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Clasificación del cáncer de páncreas a través de información clínica mediante técnicas de aprendizaje automático
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Ospina Cobo, Juan Pablo; Vargas Cardona, Hernán Darío
El cáncer de páncreas es una de las enfermedades más letales a nivel mundial debido a la dificultad de su detección temprana, causada por la ausencia de síntomas específicos, la falta de biomarcadores precisos y su compleja ubicación anatómica. Por tanto, los algoritmos de aprendizaje automático se presentan como una herramienta útil para el análisis de datos clínicos y la identificación de patrones relevantes en la información médica de los pacientes. Por ende, el presente proyecto propone el uso de algoritmos de aprendizaje automático como herramienta para analizar información clínica obtenida de exámenes urinarios, con el fin de identificar patrones que permitan estimar la presencia de la enfermedad. Se busca así explorar un conjunto de técnicas aplicadas a un grupo de características para evaluar su relevancia, y a su vez, desarrollar una interfaz para el ingreso de información, para así, contribuir a la detección del cáncer. La metodología incluye el preprocesamiento de datos, el análisis exploratorio del conjunto de datos y la clasificación mediante aprendizaje automático. Además, se evaluará el rendimiento de los modelos utilizando exactitud, sensibilidad, precisión, especificidad, f1-score y AUC-ROC.