Desarrollo de aplicativo WEB que mediante aprendizaje de maquina ayude al diagnóstico del cáncer en niños, en la fundación Mujeres trabajando por el Meta.
El proyecto “Desarrollo de aplicativo web que mediante aprendizaje de maquina ayude al diagnóstico del cáncer en niños, en la fundación Mujeres Trabajando por el Meta” abarca la problemática del cáncer infantil en el meta, mas concretamente la ruta de atención que tiene un menor desde el momento en...
- Autores:
-
Ramírez Pardo, Cristian David
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Cooperativa de Colombia
- Repositorio:
- Repositorio UCC
- Idioma:
- OAI Identifier:
- oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/51485
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12494/51485
- Palabra clave:
- Ingenieria de sistemas
Inteligencia artificial
Deteccion de cancer infantil
Systems engineer
Artificial intelligence
Childhood cancer detection
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución – No comercial – Sin Derivar
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El proyecto “Desarrollo de aplicativo web que mediante aprendizaje de maquina ayude al diagnóstico del cáncer en niños, en la fundación Mujeres Trabajando por el Meta” abarca la problemática del cáncer infantil en el meta, mas concretamente la ruta de atención que tiene un menor desde el momento en que empiezan los síntomas hasta que inicia su tratamiento. Abordando la problemática desde el área de la ingeniería de sistemas se encontró que una de las etapas en que se podría intervenir de manera mas significativa seria en el diagnostico oportuno del cáncer, gracias a la inteligencia artificial. Dado el limitado acceso a datos clínicos, se opto por desarrollar una red neuronal basada en criterios, cuyos pesos serian establecidos con ayuda de expertos en el área oncología. Durante todas las fases del proyecto se siguió la metodología CRISP-DM adaptada a las necesidades reales del proyecto y al contexto en el que este se desarrolló. Permitiendo así, un desarrollo eficiente, en el que se entendió completamente la problemática y el entorno que representa. Finalmente, la solución al problema que se desarrollo fue una aplicación web intuitiva y rápida que permitiera a personal de salud en cualquier lugar del departamento ingresar los datos del infante y de esta manera obtener un resultado que diría la probabilidad de que este presente cáncer, iniciando así de manera oportuna la ruta de atención. |
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Castrillón, O. D., Castaño, E., & Castillo, L. F. (2018). Sistema Predictivo Bayesiano para Detección del Cáncer de Mama. Información tecnológica, 29(3), 257-270. https://doi.org/10.4067/S0718-07642018000300257 Cuenta de Alto Costo. (2022). Día internacional del cáncer infantil. Indigo Tech. (s. f.). Indira, precision is everything. Lugo-Reyes, S. O., Maldonado-Colín, G., & Murata, C. (2014). Inteligencia artificial para asistir el diagnóstico clínico en medicina. Revista Alergia México, 61(2), 110-120. https://doi.org/10.29262/ram.v61i2.33 Mallesh, N., Zhao, M., Meintker, L., Höllein, A., Elsner, F., Lüling, H., Haferlach, T., Kern, W., Westermann, J., Brossart, P., Krause, S. W., & Krawitz, P. M. (2021). Knowledge transfer to enhance the performance of deep learning models for automated classification of B cell neoplasms. Patterns, 2(10), 100351. https://doi.org/10.1016/j.patter.2021.100351 Ministerio de salud y protección social. (2022). Tasa de sobrevida de niños con cáncer aumenta del 40 al 61%. En Boletín de Prensa (Vol. 118). Open-emr.org. (2021). OpenEMR is proud to announce seamless support for Telehealth. https://www.open-emr.org/blog/openemr-is-proud-to-announce-seamless-support-for-telehealth/ Organización Mundial de la Salud. (2017). El diagnóstico temprano del cáncer salva vidas y reduce los costos de tratamiento. En Comunicado de prensa. Schröer, C., Kruse, F., & Gómez, J. M. (2021). A systematic literature review on applying CRISP-DM process model. Procedia Computer Science, 181. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.199 |
