Examinando por Autor "Torres Sanchez, Andy Alberto"

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Sistema inteligente basado en deep learning para el apoyo en el diagnóstico del cáncer del pulmón para el Hospital Regional de Lambayeque
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2026) Torres Sanchez, Andy Alberto; Lujan Segura, Edwar Glorimer
La presente investigación ha demostrado que un sistema inteligente basado en aprendizaje profundo ha logrado con éxito la detección de nódulos pulmonares en el Hospital Regional de Lambayeque. El objetivo principal fue el desarrollo de un sistema inteligente para apoyar el diagnóstico del cáncer de pulmón. Los objetivos específicos incluyeron la determinación de un algoritmo de preprocesamiento de imágenes, la selección y aplicación de un modelo de aprendizaje automático adecuado, el diseño de un modelo computacional para la detección de nódulos pulmonares, y la validación de su precisión. Se utilizó la metodología crisp-dm para el desarrollo del modelo, con fases que incluyeron la comprensión del negocio y los datos, la preparación de estos, el modelado y la evaluación del modelo. Se eligieron redes neuronales convolucionales (CNN) por su capacidad de aprender patrones complejos en las imágenes médicas. El modelo entrenado alcanzó una precisión del 91.89%, demostrando una alta eficacia en la detección de nódulos pulmonares. El sistema, además de permitir un diagnóstico temprano, tiene el potencial de agilizar el proceso de análisis médico, reduciendo la carga de trabajo de los radiólogos y mejorando la atención a los pacientes.