Sistema Predictivo Bayesiano para Detección del Cáncer de Mama

Resumen Se propone un método predictivo para detectar el cáncer de mama, basado en las siguientes variables: edad, peso, talla, índice de masa corporal, escolaridad, estrato socioeconómico, seguridad social, fumador, cuando dejo de fumar, fumador pasivo, consume licor, cantidad de licor, herencia fa...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Castrillón,Omar D., Castaño,Eduardo, Castillo,Luis F.
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Centro de Información Tecnológica 2018
Materias:	clasificador bayesiano cáncer de mama entrenamiento detección automatizada de enfermedades
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642018000300257
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spelling	oai:scielo:S0718-076420180003002572018-07-24Sistema Predictivo Bayesiano para Detección del Cáncer de MamaCastrillón,Omar D.Castaño,EduardoCastillo,Luis F. clasificador bayesiano cáncer de mama entrenamiento detección automatizada de enfermedades Resumen Se propone un método predictivo para detectar el cáncer de mama, basado en las siguientes variables: edad, peso, talla, índice de masa corporal, escolaridad, estrato socioeconómico, seguridad social, fumador, cuando dejo de fumar, fumador pasivo, consume licor, cantidad de licor, herencia familiar de cáncer, edad de la menarca, menopausia, embarazos, partos, edad del primer parto, lactancia, consumo de anticonceptivos orales, cuanto años consumió anticonceptivos orales, tiempo de suspensión de anticonceptivos orales, terapia de reemplazo hormonal y presencia del gen GSTM1. Tomando como referencias pacientes de la región central de Colombia (Caldas), se definieron dos bases de datos, una de personas sin cáncer y otra de personas con cáncer. La misma base de datos de entrenamiento fue empleada para prueba. La metodología propuesta, define y entrena un sistema de clasificación bayesiano, con una base de datos de pacientes con cáncer y sin cáncer. Posteriormente, se realiza una validación del sistema con el fin de determinar el número de aciertos y errores en el reconocimiento de esta enfermedad. Como resultado, se logra un porcentaje de aciertos del 100%.info:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaInformación tecnológica v.29 n.3 20182018-06-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642018000300257es10.4067/S0718-07642018000300257
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Sistema Predictivo Bayesiano para Detección del Cáncer de Mama

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