TFG_NEREA_SAN_CRISTOBAL_ACERA

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Universidad Politécnica 
de Madrid 
Escuela Técnica Superior de 
Ingenieros Informáticos 
 
Grado en Ingeniería Informática 
 
 
Trabajo Fin de Grado 
Validación de Datos Clínicos de 
Pacientes con Cáncer de Mama 
 
 
 
 
 
 
 
 
Autor: Nerea San Cristóbal Acera 
Tutor: Antonio Jesús Díaz Honrubia 
Madrid, mayo 2023 
 
Este Trabajo Fin de Grado se ha depositado en la ETSI Informáticos de la 
Universidad Politécnica de Madrid para su defensa. 
Trabajo Fin de Grado 
Grado en Ingeniería Informática 
Título: Validación de Datos Clínicos de Pacientes con Cáncer de Mama 
Mayo 2023 
Autor: Nerea San Cristóbal Acera 
 
Tutor: 
Antonio Jesús Díaz Honrubia 
Lenguajes y sistemas informáticos e Ingeniería de Software 
ETSI Informático
 
 
i 
 
Tabla de contenidos 
Capítulo 1. Introducción ..........................................................................1 
1.1 Motivación y necesidad del proyecto ................................................... 1 
1.2 Objetivos ............................................................................................ 1 
1.3 Planificación ....................................................................................... 2 
1.4 Estructura de la memoria ................................................................... 3 
Capítulo 2. El cáncer de mama ................................................................4 
2.1 Definición ........................................................................................... 4 
2.2 Morfología de la mama ....................................................................... 4 
2.3 Factores de riesgo............................................................................... 5 
2.3.1 Historial previo de enfermedades de mama .................................. 5 
2.3.2 Historial familiar de enfermedades de mama ................................ 5 
2.3.3 Edad ............................................................................................ 5 
2.3.4 Raza ............................................................................................. 5 
2.3.5 Historial reproductivo y menstrual ............................................... 6 
2.3.6 Exposición a radiación ................................................................. 6 
2.3.7 Factores dietéticos ....................................................................... 6 
2.4 Estadificación del cáncer de mama. .................................................... 7 
2.4.1 Pruebas y estudios para el diagnóstico, decisión de tratamiento y 
clasificación del cáncer ............................................................................. 7 
2.4.2 Estadificación clínica ................................................................. 10 
2.4.3 Estadificación patológica ............................................................ 10 
2.4.4 Neoadyuvancia ........................................................................... 10 
2.4.5 Sistema TNM .............................................................................. 11 
2.4.6 Otros factores que pueden afectar la etapa del cáncer: grado. 
Clasificación de Nottingham ................................................................... 12 
2.4.7 Asignación de la etapa general. Estadiaje ................................... 13 
2.5 Tipos de tumores .............................................................................. 14 
2.5.1 Según el grado de invasión ......................................................... 14 
2.5.2 Según su tipo histológico ........................................................... 14 
2.6 Tratamientos .................................................................................... 15 
2.6.1 Tratamientos locales .................................................................. 15 
2.6.2 Tratamientos sistémicos ............................................................. 16 
Capítulo 3. Tecnologías empleadas ........................................................ 17 
3.1 Python .............................................................................................. 17 
3.1.1 Django ....................................................................................... 17 
3.2 Tecnologías Web ............................................................................... 18 
3.2.1 HTML ......................................................................................... 18 
 
