Aplicación del algoritmo para predecir el riesgo de cáncer de mama en las pacientes del Hospital de la Solidaridad de Villa El Salvador

• Autores: Gamarra Condo, Cyntia Lisbeth, Santos Melo, Yadira Victoria
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Autónoma del Perú
• Repositorio: AUTONOMA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.autonoma.edu.pe:20.500.13067/954
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.13067/954
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Minería de datos; Metodología CRISP - DM; Algoritmos; Cáncer de mama; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El cáncer de mama es una de las enfermedades más comunes que causan muertes en las mujeres en un porcentaje elevado. Por ello existe una amplia certeza de que la detección temprana es un factor muy importante en la reducción de la mortalidad de esta misma. Sin embargo el realizar una mamografía a tiempo, es menos dañino y facilita una información útil sobre la presencia de esta enfermedad. Para muchos especialistas es complejo interpretar con exactitud este tipo de estudios (mamografías), es por ello que es necesario múltiples lecturas de un único examen. Por consiguiente en esta tesis proponemos aumentar la fiabilidad de un diagnóstico con la aplicación del algoritmo para predecir el riesgo de cáncer de mamar en las pacientes del Hospital de la Solidaridad de Villa El Salvador para extraer información esencial de los signos o síntomas de las pacientes y convertirlas en patrones. Con el tiempo estos patrones se clasificarán en sub-grupos para la sinergia de familias mediante la homogeneidad e incrementar los índices de coincidencia. El estudio propuesto disminuirá la intervención humana (el error médico) y optimizará la precisión de las respuestas computacionales y sea fácil de obtener los datos.