Análisis predictivo del cáncer de mama utilizando técnicas de aprendizaje automático - Agrawal, Rashmi (Ingeniería Solidaria, 2019)
Este artículo es producto del proyecto de investigación “Análisis predictivo del cáncer de mama utilizando técnicas de aprendizaje automático” realizado en el Instituto Internacional de Investigación y Estudios Manav Rachna, Faridabad, en el año 2018. Introducción: el presente artículo es parte de un esfuerzo para predecir el cáncer de seno, lo cual es una preocupación seria para la salud de las mujeres. Problema: el cáncer de mama es el tipo más común de cáncer y siempre ha sido una amenaza para la vida de las mujeres. El diagnóstico precoz requiere un método efectivo para predecir el cáncer que permita a los médicos distinguir el cáncer benigno y el maligno. Investigadores y científicos han estado tratando de encontrar métodos innovadores para predecir el cáncer. Objetivo: el objetivo de esta investigación es el análisis predictivo del cáncer de seno utilizando diversas técnicas de aprendizaje automático, como el método Naïve Bayes, el análisis discriminante lineal, K-Nearest Neighbors y el método de máquina de vectores de apoyo. Metodología: la minería de datos predictivos se ha convertido en un instrumento para científicos e investigadores en el campo de la medicina. La predicción del cáncer de mama en una etapa temprana ayuda a una mejor cura y tratamiento. KDD (Knowledge Discovery in Databases) es uno de los métodos de minería de datos más populares utilizados por los investigadores médicos para identificar los patrones y la relación entre las variables y también ayuda a predecir el resultado de la enfermedad en función de los datos históricos de los conjuntos de datos. Resultados: para seleccionar el mejor modelo para la predicción del cáncer, se estimará la precisión de todos los modelos y se seleccionará el mejor modelo.