EventsMOL2NET'23, Conference on Molecular, Biomed., Comput. & Network Science and Engineering, 9th ed.
Published
This submission belongs to the session 03. NICE.XSM-09: North-Ibero-America Congress on Exp. & Simul. Methods, Valencia, Spain-Miami, USA, 2023. of the event MOL2NET'23, Conference on Molecular, Biomed., Comput. & Network Science and Engineering, 9th ed.
Published date
22 Dec, 2023
Academic Editor
author-avatarHumbert G. Díaz
Citation
Paola Itzel Vargas de la Rosa, Clasificación del éxito de las cirugías de pulmón utilizando modelos de aprendizaje automático, in Proceedings of MOL2NET'23, Conference on Molecular, Biomed., Comput. & Network Science and Engineering, 9th ed., 25 December–31 December 2023, MDPI: Basel, Switzerland
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Clasificación del éxito de las cirugías de pulmón utilizando modelos de aprendizaje automático

1. Maestría Ciencias de Datos, Mexico
2. Facultad de Ciencias Físico Matemáticas, UANL
Abstract

En los últimos años se ha visto un incremento de casos de enfermedades de las vías respiratorias, ya sea por la calidad del aire de las zonas urbanas a consecuencia de la industrialización, los hábitos personales y el tabaquismo. El cáncer de pulmón tuvo una incidencia, en el 2020, de más de 2 millones de casos en el mundo y alrededor de 1.8 millones de muertes por esta causa. En México, se registraron 7 mil 588 casos nuevos y 7 mil 100 muertes por cáncer de pulmón (International Agency for Research on Cancer, 2020). La resección pulmonar es la extirpación quirúrgica de todo o parte del pulmón debido a un cáncer de pulmón u otra enfermedad pulmonar. Por tal motivo, es importante monitorear el éxito de estas cirugías y clasificar a los pacientes con mayor riesgo de fallo, con el fin de servir de apoyo al momento de elegir el tratamiento adecuado para cada paciente según sus características.

Keywords
Maestría en Ciencia de Datos
Manuscript
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