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Los métodos de aprendizaje automático se han revelado como una potente herramienta para detectar el cáncer de mama. Mediante el análisis de grandes conjuntos de datos de imágenes médicas, los modelos de aprendizaje automático pueden identificar patrones y características que pueden indicar la presencia de células cancerosas. Este proceso implica recopilar y preprocesar datos, extraer características relevantes, desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje automático y evaluar su rendimiento. Aunque los modelos de aprendizaje automático pueden mejorar la precisión y eficacia de la detección del cáncer de mama, deben utilizarse como herramientas de apoyo a la toma de decisiones junto con los profesionales médicos. El objetivo último es mejorar la precisión diagnóstica y proporcionar información valiosa para la toma de decisiones terapéuticas.
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