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Title:
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MINERÍA DE DATOS EN LA IDENTIFICACIÓN DEL TIPO DE TUMOR QUE PUEDE DESARROLLAR UN PACIENTE CON BASE EN SU INFORMACIÓN GENÉTICA |
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Author(s):
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Jorge Armando Zinzun Flores, Josué Figueroa González, Silvia B. González Brambila |
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ISBN:
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978-989-8533-59-3 |
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Editors:
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Flávia Maria Santoro, Paula Miranda, Mário Dantas, Cristiano Costa e Pedro Isaías |
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Year:
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2016 |
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Edition:
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Single |
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Keywords:
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Algoritmos de agrupamiento, Agrupamiento de genes, Minería de Datos, Sistemas de diagnóstico clínico, Tumor |
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Type:
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Full Paper |
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First Page:
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245 |
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Last Page:
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251 |
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Cover:
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Full Contents:
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Paper Abstract:
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El aumento en el uso de la tecnología utilizada en el campo de la medicina ha permitido que la información obtenida sobre los pacientes sea cada vez mayor, por lo que su estudio ofrece la posibilidad de mejorar el diagnóstico y tratamiento de gran cantidad de enfermedades. La Minería de Datos ofrece herramientas para procesar grandes volúmenes de datos y obtener conocimiento que lleve a tomar decisiones adecuadas en la solución de problemas. Este trabajo presenta el uso de la técnica de Agrupamiento o Clustering de Minería de Datos para agrupar pacientes según el tipo de tumor que poseen en base a la información proteínica de algunos de sus genes. |
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