Resumen

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. Conclusión: este trabajo busca predecir la mejor técnica con la mayor precisión para el cáncer de seno.

1. INTRODUCCIÓN

El cáncer de mama es un tipo de tumor de naturaleza maligna. Es el tipo de cáncer más frecuente en la mujer y afecta a casi el 10% de todas las mujeres en algún momento de su vida. La única forma de prevenir la propagación de este cáncer es el diagnóstico precoz y el tratamiento oportuno. El cáncer de mama comienza su desarrollo en los lobulillos o conductos de las células. Las principales causas del cáncer de mama son las anomalías heredadas de los padres, que se dan en un 10% de los casos, y el 90% restante, las anomalías genéticas causadas por el proceso de envejecimiento. El cáncer de mama puede tratarse de forma local o sistemática. La cirugía y la radioterapia se clasifican dentro de los tratamientos locales, mientras que la quimioterapia y la terapia hormonal se clasifican dentro de los tratamientos sistemáticos. Los médicos suelen recomendar conjuntamente tratamientos locales y sistemáticos para obtener los mejores resultados.

Muchas técnicas de minería de datos se utilizan ampliamente para diagnosticar las distintas fases del cáncer de mama. La predicción del cáncer, ya sea maligno o benigno, puede diagnosticarse mediante diversas técnicas de minería de datos. 

• Materias:Sistema de predicción Células cancerosas Aprendizaje automático
• Subjects:Prediction System Cancer cells Machine learning
• Palabras claves:Naïve Bayes; Discriminante Lineal; Máquina de Soporte Vectorial; K-Vecinos Más Cercanos; Cáncer de Mama; Análisis Predictivo
• Keywords:Naïve Bayes; Linear Discriminant; Support Vector; K-Nearest Neighbors; Breast Cancer; Predictive Analysis