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dc.contributor.advisorRozas Rodríguez, Carlos Wolfram
dc.contributor.authorMorales Rosales, María Mercedes
dc.date.accessioned2025-12-23T12:44:27Z
dc.date.available2025-12-23T12:44:27Z
dc.date.issued2025/11
dc.identifier.citationMorales Rosales, M. M. (2025). 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. [Trabajo Fin de Estudios, Universidad Europea de Madrid]. Repositorio de Trabajos Fin de Estudios TITULAes
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12880/13623
dc.description.abstractEs 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.es
dc.language.isospaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionales
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.titlePredicción de supervivencia y respuesta a quimioterapia en cáncer de mama mediante modelos de aprendizaje automático aplicados a registros clínicos de la Clínica Oncológica Auroraes
dc.typeTFMes
dc.description.affiliationUniversidad Europea de Madrides
dc.description.degreeMáster Universitario en Análisis de Datos Masivoses
dc.rights.accessRightsopenAccesses
dc.subject.keywordCáncer de Mamaes
dc.subject.keywordAprendizaje Automático (Machine Learning)es
dc.subject.keywordSupervivenciaes
dc.subject.keywordQuimioterapiaes
dc.description.methodologyVirtual


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