Proyectos como el  Dipcan  (Digitalización y Manejo de la Medicina personalizada) nacido en 2022, apuestan por una medicina personalizada gracias a la integración de datos clínicos, genómicos, anatomo-patológicos y radiómicos, para tener un conocimiento multidimensional de los tumores metastásicos no hematológicos, en 2000 pacientes. Su  objetivo es categorizar al paciente metastásico mediante el desarrollo de un algoritmo que ayude al conocimiento, diagnóstico y elección de los pacientes, es decir, simplificar la toma de decisiones durante la enfermedad, permitiendo una personalización precisa de los tratamientos. El 80% de las decisiones médicas se basan en las pruebas radiológicas, gracias a la aplicación de la radiómica e IA  la interpretación de imágenes médicas permite transformar el diagnóstico, ya que la extracción de características radiómicas de las zonas de interés permite discriminar mejor aquellos pacientes con mayor riesgo de metástasis.                                         https://isanidad.com/278421/las-tecnicas-de-inteligencia-artificial-en-oncologia-permitiran-encontrar-patrones-que-faciliten-un-mejor-estadio-de-los-pacientes/