Sistema experto probabilístico basado en redes bayesianas para la predicción de riesgo de cáncer cervical
dc.contributor.advisor | Huayna Dueñas, Ana María | |
dc.contributor.author | Paulino Flores, Luis Alonso | |
dc.date.accessioned | 2021-03-12T21:04:31Z | |
dc.date.available | 2021-03-12T21:04:31Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.description.abstract | El cáncer de cuello uterino una de las principales causas de muerte por cáncer en las mujeres. Una gran variedad de técnicas utilizadas en la Inteligencia Artificial (IA) como las Redes Neuronales, las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM), los Árboles de Decisión y otros; han abordado el problema de la predicción de esta enfermedad. El siguiente trabajo de investigación realiza la predicción de riesgo de cáncer de cuello uterino usando un modelo probabilístico basado en Redes Bayesianas; donde de un total de 322 registros se pudo obtener 15 atributos o características diferentes que correspondan a la información de una paciente. Las pruebas fueron realizadas utilizando el 40% de los datos. Los resultados le otorgan al trabajo desarrollado una tasa de éxito del 96%, además, sugieren que las Redes Bayesianas alcanzan un alto rendimiento, así como también ofrecen transparencia durante el proceso de inferencia, algo que no sucede con muchas otras técnicas, y que son ideales para afrontar problemas de predicción. | |
dc.format | application/pdf | |
dc.identifier.citation | Paulino, L. (2019). Sistema experto probabilístico basado en redes bayesianas para la predicción de riesgo de cáncer cervical. [Tesis de Ingeniería de Sistemas, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática, Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM. | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12672/16246 | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Universidad Nacional Mayor de San Marcos | |
dc.publisher.country | PE | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
dc.source | Repositorio de Tesis - UNMSM | |
dc.source | Universidad Nacional Mayor de San Marcos | |
dc.subject | Sistemas expertos (Computación) | |
dc.subject | Inteligencia artificial - Aplicaciones médicas | |
dc.subject | Predicciones | |
dc.subject | Probabilidades | |
dc.subject | Algoritmos | |
dc.subject | Cuello uterino - Cáncer - Factores de riesgo | |
dc.subject | Diagnóstico por computadora | |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | |
dc.title | Sistema experto probabilístico basado en redes bayesianas para la predicción de riesgo de cáncer cervical | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
renati.advisor.dni | 72468049 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0001-7726-8206 | |
renati.author.dni | 72468049 | |
renati.discipline | 612076 | |
renati.juror | Vega Huerta, Hugo Froilán | |
renati.juror | Vera Pomalaza, Virginia | |
renati.juror | Huayna Dueñas, Ana María | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | |
sisbib.juror.dni | 06147737 | |
sisbib.juror.dni | 09813434 | |
sisbib.juror.dni | 06017183 | |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas | |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas |