Aplicación de técnicas de inteligencia artificial para la detección de cáncer de tiroides

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dc.contributor.advisorBedoya Leiva, Oscar Fernando
dc.contributor.authorFranco Pedraza, Olga Lucía
dc.date.accessioned2026-10-30T15:53:10Z
dc.date.available2026-10-30T15:53:10Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEl cáncer representa un desafío de salud creciente en Colombia, con proyecciones que estiman un incremento del 15.6 % en los casos para 2025. Dentro de este panorama, el cáncer de tiroides, aunque poco frecuente, es el tipo más común del sistema endocrino y afecta mayoritariamente a mujeres. Su detección inicial se basa en exámenes físicos y ecografías, siendo la biopsia por aspiración con aguja fina (BACAF) el método estándar de confirmación. Sin embargo, dado que la mayoría de los nódulos son benignos, existe una necesidad crítica de optimizar los métodos de diagnóstico para evitar procedimientos innecesarios y asegurar una detección temprana que reduzca la mortalidad. Ante este reto, el trabajo de grado desarrollado aplicó técnicas de inteligencia artificial a datos clínicos para evaluar la malignidad de nódulos tiroideos. Tras comparar cuatro enfoques, se determinó que el modelo bayesiano ofreció el mejor rendimiento, logrando un área bajo la curva ROC del 91.6 %. Como resultado principal, se creó una aplicación móvil que integra este modelo, permitiendo estimar la probabilidad de malignidad a partir de variables del paciente. Esta herramienta se presenta como una alternativa innovadora, económica y de rápida ejecución, que funciona como un apoyo fundamental para el personal médico en la toma de decisiones clínicas y el diagnóstico oportuno de esta enfermedad.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameINGENIERO(A) DE SISTEMASspa
dc.format.extent1 recurso en línea (60 páginas)
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10893/42518
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Vallespa
dc.publisher.branchSede Cali
dc.publisher.facultyFACULTAD DE INGENIERÍAspa
dc.publisher.placeColombiaspa
dc.publisher.programINGENIERIA DE SISTEMASspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.lembDesarrollo de aplicaciones móviles
dc.subject.lembInteligencia artificial
dc.subject.lembDiagnóstico asistido por computador
dc.subject.lembAprendizaje automático
dc.subject.lembNódulos tiroideos
dc.subject.lembCáncer de tiroides
dc.subject.lembRedes bayesianas
dc.titleAplicación de técnicas de inteligencia artificial para la detección de cáncer de tiroidesspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
person.identifier.orcid0000-0002-9378-7337
relation.isDirectorOfPublicationac89dfbc-3b86-4ed2-aa40-f19a273df1a6
relation.isDirectorOfPublication.latestForDiscoveryac89dfbc-3b86-4ed2-aa40-f19a273df1a6
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