Aplicación Software para la clasificación de pacientes con cáncer basado en técnicas de Data Mining.

Abstract

Este trabajo se centra en el desarrollo y validación de un algoritmo de minería de datos para la clasificación de pacientes con cáncer de mama. Los objetivos incluyeron investigar diferentes metodologías utilizadas en la minería de datos, establecer una metodología de clasificación, realizar un análisis exploratorio de los datos, definir mensajes para la correcta comunicación de resultados y validar el algoritmo.

Se adoptó la metodología CRISPDM para el desarrollo del proyecto, desde la comprensión del negocio hasta la implementación. En primer lugar, Se llevó a cabo una exploración de datos relacionados con las variables que describen las características de los tumores. tumores presentes en los pacientes diagnosticados con cáncer. Este análisis proporciono información valiosa sobre las relaciones entre las variables y ayudo a identificar patrones cruciales.

Posteriormente, se desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático basado en el modelo de Regresión Logística, que demostró un rendimiento muy bueno durante su validación. El algoritmo logro una precisión del 92.3% y un puntaje de Recall de 93.7% con los datos de prueba, demostrando su capacidad para diagnosticar a los pacientes con un tumor maligno.

En conclusión, el trabajo ha logrado sus objetivos de manera exitosa. El algoritmo desarrollado demuestra ser una herramienta valiosa para la clasificación de pacientes diagnosticados con un tumor maligno en la mama, con comunicación efectiva de resultados. La metodología CRISPDM demostró ser efectiva en la gestión del proyecto.