Uso de machine learning en el diagnóstico de cáncer de mama a través de ultrasonografía
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1289Palabras clave:
Ultrasonografía Mamaria, Aprendizaje Automático, Cáncer de MamaResumen
Objetivo: Aplicar técnicas de machine learning para evaluar la eficiencia y precisión en el diagnóstico de cáncer de mama mediante imágenes de ultrasonido. Métodos: Utilizando la herramienta Orange Data Mining, se procesaron imágenes de un banco de datos obtenido en la plataforma Kaggle que contenía ultrasonidos de mamas con nódulos benignos y malignos. Resultados: El análisis de las imágenes en las pruebas se realizó mediante técnicas de machine learning, Neural Network y KNN, que demostraron altas tasas de precisión en la clasificación de nódulos benignos y malignos con resultados por encima del 90% de precisión. Conclusión: La investigación subraya la importancia de las herramientas de machine learning para crear modelos predictivos robustos y precisos, mejorando significativamente la precisión del diagnóstico clínico y aumentando las posibilidades de recuperación de los pacientes.
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