La Marta és estudiant de doctorat especialitzada en algoritmes d’intel·ligència artificial per a l’aplicació en proves de diagnòstic per la imatge, especialment en radiòmica basada en TC per a la predicció de la resposta al tractament. Marta es va llicenciar en Enginyeria Biomèdica a la Universitat de Barcelona (UB) el 2017 i va obtenir un màster en Enginyeria Biomèdica per la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) el 2018. L’àmbit d’especialització de la seva tesi final de màster dins del Grup de Radiòmica del Vall d’Hebron Institut d’Oncologia (VHIO) va ser la quantificació de les imatges mèdiques a través del desenvolupament d’algorismes de radiòmica a fi de predir la resposta en pacients amb càncer.

Marta treballa com a investigadora postdoctoral al Vall d’Hebron Institut d’Oncologia (VHIO) des de 2018. Al VHIO ha treballat en el desenvolupament d’algorismes d’aprenentatge automàtic amb dades radiòmiques obtingudes a partir de TC per tal de predir la resposta a la immunoteràpia. Els resultats d’aquests estudis s’han publicat (M. Ligero et. al, Radiology 2021) i presentat en ponències al Congrés Europeu de Radiologia (M. Ligero, ECR 2020 Viena, Àustria) i el Congrés de l’ESMO (M. Ligero, Congrés de l’ESMO 2019 Barcelona, Espanya).

A més a més, ha dut a terme estudis de reproductibilitat de la radiòmica basada a partir de TC (M. Ligero et. al, European Radiology 2020) orientats a corregir la variabilitat radiòmica ocasionada per l’adquisició de les imatges i les tècniques de reconstrucció dels diferents fabricants. Actualment, treballa en la millora de les signatures radiòmiques a partir de TC mitjançant la implementació d’arquitectures d’aprenentatge profund i l’observació de la resposta diferencial. Mostra un gran interès també per la recerca sobre l’explicabilitat i la validació biològica de la IA.