 
ii 
 
3.2.2 CSS y Bootstrap ......................................................................... 19 
3.2.3 JavaScript y Ajax ....................................................................... 19 
3.3 Bases de datos ................................................................................. 20 
3.3.1 SQLite ........................................................................................ 20 
3.3.2 MySQL ....................................................................................... 20 
3.4 Sistemas de control de versiones ...................................................... 20 
3.4.1 Gitlab ......................................................................................... 21 
3.5 Visualización de datos ...................................................................... 21 
3.5.1 Plotly .......................................................................................... 21 
3.5.2 Lifelines ..................................................................................... 21 
3.6 Prototipado ....................................................................................... 21 
3.6.1 Figma ......................................................................................... 21 
Capítulo 4. Validación de datos .............................................................. 22 
4.1 ¿Qué es la validación de datos? ........................................................ 22 
4.2 Campos que validar .......................................................................... 22 
4.3 Dificultades encontradas .................................................................. 26 
4.4 Ejemplo del proceso de validación .................................................... 26 
Capítulo 5. Análisis de requisitos ........................................................... 28 
5.1 Introducción a la Especificación de Requisitos. ................................ 28 
5.1.1 Propósito .................................................................................... 28 
5.1.2 Ámbito del sistema ..................................................................... 28 
5.1.3 Definiciones y Acrónimos ........................................................... 28 
5.1.4 Visión general del documento de ERS ........................................ 30 
5.2 Descripción General ......................................................................... 31 
5.2.1 Perspectiva del Producto ............................................................ 31 
5.2.2 Funciones del Producto .............................................................. 31 
5.2.3 Características de los Usuarios .................................................. 31 
5.2.4 Restricciones .............................................................................. 31 
5.2.5 Suposiciones y Dependencias .................................................... 31 
5.3 Requisitos Específicos ...................................................................... 32 
5.3.1 Requisitos Funcionales .............................................................. 32 
5.3.2 Requisitos de Interfaces Externos .............................................. 35 
5.3.3 Requisitos de Rendimiento ......................................................... 37 
5.3.4 Requisitos de Diseño .................................................................. 37 
5.3.5 Requisitos de Atributos .............................................................. 38 
Capítulo 6. Desarrollo de la aplicación ...................................................39 
6.1 Arquitectura del sistema .................................................................. 39 
6.2 Bases de datos ................................................................................. 40 
6.2.1 Bases de datos de los pacientes ................................................. 40 
 
 
iii 
 
6.2.2 Bases de datos usuarios y cohortes............................................ 40 
6.3 Funcionalidades desarrolladas ......................................................... 42 
6.3.1 Conexión entre componentes MVT. ............................................ 42 
6.3.2 Gestión de usuarios. .................................................................. 42 
6.3.3 Gestión de cohortes.................................................................... 43 
6.4 Implementación del sistema. Perspectiva del usuario ....................... 44 
Capítulo 7. Implementación de la visualización ..................................... 54 
7.1 Tipos de gráficas permitidas ............................................................. 54 
7.2 Funcionalidades desarrolladas ......................................................... 54 
7.3 Implementación del sistema. Perspectiva del usuario ....................... 55 
7.3.1 Panel de selección ...................................................................... 55 
7.3.2 Histogramas ............................................................................... 56 
7.3.3 Gráficos circulares ..................................................................... 57 
7.3.4 Caja de bigotes ........................................................................... 58 
7.3.5 Kaplan Meier .............................................................................. 58 
7.3.6 Panel superior de la visualización .............................................. 59 
Capítulo 8. Pruebas ................................................................................ 61 
8.1 Pruebas de autentificación de usuarios (login y logout) .................... 61 
8.2 Pruebas del registro de usuarios ...................................................... 63 
8.3 Pruebas del restablecimiento de contraseña ..................................... 66 
8.4 Prueba logout ................................................................................... 69 
8.5 Pruebas de super usuario................................................................. 70 
8.6 Pruebas del panel de cohortes .......................................................... 72 
8.7 Pruebas de las funcionalidades de los gráficos ................................. 74 
8.8 Pruebas de la realización de cohortes ............................................... 77 
8.9 Pruebas realización de gráficas ......................................................... 79 
8.10 Pruebas del panel de gráficas ........................................................... 82 
8.11 Pruebas de rendimiento .................................................................... 83 
8.12 Pruebas del panel principal .............................................................. 84 
Capítulo 9. Resultados y conclusiones .................................................. 86 
Capítulo 10. Análisis de Impacto ........................................................... 87 
Bibliografía. ........................................................................................... 88 
 
 
 
