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Control de lectura sobre el artículo: DIAGNOSTICO DE CANCER DE MAMA MEDIANTE REDES BAYESIANAS
Preguntas:

1. Título del artículo:
DIAGNOSTICO DE CANCER DE MAMA MEDIANTE REDES BAYESIANAS

2. Fechade publicación
Mayo 2010

3. Autor del artículo
Felipe Quiñones

4. Referencia según la norma APA
5. Diga si el artículo trata sobre redes Bayesianas.
Si, el artículo trata sobre redes Bayesianaslos cuales describe la distribución de probabilidad conjunta que gobierna un conjunto de variables aleatorias.

6. Tema central del artículo:
Los aspectos necesarios para llegar a entender laimportancia de diagnosticar el cáncer de mama en base a atributos y factores, con la ayuda de un agente clasificador, así como los aspectos de diseño de modelos probabilísticos, herramientas, y el datasetnecesario para lograr el entrenamiento y adecuada clasificación para el diagnóstico.

7. Campo de estudio del artículo:
Varios estudios han aportado a la predicción del pronóstico del cáncer de mamamediante técnicas de minería de datos. Burke [2] por ejemplo construyó un modelo de red neuronal artificial (RNA) utilizando variables TNM (tumor, nodo, metástasis), variables demográficas y anatómicaspara la predicción de supervivencia a 10 años de cáncer de mama cáncer. Utilizaron 6.787 casos de Vigilancia del”Instituto Nacional del Cáncer, Epidemiología y Resultados Finales”(SEER) durante losaños (1977-1982). El modelo de RNA alcanzó una exactitud de predicción superior de 73,0%, en comparación con la de 69,2% para el sistema TNMstaging.

8. ¿Cuál es la situación General del cáncer de mama?Los pacientes de SOLCAnúcleo de Loja son en su inmensa mayoría referidos con diagnóstico presuntivo o confirmado de diversos tipos de cáncer. En la mayoría de los casos los estadios del cáncer sonavanzados por lo que poco o nada ya se puede hacer, deriva de ello la necesidad desarrollar un agente que basado en atributos y métodos probabilísticos que sea capaz de realizar un diagnóstico.

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