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    Predicción de supervivencia y respuesta a quimioterapia en cáncer de mama mediante modelos de aprendizaje automático aplicados a registros clínicos de la Clínica Oncológica Aurora

    Autor/es: Morales Rosales, María Mercedes
    Director/es: Rozas Rodríguez, Carlos Wolfram
    Palabra/s clave: Cáncer de Mama; Aprendizaje Automático (Machine Learning); Supervivencia; Quimioterapia
    Titulación: Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos
    Fecha de defensa: 2025/11
    Tipo de contenido: TFM
    URI: https://hdl.handle.net/20.500.12880/13623
    Resumen:
    Es u trabajo que busca desarrollar un modelo de Aprendizaje Automático (ML) para predecir la supervivencia global y la respuesta a quimioterapia en pacientes con cáncer de mama. El proyecto se diferencia al utilizar registros clínicos reales y locales de la Clínica Oncológica Aurora en Colombia, estandarizados bajo la Resolución 247/2014, lo que garantiza su aplicabilidad nacional. El estudio planea implementar y comparar algoritmos como Regresión de Cox, Logistic Regression y XGBoost, con el fin de contribuir a la medicina y mejorar las decisiones terapéuticas.
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