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Elaboración de una guía metodológica para gestionar las etapas de planeación y diseño en proyectos de inteligencia artificial enfocados en la detección de cáncer de mama

Para mejorar la precisión en el diagnóstico de cáncer de mama, se introduce la Inteligencia Artificial (IA) en el sector de la salud. Esta disciplina, con capacidad demostrada para reconocer patrones e identificar anomalías en diversas industrias, puede agilizar el proceso diagnóstico y aumentar la precisión en la detección temprana de esta enfermedad. Sin embargo, la consultora Gartner predice que el 85% de los proyectos de IA fracasan debido al sesgo en los datos, los algoritmos o la administración de estos (Van Der Meulen, R; McCall, T; Gartner, 2018). Además, el Project Management Institute (PMI) y la National Association of Software and Service Companies (NASSCOM) señalan la falta de prácticas y técnicas de gestión como uno de los principales factores de fracaso en proyectos de Ciencia de Datos e IA (PMI South Asia & NASSCOM, 2020). Para cubrir estos vacíos, se elabora una guía metodológica para gestionar las etapas de planeación y diseño de proyectos de IA enfocados en la detección de cáncer de mama. Esta guía metodológica se basa en recomendaciones extraídas de una revisión bibliográfica, además de la caracterización de proyectos de IA enfocados en la detección de cáncer de mama a través de entrevistas, sumado a la verificación de la guía a partir de expertos, que permiten que la guía metodológica cuente con la solidez y confiabilidad necesaria para ser utilizada por gerentes de proyectos enfocados en la detección de cáncer de mama utilizando IA.