Resumen

Introducción El cáncer es una enfermedad compleja con una alta tasa de mortalidad que ha afectado a millones de personas en todo el mundo. Los profesionales médicos han estado buscando formas de mejorar el diagnóstico, el tratamiento y el control del cáncer durante décadas. En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) se ha con-vertido en una herramienta prometedora en la investigación del cáncer, que ofrece nuevos conocimientos sobre la enfermedad y su tratamiento. (Ghaffari Laleh, Ligero, Perez-Lopez, & Kather, 2023). Uno de los retos más importantes en el tratamiento del cáncer es el diagnóstico precoz. La IA puede ayudar a detectar el cáncer de forma temprana mediante el análisis de imágenes médicas, como radiografías, resonancias magnéticas y tomo-grafías computarizadas. Las redes neuronales convolucionales (CNN) son un tipo de algoritmo de IA que puede reconocer patrones en imágenes médicas, lo que permite la detección temprana del cáncer. Las bibliotecas de Python, como TensorFlow y Keras, ofrecen modelos de CNN preentrenados que se pueden usar para la detección del cáncer. (Khashei & Bakhtiarvand, 2023). La IA también puede ayudar en el desarrollo de nuevos tratamientos contra el cáncer. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes conjuntos de datos de información del paciente para identificar patrones y predecir qué trata-mientos probablemente sean más efectivos para un paciente en particular. Las bibli-otecas de Py-thon, como scikit-learn, ofrecen una variedad de algoritmos de apren-dizaje automático que se pueden usar en la investigación del tratamiento del cáncer. (Soleimanpoor, Mokhtaridoost, & Gönen, 2023). Si bien la IA ofrece una gran promesa en la investigación del cáncer, todavía hay algunos desafíos que deben abordarse. Un desafío importante es la necesidad de datos de alta calidad. Los algoritmos de IA se basan en grandes conjuntos de datos para hacer predicciones precisas, pero los datos sobre el cáncer a menudo son limit-ados en cantidad y calidad. Otro desafío es la necesidad de conocimientos expertos tanto en la IA como en la investigación del cáncer. (Akhila, Muthukumaran, & Ahilan, 2023). En el futuro, es probable que la IA en la investigación del cáncer continúe ex-pandiéndose. Se desarrollarán nuevos algoritmos y modelos, y la IA se integrará en más áreas de investigación y tratamiento del cáncer. Python seguirá siendo un len-guaje popular para la IA en la investigación del cáncer, ya que sus bibliotecas ofre-cen una amplia gama de herramientas y recursos.

Objetivos 1. Diagnosticar el cáncer de forma temprana mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial. 2. Utilizar datasets para experimentar con algoritmos de inteligencia artificial.

Método La IA ofrece una gran promesa en la investigación del cáncer, desde el diagnósti-co temprano hasta el tratamiento y la gestión. Python es una herramienta poderosa en el desarrollo de algoritmos de IA para la investigación del cáncer, que ofrece una amplia gama de bibliotecas y recursos. Si bien aún existen desafíos que deben abordarse, es probable que la IA en la investigación del cáncer continúe creciendo y mejorando en el futuro, ofreciendo nuevos conocimientos sobre la enfermedad y su tratamiento.

Principales resultados El conjunto de datos “cancer_data.csv” es un conjunto de datos de referencia pop-ular para problemas de clasificación, particularmente en el contexto del diagnóstico de cáncer. Contiene características que describen las características de los tumores de cáncer de mama, junto con una etiqueta binaria que indica si el tumor es maligno o benigno. (Fig 1). Para crear un modelo de perceptrón multicapa (MLP) para este conjunto de datos, primero necesitaremos preprocesar los datos. Por lo general, esto implica escalar las características de entrada y codificar la etiqueta binaria como un valor numérico (por ejemplo, B para benigno y M para maligno).

Conclusiones Algunas de las conclusiones clave que se pueden extraer del uso de MLP para el análisis del cáncer incluyen: Los MLP pueden predecir con precisión el diagnóstico de cáncer: los MLP se pueden entrenar con grandes conjuntos de datos de información del paciente para predecir con precisión si un paciente tiene cáncer o no. Esto puede ser útil para la detección y el diagnóstico tempranos del cáncer, lo que puede aumentar las posi-bilidades de un tratamiento exitoso. Las MLP se pueden usar para la clasificación del cáncer: los diferentes tipos de cáncer requieren diferentes enfoques de tratamiento. Los MLP se pueden usar para clasificar diferentes tipos de cáncer según sus características, lo que puede ayudar en el desarrollo de planes de tratamiento personalizados. Los MLP se pueden usar para el pronóstico del cáncer: los MLP se pueden en-trenar con los datos del paciente para predecir la probabilidad de recurrencia o pro-gresión del cáncer, lo que puede ayudar a los médicos a determinar el curso de tratamiento apropiado. Los MLP pueden ayudar a identificar biomarcadores: los MLP pueden identificar patrones en los datos del paciente que pueden ser indicativos de biomarcadores es-pecíficos asociados con el cáncer. Estos biomarcadores se pueden utilizar para la detección y el diagnóstico tempranos del cáncer, así como para el desarrollo de tera-pias dirigidas. En general, los MLP son una herramienta poderosa para el análisis del cáncer y pueden ayudar en la detección, el diagnóstico y el tratamiento del cáncer. Sin em-bargo, se necesita más investigación para mejorar la precisión y la aplicabilidad de las MLP para el análisis del cáncer.