De acuerdo al Ministerio de Salud, el cáncer de mama es una de las enfermedades con mayor incidencia en la mujer peruana, con más de 6,000 diagnósticos al año. Sin embargo, el 90% de los casos tiene alta posibilidad de curación si se detecta en etapas tempranas.
En línea a esto, las mujeres mayores de 40 años deben someterse a una mamografía de forma anual, este examen es menos dañino y facilita una información útil sobre la presencia de esta enfermedad, pero para muchos especialistas es complejo interpretar con exactitud este tipo de estudios, por lo que es necesario múltiples lecturas de un único examen.
A raíz de esta problemática, los estudiantes de la escuela de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Autónoma del Perú, Cynthia Gamarra Condo y Yadira Santos Melo proponen aumentar la fiabilidad de un diagnóstico con la aplicación del algoritmo para predecir el riesgo de cáncer de mama en pacientes del Hospital de la Solidaridad de Villa El Salvador.
Este estudio busca extraer información esencial de los signos o síntomas de las pacientes y convertirlas en patrones. Con el tiempo estos patrones se clasificarán en sub-grupos para la sinergia de familias mediante la homogeneidad e incrementar los índices de coincidencia. Esta iniciativa disminuirá la intervención humana y optimizará la precisión de las respuestas computacionales.
Para conocer más sobre esta investigación ingresar al repositorio de trabajos de investigación de la Universidad Autónoma del Perú http://repositorio.autonoma.edu.pe/handle/AUTONOMA/954
