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Desarrollo de modelos de machine learning para la predicción del riesgo de desarrollar eventos cardiacos en pacientes de género femenino que son diagnosticadas con cáncer de mama

El cáncer de mama es el tipo de cáncer más común entre la población femenina en todo el mundo, y lamentablemente, en muchos casos, puede llevar a la muerte. De hecho, del total de casos de cáncer diagnosticados, el 24.5% se refiere específicamente al cáncer de mama, y para el 2020 se registró un alarmante número de aproximadamente 685.000 fallecimientos de mujeres en todo el mundo como resultado de esta enfermedad [1](Cherukuri S, y otros 2021). Los factores que se han estudiado en relación con la aparición del cáncer de mama incluyen alteraciones genéticas asociadas con los genes BRCA1 (ubicado en el cromosoma 17) y BRCA2 (ubicado en el cromosoma 13), el aumento de la edad, el incremento de los niveles de estrógeno y andrógeno en el torrente sanguíneo, y tratamientos hormonales [1](Cherukuri S, y otros 2021). Dentro de los tratamientos más utilizados están imágenes de ultrasonido, mamografía, medicina nuclear, tomografías con emisión simple de fotón, tomografía de emisión de positrón, radioterapia, terapias hormonales entre otros. De acuerdo con estudios 63.566 de las mujeres que tuvieron cáncer de mama el 15.9% murieron por problemas cardiovasculares, año 2020. [1](Cherukuri S, y otros 2021). Por medio de este trabajo se propone la creación de un modelo de predicción de riesgos que permita identificar los factores que inciden en el desarrollo de eventos cardiovasculares en pacientes que sufren de cáncer de mama.