Sistema experto probabilístico basado en redes bayesianas para la predicción de riesgo de cáncer cervical

• Autor: Paulino Flores, Luis Alonso
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/16246
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/16246
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistemas expertos (Computación); Inteligencia artificial - Aplicaciones médicas; Predicciones; Probabilidades; Algoritmos; Cuello uterino - Cáncer - Factores de riesgo; Diagnóstico por computadora; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El cáncer de cuello uterino una de las principales causas de muerte por cáncer en las mujeres. Una gran variedad de técnicas utilizadas en la Inteligencia Artificial (IA) como las Redes Neuronales, las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM), los Árboles de Decisión y otros; han abordado el problema de la predicción de esta enfermedad. El siguiente trabajo de investigación realiza la predicción de riesgo de cáncer de cuello uterino usando un modelo probabilístico basado en Redes Bayesianas; donde de un total de 322 registros se pudo obtener 15 atributos o características diferentes que correspondan a la información de una paciente. Las pruebas fueron realizadas utilizando el 40% de los datos. Los resultados le otorgan al trabajo desarrollado una tasa de éxito del 96%, además, sugieren que las Redes Bayesianas alcanzan un alto rendimiento, así como también ofrecen transparencia durante el proceso de inferencia, algo que no sucede con muchas otras técnicas, y que son ideales para afrontar problemas de predicción.