MODELO DE PREDICCIÓN APLICADO AL INDICE CRECIMIENTO DE CÁNCER DE CUELLO UTERINO EN LA CIUDAD DE EL ALTO EN BASE A ALGORITMOS GENÉTICOS

Abstract

La presente tesis de grado plantea un modelo de predicción del índice de crecimiento de cáncer de cuello uterino en base a algoritmos genéticos que permite pronosticar el crecimiento de esta enfermedad en cinco años, además este instrumento es de gran beneficio para los especialistas y mujeres. Se considera como objeto de estudio, el índice de crecimiento de cáncer de cuello uterino en base a datos estadísticos facilitados por SEDES El Alto. El cáncer de cuello uterino es una de las causas principales de muerte en mujeres de nuestro país y el mundo, que puede afectar a todas las edades, donde el riesgo de sufrir se incrementa con la edad. El modelo de predicción muestra la cantidad de mujeres con cáncer de cuello uterino, clasificados en grupos etarios y gestiones del 2015 al 2020, asimismo se visibiliza los índices históricos, selección, cruce, mutación e índices pronosticados en números binarios, que se interpretan por medio de porcentajes. Por otro lado, la población inicial y los índices de crecimiento visibiliza gráficamente el comportamiento del número de pacientes con cáncer de cuello uterino en relación a los años. Posteriormente se realiza la simulación del modelo de predicción a través de un prototipo desarrollado en Java con base a algoritmos genéticos. Se considera los datos históricos recolectados como muestras de comparación. Los datos históricos obtenidos evalúan el modelo de predicción, llegando a concluir: que los diagnósticos obtenidos tienen un grado de confiabilidad de un 95 % respecto a los resultados reales. Palabras claves: Índice de crecimiento, modelo de predicción, algoritmos genéticos, cáncer de cuello uterino.