[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-122418-es":3,"doc-seo-122418-110":30,"detail-sidebar-cat-0-es-110":91},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":4,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},122418,2336475104957,"Seraphina","https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/22000c4c6bd8a5076e1?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1786593998035447633",40,"Salud y Atención Médica","Implementación de modelo de machine learning para el diagnóstico del cáncer de mama","La monografía desarrolla la implementación de un modelo de aprendizaje automático como apoyo a la detección oportuna del cáncer de mama en Nicaragua. El trabajo utiliza un conjunto de datos construido a partir de ecografías de mama previamente diagnosticadas por especialistas y clasificadas según criterios clínicos. La solución integra técnicas de inteligencia artificial que combinan segmentación y clasificación mediante redes neuronales convolucionales. La herramienta se valida con personal de radiología, ajustando el dataset y ajustando la puesta en producción en una plataforma en la nube para facilitar su acceso.","UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA  \nFACULTAD DE ELECTROTECNIA Y COMPUTACIÓN  \nTrabajo Monográfico Para optar al título de  \nIngeniero en Computación  \nTema  \nImplementación de modelo de machine learning para el diagnóstico del  \ncáncer de mama  \nAutor (es)  \nBr. Christhofer Gutiérrez Acevedo  \nBr. Sara Iris Bobadilla Moreno  \nTutor  \nM.Sc. Narciso Javier Aguilera Centeno  \nDiciembre 2023  \nManagua, Nicaragua  \nAgradecimientos  \nEn primer lugar, deseamos expresar nuestro sincero y profundo agradecimiento a Dios, quien ha sido nuestra fuente de vida, inspiración y fortaleza a lo largo de este viaje académico y que nos ha brindado la sabiduría y la perseverancia para llevar a cabo nuestra tesis de grado.  \nTambién queremos agradecer a todas las personas e instituciones que han contribuido de manera fundamental al éxito de nuestra investigación.  \nEn primer lugar, agradecemos a la Universidad Nacional de Ingeniería por habernos brindado el privilegio de cursar una carrera que consideramos de altonivel y sumamente apasionante.  \nAgradecemos al Centro de Mujeres IXCHEN en Managua, así como a todo su personal, por habernos dado la oportunidad de llevar a cabo este proyectomonográfico en beneficio de la salud de las mujeres nicaragüenses.  \nNo podemos dejar de mencionar y agradecer la invaluable ayuda proporcionadapor las especialistas radiólogas del centro médico durante la fase de pruebas; su conocimiento y experiencia resultaron fundamentales para la culminación exitosade este proyecto.  \nEste logro no solo es nuestro, sino también de todos aquellos que nos hanapoyado a lo largo de este camino. A todos ustedes, ¡nuestro más profundo agradecimiento!  \nResumen  \nDurante los últimos 5 años, el cáncer de mama ha estado entre las 5 principalescausas de muerte por tumoraciones malignas, en Nicaragua. Los decesos poresta enfermedad, en mujeres adultas, ocuparon la cuarta posición en 2022, 2019 y 2018; se ubicó segunda en 2021 y quinta en 2020 [1] . Como una contribuciónen la lucha contra este flagelo, en esta monografía, se explica el proceso seguido en la implantación de un proyecto de adaptación tecnológica de modelos deaprendizaje automático , como apoyo a la detección oportuna del cáncer de mama. El conjunto de datos utilizado se creó a partir de ecografías de mama previamente diagnosticadas por especialistas médicos y clasificadas de acuerdo con tales criterios [2] .  \nSe partió de los resultados alcanzados en cuatro proyectos anteriores, ejecutados por investigadores de instituciones académicas y científicas en América Latina, Estados Unidos y Egipto [3] [4][5] [6][7][8] . Se implementó una solución utilizandotécnicas de Inteligencia Artificial que combinan modelos de segmentación y clasificación de imágenes basadas en redes neurales convolucionales.  \nLa herramienta implementada en este trabajo fue puesta a prueba por personal médico especializado en radiología y en el análisis de imágenes de ultrasonido para el diagnóstico médico de cáncer de mama utilizando ecografías. La retroalimentación brindada en esa etapa sirvió para corregir, mejorar y poner apunto la implementación definitiva del nuevo modelo. Esto incluyó, ajustarapropiadamente el conjunto de datos utilizado por la máquina de aprendizajeautomático que finalmente fue puesta en producción. Para facilitar el acceso al mismo, a través de Internet, el recurso desarrollado se instaló en una plataforma en la nube. Esto contribuirá a facilitar y aprovechar, con mayor eficiencia, la disponibilidad de esta herramienta por parte de personal médico y operadores deservicios de salud que lo necesiten.  \nÍndice de contenido  \n1. Introducción ................................................................................................. 10  \n2. Antecedentes ............................................................................................... 11  \n3. Justificación ................................................................................................. 15  \n4. Objeti","cbCaifRCGXxBjC4R","https://ap.wps.com/l/cbCaifRCGXxBjC4R","pdf",2165394,1,98,"Spanish","es",110,"# Introducción\n# Antecedentes\n# Justificación\n# Objetivos\n## Objetivo General\n## Objetivos Específicos\n# Marco Teórico\n## ¿Qué es el cáncer?\n## Tipos de cáncer\n## Cáncer de mama\n## Machine Learning (Aprendizaje Automático)\n## Aprendizaje supervisado\n## Aprendizaje no supervisado\n## Aprendizaje reforzado\n## Algoritmos de machine learning (Aprendizaje Automático)\n## Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)\n## K-Vecino más Cercano (KNN)\n## Regresión Lineal\n## Regresión Logística\n## Redes Neuronales Artificiales\n## Deep learning y su ubicación dentro del machine learning\n## Redes neuronales convolucionales\n## Segmentación semántica","[{\"question\":\"Qué objetivo persigue la monografía sobre cáncer de mama?\",\"answer\":\"Explica el proceso para implementar un proyecto de adaptación tecnológica de modelos de aprendizaje automático que apoye la detección oportuna del 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