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Predicción de cáncer de mama a través de biomarcadores mediante aprendizaje automático |
| Published in: | Engineering, Integration, and Alliances for a Sustainable Development. Hemispheric Cooperation for Competitiveness and Prosperity on a Knowledge-Based Economy: Proceedings of the 18th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education and Technology |  |
| Date of Conference: | July 27-31, 2020 |
| Location of Conference: | Virtual |
| Authors: | Andrea Gutiérrez Quintanilla (Universidad Católica de Santa María, PE)
Nicole Mancilla Medina (Universidad Católica de Santa María, PE)
Jose Sulla-Torres (Universidad Católica de Santa María, PE)
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| Full Paper: | #514 |
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Abstract:Se propone la predicción de cáncer de mama a través de biomarcadores mediante aprendizaje automático, a fin de poder minimizar el tiempo de espera que existe al momento que se solicita un descarte de cáncer por los diferentes factores que en nuestra realidad nacional existe. Para ello se ha utilizado una Red Neuronal que es un algoritmo de Aprendizaje Automático que nos permitió realizar la predicción. Los resultados mostraron que con el diseño desarrollado de la Red Neuronal se obtuvo una precisión del 82.76%, así mismo, se construyó un prototipo que permitió validar la propuesta, con lo que se puede concluir que la Red Neuronal es un algoritmo adecuado para ser usado de manera complementaria a la predicción de cáncer de mama a través de biomarcadores y que el prototipo desarrollado sirva a los interesados en el campo oncológico |