%0 Thesis
%A Lozano Valle, David
%T Problemas de optimización en aprendizaje automático con aplicaciones biomédicas
%D 2023
%U https://hdl.handle.net/20.500.14352/87258
%X En este trabajo vamos a abordar el diseño de marcos matemáticos que ayuden en el diagnóstico, tratamiento y posible pronóstico de enfermedades. Nos centraremos en un modelo para el cáncer de próstata. Primero, plantearemos el problema de optimización desde dos estrategias diferentes:La estrategia determinista: En ella plantearemos el problema de optimización que correspondería al tratamiento del paciente, utilizando como restricción un sistema de EDOS.La estrategia de aprendizaje: En ella hacemos el mismo planteamiento, pero esta vez, como restricción, utilizaremos una red neuronal previamente ajustada a una colección de datos preseleccionados.Finalmente, procederemos a resolverlo utilizando los métodos correspondientes a cada uno de los planteamientos propuestos.
%X In this work we are going to dealt with the design of mathematical frameworks useful in the diagnosis, treatment and possible prognosis of diseases. We will focus on a model for prostate cancer. First, we will pose the optimization problem in two different ways:The deterministic approach: We formulate an optimization problem that would correspond to the patient’s treatment, using an EDOS system as a constraint.The learning approach: We formulate the optimization problem where the constraint, in this case, will be a neural network previously fitted to a pre-selected data collection.Finally, we will solve it using the methods corresponding to each of the proposed approaches.
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