Diseño de un sistema neurocomputacional para predicción de recidiva en cáncer de mama operable. Estudio de la relación complejidad-generalización en redes neuronales artificiales

Este proyecto se centra en el diseño e implementación de un sistema neurocomputacional avanzado específicamente orientado a la predicción de recidiva en cáncer de mama operable. El estudio aborda de manera integral la relación entre complejidad y generalización en redes neuronales artificiales, con el objetivo de desarrollar modelos predictivos que combinen alta precisión con capacidad de generalización óptima. El sistema desarrollado proporciona herramientas de apoyo al diagnóstico que permiten a los oncólogos evaluar el riesgo de recidiva de manera más precisa, contribuyendo significativamente a la personalización del tratamiento y mejorando el pronóstico de las pacientes.