Predicción de supervivencia a 5 años en cáncer de próstata mediante aprendizaje automático: Análisis comparativo con modelos estadísticos tradicionales en la base seer (2010-2022)

Abstract

Estudio comparativo de modelos de machine learning para la predicción de supervivencia a 5 años en cáncer de próstata utilizando la base SEER. Analiza algoritmos como Random Forest, Gradient Boosting y XGBoost frente a modelos tradicionales, concluyendo que los modelos ML ofrecen capacidad discriminatoria moderada, con Gradient Boosting como el más equilibrado.