Sistemas cognitivos para la predicción de cáncer de mama

• Delgado Guerrero, Jonathan Stalin ^[1] ; Meléndez Meléndez, Jhon Rigner ^[2] ; Huillca Huallparimachi, Raúl ^[2]
  1. [1] Universidad de Guayaquil

     Universidad de Guayaquil

     Guayaquil, Ecuador

     
  2. [2] Universidad Nacional Federico Villareal
• Localización: MIKARIMIN Revista Multidisciplinaria, ISSN-e 2528-7842, Vol. 9, Nº. 2, 2023 (Ejemplar dedicado a: mayo-agosto. PUBLICADO: 28-04-2023), págs. 69-82
• Idioma: español
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• Resumen

  • El objeto del presente artículo es la comparación de cuatro algoritmos de clasificación existentes con aprendizaje no supervisado: red neuronal, k-means, fuzzy c-means y hierarchical clustering y una alternativa de solución para predecir una eventual enfermedad cancerígena en las glándulas mamarias de una mujer. Para realizar el pronóstico presente, se ha hecho uso de un conjunto de datos que comprende un total de 589 registros; de las cuales podemos citar algunas variables, las según su importancia como son: media de distancias, desviación estándar, perímetro de masa, área de masa y suavidad. Se ha demostrado con los valores de las métricas bases y derivadas usadas para la evaluación de algoritmos de clasificación, que el algoritmo red neuronal presenta mejores resultados de predicción para la configuración del experimento seleccionado. Este modelo entrenado es almacenado en la base de datos a la cual accede el servicio Azure Machine Learning para construir el servicio web. Este servicio web construido, encapsula el proyecto de implementación del algoritmo en una función para poder implementar el resto de la arquitectura REST con un verbo de ejecución disponibles: POST. El formato de intercambio de datos usados es JSON tanto para la solicitud como para la respuesta del servicio.PALABRAS CLAVE: predicción del cáncer de mama; cáncer de mama; comparación de aprendizaje automático.Cognitive systems for the prediction of breast cancer