 
iv 
 
 
ÍNDICE DE FIGURAS 
Figura 1. Morfología de la mama ..................................................................... 4 
Figura 2. Mamografía normal [10] ................................................................... 7 
Figura 3. Mamografía con cáncer de mama [11] .............................................. 8 
Figura 4. Esquema de neoadyuvancia ........................................................... 11 
Figura 5. Estadiaje del cáncer de mama ........................................................ 13 
Figura 6. Esquema MVT ................................................................................ 18 
Figura 7. Comparación modelo convencional y el proporcionado por Ajax ..... 20 
Figura 8. Diagrama Entidad-Relación de la base de datos de pacientes......... 40 
Figura 9. Diagrama Entidad-Relación de la base de datos de pacientes y 
cohortes ........................................................................................................ 41 
Figura 10. Vista del login .............................................................................. 44 
Figura 11. Ejemplo de Responsive ................................................................. 44 
Figura 12. Vista de registro 1 ........................................................................ 45 
Figura 13. Vista registro 2 ............................................................................. 45 
Figura 14. Panel de administración Django ................................................... 46 
Figura 15. Panel de administración de Django. Usuarios. ............................. 46 
Figura 16. Personalización del panel. Opción Active ...................................... 46 
Figura 17. Correo de activación ..................................................................... 47 
Figura 18. Panel de recuperación de contraseña 1 ........................................ 47 
Figura 19. Correo de recuperación de contraseña ......................................... 47 
Figura 20. Panel de recuperación de contraseña 2 ........................................ 48 
Figura 21. Éxito en cambio de contraseña .................................................... 48 
Figura 22. Vista principal ............................................................................. 49 
Figura 23. Panel de navegación ..................................................................... 49 
Figura 24. Vista de logout ............................................................................. 50 
Figura 25. Datos de la muestra ..................................................................... 50 
Figura 26. Paneles de información ................................................................ 51 
Figura 27. Desplegable cohorte ..................................................................... 51 
Figura 28. Filtro dos tumores ductales .......................................................... 52 
Figura 29. Opciones de filtrado cuantitativas ................................................ 52 
Figura 30. Calendario filtro ........................................................................... 52 
Figura 31. Cabecera tabla de filtrado ............................................................ 53 
Figura 32. Tabla de mis cohortes .................................................................. 53 
Figura 33. Panel de visualización .................................................................. 55 
Figura 34.Histograma de nacimientos ........................................................... 56 
Figura 35. Histograma de abortos ................................................................. 56 
Figura 36. Gráfico circular con valor absoluto ............................................... 57 
Figura 37. Gráfico circular con valor porcentual ........................................... 57 
Figura 38. Gráfico caja de bigotes ................................................................. 58 
Figura 39. Gráfica Kaplan Meier ................................................................... 58 
Figura 40. Query número de pacientes ......................................................... 59 
Figura 41. Ejemplo de grafica sobre datos de pacientes ................................ 59 
Figura 42. Query número de tumores ........................................................... 60 
Figura 43. Ejemplo de grafica sobre datos de tumores .................................. 60 
Figura 44. ODS 3. Salud y Bienestar ............................................................ 87 
 
 
 
v 
 
ÍNDICE DE TABLAS 
Tabla 1. Diagrama de Gantt............................................................................ 2 
Tabla 2. Campos validados en el proceso de validación de datos ................... 22 
Tabla 3. Ejemplo de notas médicas ............................................................... 26 
Tabla 4. Ejemplo de validación de datos ........................................................ 27 
Tabla 5. Definiciones ERS ............................................................................. 29 
Tabla 6. Acrónimos ERS ............................................................................... 30 
Tabla 7. Requisitos funcionales ..................................................................... 32 
Tabla 8. Requisitos de Interfaces Externos .................................................... 35 
Tabla 9. Requisitos de Rendimiento .............................................................. 37 
Tabla 10. Requisitos de Diseño ..................................................................... 37 
Tabla 11. Requisitos de Atributos ................................................................. 38 
Tabla 12. Prueba login correcto ..................................................................... 61 
Tabla 13. Prueba login usuario inexistente ................................................... 62 
Tabla 14. Prueba de login incorrecto con una contraseña incorrecta ............. 62 
Tabla 15. Prueba de registro con datos correctos .......................................... 63 
Tabla 16. Prueba de registro sin coincidir la repetición de contraseña .......... 63 
Tabla 17. Prueba de registro sin completar campos obligatorios del formulario
 ..................................................................................................................... 64 
Tabla 18. Prueba de registro con contraseña inferior a 8 caracteres .............. 64 
Tabla 19. Prueba de registro de usuario con campo de correo erróneo .......... 65 
Tabla 20. Prueba de registro con usuario repetido ........................................ 65 
Tabla 21. Prueba de registro con un correo ya existente ................................ 66 
Tabla 22. Prueba de restablecimiento de contraseña con credencial correcto 66 
Tabla 23. Prueba de restablecimiento de contraseña con un correo inexistente 
en la base de datos ....................................................................................... 67 
Tabla 24. Prueba de restablecimiento de contraseña con token correcto ....... 68 
Tabla 25. Prueba de restablecimiento de contraseña con token correcto, pero 
sin coincidir contraseñas .............................................................................. 68 
Tabla 26. Prueba de restablecimiento de contraseña con token incorrecto .... 69 
Tabla 27. Prueba de logout ........................................................................... 69 
Tabla 28. Prueba de acceso al panel super usuario ....................................... 70 
Tabla 29. Prueba de activación de una cuenta a través del panel de 
administración .............................................................................................. 70 
Tabla 30. Prueba de acceso al panel super usuario sin ser administrador..... 71 
Tabla 31. Prueba de acceso al panel super usuario sin ser administrador..... 71 
Tabla 32. Prueba de eliminación de una cohorte ........................................... 72 
Tabla 33. Prueba de eliminación de todas las cohortes.................................. 73 
Tabla 34. Prueba sobre las cohortes para ver si están asociados a un único 
usuario ......................................................................................................... 73 
Tabla 35. Prueba de descarga de un gráfico .................................................. 74 
Tabla 36. Prueba de zoom en un gráfico ........................................................ 74 
Tabla 37. Prueba de autoescalado de un gráfico ............................................ 75 
Tabla 38. Prueba del botón de valor absoluto en gráficos circulares .............. 75 
Tabla 39. Prueba del botón de valor en porcentaje de los gráficos circulares . 76 
Tabla 40. Prueba de excluir un valor en el gráfico circular ............................ 76 
Tabla 41. Prueba de volver a admitir el valor excluido en el gráfico circular .. 77 
Tabla 42. Prueba de cohorte sin nombre ....................................................... 77 
Tabla 43. Prueba de una cohorte con una variable ........................................ 78 
Tabla 44. Prueba de cohorte con varias variables del mismo grupo ............... 78 
Tabla 45. Prueba de cohorte con varias variables de distintas caras del 
desplegable ................................................................................................... 79 
Tabla 46. Prueba de funcionamiento histograma .......................................... 79 
 
