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dc.contributor.authorGutiérrez Quintanilla, Andrea
dc.contributor.authorMancilla Medina, Nicole
dc.contributor.authorSulla-Torres, Jose
dc.date.accessioned2020-08-17T03:07:59Z
dc.date.accessioned2022-02-22T12:12:37Z
dc.date.available2020-08-17T03:07:59Z
dc.date.available2022-02-22T12:12:37Z
dc.date.issued2020-07
dc.identifier.isbn978-958-52071-4-1
dc.identifier.issn2414-6390
dc.identifier.otherhttp://laccei.org/LACCEI2020-VirtualEdition/meta/FP514.html
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2020.1.1.514
dc.identifier.urihttp://axces.info/handle/10.18687/20200101_514
dc.description.abstractSe propone la predicción de cáncer de mama a través de biomarcadores mediante aprendizaje automático, a fin de poder minimizar el tiempo de espera que existe al momento que se solicita un descarte de cáncer por los diferentes factores que en nuestra realidad nacional existe. Para ello se ha utilizado una Red Neuronal que es un algoritmo de Aprendizaje Automático que nos permitió realizar la predicción. Los resultados mostraron que con el diseño desarrollado de la Red Neuronal se obtuvo una precisión del 82.76%, así mismo, se construyó un prototipo que permitió validar la propuesta, con lo que se puede concluir que la Red Neuronal es un algoritmo adecuado para ser usado de manera complementaria a la predicción de cáncer de mama a través de biomarcadores y que el prototipo desarrollado sirva a los interesados en el campo oncológicoen_US
dc.language.isoEnglishen_US
dc.publisherLACCEI Inc.en_US
dc.rightsLACCEI License
dc.rights.urihttps://laccei.org/blog/copyright-laccei-papers/
dc.subjectPredicciónen_US
dc.subjectCánceren_US
dc.subjectRed Neuronalen_US
dc.subjectAprendizaje Automáticoen_US
dc.subjectPrototipoen_US
dc.titlePredicción de cáncer de mama a través de biomarcadores mediante aprendizaje automático
dc.typeArticleen_US
dc.description.countryPeruen
dc.description.institutionUniversidad Catolica de Santa Mariaen
dc.description.trackI.T, Telecom, Soft. Eng, IoT, Ind. 4.0, Forensic Informatics, Security, Cybersecurity and Comp toolsen
dc.journal.referatopeerReview


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  • 2020 LACCEI - Virtual Edition
    The Eighteen LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education Caribbean Conference for Engineering and Technology.

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