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Estudiantes de la ESPOL trabajan en optimización de algoritmos para detectar cáncer de mama

ESPOL optimiza algoritmo cáncer de mama
Mon, 08/05/2024 - 11:28

Desde febrero del 2024, el profesor Carlos Aníbal Suárez y las estudiantes Ariana Borbor y Priscilla Herrera realizan un proyecto de investigación enfocado en mejorar los tiempos de ejecución de algoritmos de optimización no lineal utilizados en el diagnóstico del cáncer de mama.

El equipo se conformó en noviembre del 2023, cuando el profesor politécnico incentivó a sus estudiantes del curso de Optimización Numérica a participar en esta investigación. Ariana y Priscilla ─ambas estudiantes de la carrera de Logística y Transporte─ respondieron el llamado, motivadas por el deseo de aplicar en el mundo real los conocimientos adquiridos desde el ciclo básico y el curso en mención

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Desde marzo del año 2024, la investigación contó con la colaboración de Michael Liut, profesor del Departamento de Matemáticas y Ciencias Computacionales de la Universidad de Toronto.

Como parte del trabajo realizado, las estudiantes politécnicas llevaron a cabo una revisión de literatura sobre el tema; identificaron oportunidades de mejora para los algoritmos y las técnicas de optimización; utilizaron la base datos Wisconsin Diagnosis Breast Cancer (WDBC).

El profesor Carlos Aníbal Suárez destacó que una de las principales mejoras obtenidas fue una reducción significativa en el número de iteraciones necesarias para alcanzar la solución. Para la aplicación en particular, el algoritmo original requería un máximo de 60 a 70 iteraciones, la versión mejorada logra resultados precisos en tan solo 3 o 4 iteraciones. Esta reducción drástica en el tiempo de procesamiento demuestra la eficiencia y el rendimiento superior del algoritmo mejorado.  El artículo científico correspondiente ha sido enviado a una revista, y se encuentra en proceso de revisión por pares.