 
vi 
 
Tabla 47. Diagrama del funcionamiento del gráfico circular .......................... 80 
Tabla 48. Prueba de funcionamiento del diagrama de cajas y bigotes ............ 81 
Tabla 49. Prueba de funcionamiento de la gráfica Kaplan Meier .................... 81 
Tabla 50. Prueba de funcionamiento de la gráfica Kaplan Meier .................... 82 
Tabla 51. Prueba de funcionamiento de la gráfica Kaplan Meier .................... 82 
Tabla 52. Prueba de rendimiento creación de tabla de una cohorte ............... 83 
Tabla 53. Prueba de rendimiento de creación de una gráfica ......................... 83 
Tabla 54. Prueba de rendimiento entre cambio de pantallas ......................... 84 
Tabla 55. Prueba de panel general de estadísticas......................................... 84 
Tabla 56. Prueba de paneles informativos ..................................................... 85 
Tabla 57. Prueba del panel lateral ................................................................. 85 
 
 
 
vii 
 
Agradecimientos 
Quisiera aprovechar la oportunidad que se me brinda para expresar mi gratitud 
a todas las personas que me han apoyado en este periodo. 
En primer lugar, quería dar las gracias a mi familia, en especial a mi madre. Ha 
sido siempre mi principal apoyo y motor para conseguir todo aquello que me he 
propuesto, sin ella no hubiese sido posible, ni sería la persona que soy hoy en 
día. A mi hermana, a mi sobrina y a mi padre por estar siempre allí para todo 
lo que necesitase y brindarme apoyo en momentos complicados. 
A mi pareja Alberto, por dedicarme tanta paciencia, cariño y dedicación. Por 
apoyarme en todo este proceso y por brindarme su mano siempre que la he 
necesitado. Sin duda, ha sido un gran apoyo en los casi nueve años que he 
tenido la suerte de tenerle a mi lado y espero que sean muchos más. 
A mi tutor Antonio y al Centro de Tecnología Biomédica por permitirme realizar 
este Trabajo de Fin de Grado. A mis compañeros (y amigos), con los que he 
tenido la oportunidad de trabajar durante la carrera. Sin duda, ha sido una 
experiencia en la que he podido aprender mucho. 
¡Muchas gracias a todos! 
 
 
viii 
 
Resumen 
El cáncer de mama es la proliferación descontrolada y anormal de las células 
en el tejido mamario. La incidencia de esta enfermedad en España ha 
aumentado y supone el 28,9% del total de cánceres en las mujeres según la Red 
Española de Registros de Cáncer (REDECAN) y la Sociedad Española de 
Oncología Médica (SEOM) [1]. 
Normalmente, los datos sobre el cáncer se pueden percibir en los informes e 
historiales clínicos. El cáncer es una enfermedad compleja que requiere la 
comprensión de muchas variables que lo afectan, sin embargo, no se dispone 
de un sistema que pueda agrupar toda esta información y poder visualizarla de 
forma gráfica. Este Trabajo de Fin de Grado trata de cubrir esa necesidad 
proporcionando un sistema que permita hacer gráficas de cada una de las 
variables, tanto cuantitativas como cualitativas, que puedan afectar a la 
enfermedad mediante un estudio de cohortes. 
El sistema es provisto de un conjunto de datos extraídosde las historias clínicas 
mediante técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural y validación de los 
mismos, asegurando su completitud y veracidad. Este sistema, ha sido 
implementado como una plataforma web interactiva, que permite al usuario 
realizar unas determinadas cohortes y después realizar distintas gráficas sobre 
ellos. 
En resumen, este Trabajo de Fin de Grado presenta el desarrollo de un sistema 
innovador tras un proceso de validación de datos para mostrarlos de forma 
gráfica, teniendo el potencial de proporcionar información valiosa a los 
investigadores y profesionales de la salud desde una perspectiva visual. 
 
