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Predicción del cáncer de mama mediante algoritmos de aprendizaje automático - Garigipati, Nagababu
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El cáncer de mama es el tipo de cáncer más frecuente en las mujeres. Cuando el cáncer se detecta precozmente, a menudo puede curarse. Existen algunos dispositivos que detectan el cáncer de mama, pero muchas veces dan lugar a falsos positivos, lo que hace que las pacientes se sometan a cirugías dolorosas y costosas que ni siquiera eran necesarias. Este tipo de cánceres se denominan benignos, que no requieren cirugías, y podemos reducir estas cirugías innecesarias utilizando Machine Learning. Tomamos un conjunto de datos de pacientes con cáncer de mama y entrenamos el modelo para predecir si el…mehr

Produktbeschreibung
El cáncer de mama es el tipo de cáncer más frecuente en las mujeres. Cuando el cáncer se detecta precozmente, a menudo puede curarse. Existen algunos dispositivos que detectan el cáncer de mama, pero muchas veces dan lugar a falsos positivos, lo que hace que las pacientes se sometan a cirugías dolorosas y costosas que ni siquiera eran necesarias. Este tipo de cánceres se denominan benignos, que no requieren cirugías, y podemos reducir estas cirugías innecesarias utilizando Machine Learning. Tomamos un conjunto de datos de pacientes con cáncer de mama y entrenamos el modelo para predecir si el cáncer es benigno o maligno. El objetivo de estas predicciones es asignar a las pacientes a un grupo benigno, es decir, no canceroso, o a un grupo maligno, es decir, canceroso. Estas predicciones ayudarán a los médicos a operar sólo cuando el cáncer sea maligno, reduciendo así las intervenciones quirúrgicas innecesarias para la mujer.
Autorenporträt
Mr. Nagababu Garigipati ha conseguito un M.Tech in Computer Science and Engineering presso il JNTU di Hyderabad e sta svolgendo un dottorato di ricerca presso la KL Deemed to be University. La loro vasta formazione accademica, unita ad anni di esperienza pratica, li dota delle competenze necessarie per tradurre concetti complessi in libri di testo coinvolgenti e informativi.