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Abordando la problemática desde el área de la ingeniería de sistemas se encontró que una de las etapas en que se podría intervenir de manera mas significativa seria en el diagnostico oportuno del cáncer, gracias a la inteligencia artificial. Dado el limitado acceso a datos clínicos, se opto por desarrollar una red neuronal basada en criterios, cuyos pesos serian establecidos con ayuda de expertos en el área oncología. Durante todas las fases del proyecto se siguió la metodología CRISP-DM adaptada a las necesidades reales del proyecto y al contexto en el que este se desarrolló. Permitiendo así, un desarrollo eficiente, en el que se entendió completamente la problemática y el entorno que representa. Finalmente, la solución al problema que se desarrollo fue una aplicación web intuitiva y rápida que permitiera a personal de salud en cualquier lugar del departamento ingresar los datos del infante y de esta manera obtener un resultado que diría la probabilidad de que este presente cáncer, iniciando así de manera oportuna la ruta de atención.The project "Development of a web application that through machine learning helps the diagnosis of cancer in children, in the foundation Mujeres Trabajando por el Meta" covers the problem of childhood cancer in Meta, more specifically the route of care that a child has from the time symptoms begin until treatment begins. Approaching the problem from the area of systems engineering, it was found that one of the stages in which it would be possible to intervene in a more significant way would be in the timely diagnosis of cancer, thanks to artificial intelligence. Given the limited access to clinical data, it was decided to develop a neural network based on criteria, whose weights would be established with the help of experts in the oncology area. During all phases of the project, the CRISP-DM methodology was followed, adapted to the real needs of the project and the context in which it was developed. Thus, allowing an efficient development, in which the problem and the environment it represents were fully understood. Finally, the solution to the problem that was developed was an intuitive and fast web application that would allow health personnel anywhere in the department to enter the infant's data and thus obtain a result that would say the probability that the infant has cancer, thus initiating in a timely manner the route of care.Resumen -- Abstract -- 1. Definición del tema -- 1.1. Tema -- 1.2. Descripción del problema -- 2. Objetivos -- 2.1. Objetivo general -- 2.2. Objetivos específicos -- 3. Justificación -- 4. Marco de referencia -- 4.1. Literatura sobre casos análogos -- 4.2. Marco teórico -- 5. Diseño metodológico -- 5.1. Metodología -- 5.2. Implementación de la metodología -- 6. Resultados -- 7. Análisis y discusión -- 8. Conclusiones -- Referencias. --https://scienti.colciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=00021149530009-0007-3492-8068cristian.ramirezp@campusucc.edu.co25 p.Universidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingenierías, Ingeniería de Sistemas, VillavicencioIngeniería de SistemasVillavicencioIngenieria de sistemasInteligencia artificialDeteccion de cancer infantilSystems engineerArtificial intelligenceChildhood cancer detectionDesarrollo de aplicativo WEB que mediante aprendizaje de maquina ayude al diagnóstico del cáncer en niños, en la fundación Mujeres trabajando por el Meta.Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionAtribución – No comercial – Sin Derivarinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Castrillón, O. D., Castaño, E., & Castillo, L. F. (2018). Sistema Predictivo Bayesiano para Detección del Cáncer de Mama. Información tecnológica, 29(3), 257-270. https://doi.org/10.4067/S0718-07642018000300257Cuenta de Alto Costo. (2022). Día internacional del cáncer infantil.Indigo Tech. (s. f.). Indira, precision is everything.Lugo-Reyes, S. O., Maldonado-Colín, G., & Murata, C. (2014). Inteligencia artificial para asistir el diagnóstico clínico en medicina. Revista Alergia México, 61(2), 110-120. https://doi.org/10.29262/ram.v61i2.33Mallesh, N., Zhao, M., Meintker, L., Höllein, A., Elsner, F., Lüling, H., Haferlach, T., Kern, W., Westermann, J., Brossart, P., Krause, S. W., & Krawitz, P. M. (2021). Knowledge transfer to enhance the performance of deep learning models for automated classification of B cell neoplasms. Patterns, 2(10), 100351. https://doi.org/10.1016/j.patter.2021.100351Ministerio de salud y protección social. (2022). Tasa de sobrevida de niños con cáncer aumenta del 40 al 61%. En Boletín de Prensa (Vol. 118).Open-emr.org. (2021). 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