Resumen

El diagnóstico preciso y eficiente del cáncer de mama es extremadamente necesario para la recuperación y el tratamiento en las primeras etapas en el entorno de atención médica de IoT. Internet de las cosas ha presenciado la transición en la vida en los últimos años, lo que proporciona una forma de analizar tanto los datos en tiempo real como los datos pasados mediante el papel emergente de la inteligencia artificial y las técnicas de minería de datos. El método actual de vanguardia no diagnostica de manera efectiva el cáncer de mama en las primeras etapas, y la mayoría de las mujeres sufren esta peligrosa enfermedad. Por lo tanto, la detección temprana del cáncer de mama plantea un gran desafío para los expertos médicos e investigadores. Para resolver el problema de la detección en etapas tempranas del cáncer de mama, propusimos un sistema de diagnóstico basado en aprendizaje automático que clasifica de manera efectiva a las personas malignas y benignas en el entorno de IoT. En el desarrollo de nuestro sistema propuesto, se utiliza un clasificador

• Materias:Dispositivos móviles Programación centralizada Redes heterogéneas Cooperación de retransmisión Antenas inteligentes
• Subjects:Mobile devices Centralized scheduling Heterogeneous networks Relay cooperation Smart antennas
• Palabras claves:Diagnóstico; Cáncer de mama; Atención médica de IoT; Aprendizaje automático; Clasificador; Detección temprana
• Keywords:Diagnosis; Breast cancer; IoT healthcare; Machine learning; Classifier; Early detection