <\/p>\n\n\n\n PUCV<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La propuesta combina t\u00e9cnicas matem\u00e1ticas y computacionales de \u00faltima generaci\u00f3n para enfrentar uno de los principales desaf\u00edos en la radioterapia: la precisi\u00f3n. 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