Revista internacional de minería de datos biomédicos
Acceso abierto
ISSN: 2090-4924
ISSN: 2090-4924
Hamouda SKM1*, Abo El-Ezz HR2 y Wahed ME3
El cáncer es una enfermedad que hace que las células del cuerpo crezcan sin control. Cuando el cáncer comienza en el seno, se le llama cáncer de seno. El cáncer de mama es una de las principales enfermedades que causan la muerte de las mujeres en el mundo debido a los retrasos e inexactitudes en el diagnóstico de la enfermedad. La alta precisión en la predicción del cáncer es importante para mejorar la calidad del tratamiento y la tasa de supervivencia de los pacientes. En este documento, esperamos reducir el riesgo de cáncer de mama en la etapa más temprana. Por lo tanto, hemos propuesto que contenga dos partes: Primero: utilizamos una teoría de conjuntos aproximados (RST) como una técnica eficiente e inteligente para analizar conjuntos de datos de cáncer de mama, evaluar conjuntos aproximados y mejorar la precisión del diagnóstico con redundancias reducidas y evaluar los atributos de importancia de los datos. Segundo: construiremos el programa MATLAB para el diagnóstico y tratamiento del cáncer de mama según las reglas de decisión que puede generar la Teoría de conjuntos aproximados a partir del conjunto de datos, y la información se toma de los registros de la base de datos del paciente. Este sistema puede ayudar a los médicos a predecir y diagnosticar precozmente el cáncer de mama, también ayuda en el seguimiento de la ficha e historial médico de cualquier paciente.