Simulado y control automático del crecimiento tumoral

Abstract

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), en 2015, una de cada seis personas que murieron lo hicieron debido a que padecían algún tipo de cáncer. Se trata por tanto de una enfermedad que afecta a una mayor cantidad de población cada año. Ello se debe a distintos factores, como pueden ser cambios en los hábitos alimenticios o un mayor grado de contaminación atmosférica. La quimioterapia se trata de uno de los principales tratamientos de esta enfermedad. Sin embargo, este tratamiento se ha realizado hasta ahora de forma empírica. Por tanto, la aplicación de técnicas de control que modelen la enfermedad y que permitan optimizar la administración de fármacos, podrían aumentar la eficacia del tratamiento y, a su vez, reducir los posibles efectos secundarios negativos que este pueda tener.

According to the World Health Organization (WHO), in 2015, one in six people who died did so because they suffered from some form of cancer. It is, therefore, a disease that affects a greater number of people each year. This is due to different factors, such as changes in eating habits or a higher degree of air pollution. Chemotherapy is one of the main treatments of this disease. However, this treatment has been carried out so far in an empirical way. Therefore, applying control techniques that models the disease and that allows optimizing the administration of drugs, could increase the efficacy of the treatment and, in turn, reduce the possible negative side effects that it may have.