LOS SISTEMAS HIBRIDOS NO SON EL FUTURO, SON EL PRESENTE Y LA FUTURA SALVACIÓN A ENFERMEDADES COMO EL CANCER

LOS SISTEMAS HIBRIDOS NO SON EL FUTURO, SON EL PRESENTE Y LA FUTURA SALVACIÓN A ENFERMEDADES COMO EL CANCER

El cáncer de mama es el crecimiento de células que han perdido sus funciones dentro los tejidos mamarios, formando así un tumor, que bien puede llegar a ser benigno o maligno; este tipo de cáncer basado en tumores malignos ha llegado a convertirse en uno de los más comunes a nivel mundial, obteniendo así luego del cáncer de pulmón el segundo lugar entre las causas más comunes de muerte relacionadas con alguno de los tipos de cáncer, y presentándose mayoritariamente dentro de la población femenina.

Además de esto, aún no se ha logrado encontrar tratamiento eficaz para contraer esta enfermedad, por lo que el tipo de tratamiento más adecuado; para esto, es el diagnóstico temprano.

Se hace un estudio a partir de cuatro métodos, los cuales son precisión de clasificación, matriz de confusión, análisis de sensibilidad, especificidad y validación cruzada K-fold este último se usa para que el resultado de la prueba sea más valioso, este es un sistema híbrido basado en SBS, SFS Y PCA, algoritmos dentro de los cuales se combina la selección secuencial hacia adelante y hacia atrás, con diferentes criterios que aumentan la eficacia y fiabilidad de los procesos de diagnóstico de cáncer de mama.

Estos algoritmos tienen la capacidad de procesar cientos de datos y aprender de ellos; dejando de lado variables poco relevantes para la solución del cáncer, en cada una de las aplicaciones de los algoritmos, de la escogencia de datos aleatorios y sub conjuntos de datos que permiten encontrar variables en común y determinar cuáles son las características comunes de los pacientes en las primeras etapas de la enfermedad.

Dando resultados bastante prometedores, puesto que los resultados obtenidos luego de las correcciones que han venido siendo hechas gracias a la base de datos perteneciente a la UCI de Wisconsin, mediante los valores de la media obtenida y una valida cruzada de diez veces los dos sistemas híbridos han permitido evidenciar que es un sistema eficazmente utilizable para el diagnóstico exitoso de las enfermedades.

Razón por la cual, en los últimos años se ha buscado implementar las tecnologías de la información junto a estadísticas sociales, valores sanguíneos, y grandes cantidades de datos, para utilizarlos eficientemente en pro de los diagnósticos médicos, y en busca de minería de datos para su análisis, lo que ha tenido un uso más común para en el reconocimiento de patrones cancerígenos.

Por lo anterior se puede afirmar que el método de validación cruzada es un sistema de diagnóstico bastante eficiente e innovador que ayudará a disminuir la tasa de mortalidad.

“Pero ahora, a través de la IA, podemos evaluar automática y objetivamente la densidad mamaria, lo que puede correlacionarse con la reducción del riesgo de cánceres de intervalos y facilitar la detección temprana” (Gennaro, G. 2019, Venecia),

Estos avances pueden ser de gran utilidad, ya que gracias a esto se logra la detección temprana, ayudando así en el tratamiento y prevención del cáncer de seno, lo que también contribuirá a la disminución de las tasas de mortalidad

“Sin la IA sería imposible obtener un análisis tan rápido y preciso. Durante los próximos cinco años, planeamos examinar a más de 10.000 mujeres, ver un aumento en las tasas de detección del cáncer, una disminución en los cánceres de intervalo y una reducción significativa en los costes de detección. Es realmente un paso adelante hacia la medicina de precisión” (Caumo, F. 2019, Venecia), teniendo en cuenta lo anterior, este es un gran aporte a las ciencias de la salud ya que es un avance tecnológico, eficiente e innovador, que ayudará a la detección temprana de enfermedades

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