Tutor 1
Lancheros Cuesta, Diana Janeth
Resumen
El presente trabajo tiene como objetivo principal implementar una herramienta computacional que permita el análisis de la información obtenida de una base de datos que contiene características del procedimiento biopsia por método de aspiración (FNA), cuyo objetivo es diagnosticar masas mamarias aplicando técnicas de Bigdata y analítica. Se realiza un tratamiento de datos el cual constituye una recolección de datos, limpieza, minería, evaluación y validación, para ello se diseñó e implemento una herramienta computacional de tipo aplicativo web, en la cual el mástólogo puede aportar información nueva a la base de datos; posteriormente se diseña un algoritmo el cual limpia la base de datos verificando el formato en cada uno de sus campos para la integración de la misma junto con la información que se obtendrá más adelante, para esto se realiza una conexión PHP con MySQL, la cual permite almacenar la información nueva en la base de datos del servidor de la página web, en donde ya se alojan los datos encontrados en línea en el repositorio de datos de ‘Wisconsin Breast Cáncer Database’ (Wolberg, 2015). En lo que refiere al tratamiento de la información se implementaron 3 métodos; el primero de ellos fue el Toolbox de Matlab de redes neuronales el cual tuvo un acierto del 92% en la predicción del diagnóstico, el segundo con un acierto de 94.74% fue un algoritmo de aprendizaje bayesiano, estos métodos sirven de apoyo a la hora de diagnosticar si una masa mamaria es benigna o maligna. Finalmente, para el análisis gráfico se usó el Software de Tableu el cual brinda un análisis para grandes volúmenes de información de manera explícita presenta las diversas formas en las que los datos pueden ser expuestos de carácter preciso y con una relación coherente entre los mismos.
Palabras clave
Bigdata, Bases de datos, Cáncer de mama, Herramienta computacional, Minería de datos
Tipo de documento
Trabajo de grado - Pregrado
Licencia Creative Commons
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Fecha de elaboración
2020
Programa académico
Ingeniería en Automatización
Facultad
Facultad de Ingeniería
Citación recomendada
Bustos Herrera, J. C., & Rubiano Torres, N. (2020). Bigdata y analítica para la toma de decisiones en el tratamiento y prevención del cáncer de mama. Retrieved from https://ciencia.lasalle.edu.co/ing_automatizacion/276
Publisher
Universidad de La Salle. Facultad de Ingeniería. Ingeniería en Automatización