Análisis de literatura científica en el dominio del cáncer usando técnicas de redes complejas

El cáncer es una de las principales causas de muerte en la actualidad. Analizar grandes volúmenes de literatura científica es crucial para ayudar a los médicos a mejorar diagnósticos y tratamientos. En este sentido, la presente investigación logra construir un prototipo para encontrar patrones en li...

Full description

Autores:
HURTADO GIRALDO, JAIME ANDRES
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2025
Institución:
Universidad del Valle
Repositorio:
Repositorio Digital Univalle
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/38883
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10893/38883
Palabra clave:
Desarrollo de software
Desarrollo de prototipos
Análisis de redes complejas
Redes complejas
Cáncer de mama
Rights
openAccess
License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Description
Summary:El cáncer es una de las principales causas de muerte en la actualidad. Analizar grandes volúmenes de literatura científica es crucial para ayudar a los médicos a mejorar diagnósticos y tratamientos. En este sentido, la presente investigación logra construir un prototipo para encontrar patrones en literatura científica del dominio del cáncer usando técnicas de redes complejas. Para ello, se implementó la metodología DSRM (Design science research methodology) para desarrollar la herramienta I-ADC-Univalle que toma artefactos de software como librerías de ia, agregadores de información científica, y librerías de análisis de redes complejas para estudiar la literatura científica relacionada con el cáncer de mama y presentar patrones en términos de autores, instituciones, países y palabras clave relevantes; que de luces a los médicos en los casos clínicos. A través de la herramienta I-ADC-Univalle se realizó un estudio de caso utilizando 232 cadenas de búsqueda que permitieron construir un corpus de 11.348 documentos científicos relacionados con el cáncer de mama. Posteriormente, se procesó la información para encontrar las relaciones entre los metadatos y lograr la construcción y análisis de redes. El aplicativo permitió extraer los patrones representativos de la literatura consultada ofreciendo información relevante sobre las publicaciones científicas sobre el cáncer de mama.