RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Comparación de algoritmos de inteligencia artificial para la predicción de adenocarcinoma pancreático
T2 Comparing artificial intelligence algorithms for predicting pancreatic ductal adenocarcinoma
A1 Rodríguez Valle, Isabel
A2 Algebra
K1 Medicina. Salud
K1 Adenocarcinoma pancreático ductal
K1 Algoritmo genético
K1 Diagnóstico clínico
K1 Inteligencia artificial
K1 Red neuronal
K1 Regresión logística
K1 3210 Medicina Preventiva
K1 1206.01 Construcción de Algoritmos
K1 1203.04 Inteligencia Artificial
AB [ES] La dificultad en el diagnóstico temprano del adenocarcinoma pancreático ductal es una de las principales razones de su alta tasa de mortalidad. Con el fin de favorecer este diagnóstico se han desarrollado distintas versiones de tres tipos de algoritmos de inteligencia artificial y aproximación de datos: algoritmo genético, redes neuronales y regresión logística. Estos toman los datos de sexo, edad, CA19-9 en sangre y niveles de creatinina, TFF1, REG1B y LYVE1 en orina de cientos de pacientes y los clasifican como casos control, los que presentan un tumor benigno o los que padecen uno maligno. Se ha estudiado la precisión, especificidad y sensibilidad de estos algoritmos, determinando cuáles conllevan una mayor capacidad de predicción, y comparando estos entre sí y con los resultados obtenidos en bibliografía anterior, siendo la novedad el algoritmo genético. La capacidad predictiva de este ha resultado ser comparable a la de los ya estudiados, obteniendo la mayor precisión para la clasificación entre controles y tumores malignos. Además, se obtienen sensibilidades y especificidades mayores al 80% para los tres métodos para esta clasificación. Esto confirma el potencial de las herramientas de machine learning para el diagnóstico de este tipo de tumor, aunque aún existan limitaciones para su implantación clínica
LK http://hdl.handle.net/10612/15594
UL http://hdl.handle.net/10612/15594
NO Rodríguez Valle, I. (2022). Comparación de algoritmos de inteligencia artificial para la predicción de adenocarcinoma pancreático. [Trabajo de fin de Grado, Universidad de León].
NO 29 páginas, ilustraciones
DS BULERIA. Repositorio Institucional de la Universidad de León
RD 18-may-2024