 
 
ix 
 
Abstract 
Breast cancer is the uncontrolled and abnormal proliferation of cells in breast 
tissue. The incidence of this disease in Spain has increased and represents 
28.9% of total cancers in women according to the Spanish Network of Cancer 
Registries (REDECAN) and the Spanish Society of Medical Oncology (SEOM) [1]. 
Normally, data on cancer can be found in reports and medical records. Cancer 
is a complex disease that requires understanding of many variables that affect 
it. However, there is no system available that can group all this information and 
visualize it graphically. This Bachelor's Thesis aims to cover that need by 
providing a system that allows for the creation of graphs for each of the variables, 
both quantitative and qualitative, that may affect the disease through a cohort 
study. 
The system is provided with a set of data extracted from medical records using 
Natural Language Processing techniques and validation of the data, ensuring 
its completeness and accuracy. This system has been implemented as an 
interactive web platform that allows users to create specific cohorts and then 
generate different graphs based on them. 
In summary, this Bachelor's Thesis presents the development of an innovative 
system after a data validation process to display it graphically, with the potential 
to provide valuable information to researchers and healthcare professionals 
from a visual perspective. 
 
 
 
1 
 
Capítulo 1. Introducción 
En este capítulo se tratará la motivación y necesidad por las que se vuelve 
necesario este Trabajo de Fin de Grado. Se expondrán los objetivos a alcanzar 
y la estructura que tendrá el resto de la memoria del proyecto. 
 
1.1 Motivación y necesidad del proyecto 
El presente proyecto surge de la necesidad de disponer de un sistema de 
visualización gráfica de marcadores tumorales y factores de pronóstico. Este 
sistema proporcionará una aplicación Web a aquellos profesionales de la salud 
que con dicha herramienta podrá tener una rápida visualización de estas para 
poder realizar una evaluación más detallada de una manera ágil. 
La principal motivación para el desarrollo de este sistema son los alarmantes 
datos sobre el cáncer de mama que se han podido observar en los últimos años. 
La incidencia de esta enfermedad en España ha aumentado y supone el 28,9% 
del total de cánceres en las mujeres según la Red Española de Registros de 
Cáncer (REDECAN) y la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM) [1]. De 
este modo, un profesional de la salud que quisiese visualizar estos datos debería 
leerse una a una las historias clínicas de los pacientes, lo que lo convierte en 
una tarea prácticamente imposible debido a la complejidad y el tiempo que 
requiere. Además, si los datos siguen la misma tendencia que los últimos años 
se volverá una tarea aún más complicada debido al aumento de volumen de 
historias clínicas que contendrán datos de dicha enfermedad. 
 
1.2 Objetivos 
En base a la motivación anterior, el objetivo principal de este Trabajo Fin de 
Grado es la validación de datos de pacientes con cáncer de mama asegurando 
su precisión, completitud y fiabilidad. Este objetivo principal puede 
descomponerse en los siguientes objetivos secundarios. 
1. Familiarización con la terminología clínica del cáncer de mama (estadiaje, 
histología propia, qué tipos de estudios inmunohistoquímicos propios de 
este tipo de tumores…). 
2. Realización de una aplicación que permita exponer estos datos de una 
forma gráfica, todo ello con el lenguaje de programación Python, el 
framework Django, HTML, CSS, Bootstrap, Ajax, JavaScript, librerías 
que permitan la visualización de estos datos tales como Plotly. 
3. Familiarización con estas tecnologías. 
 
 
 
2 
 
1.3 Planificación 
El trabajo ha sido dividido en las siguientes fases: 
1. Familiarización con terminología del cáncer de mama: esta fase 
consiste en el aprendizaje de aquellos términos relacionados al campo de 
oncología tales como la clasificación TNM o la histológica. 
2. Validación de datos: en esta fase se validaron datos de los procesos 
oncológicos de las pacientes ubicadas en la base de datos proporcionada 
por el Centro de Tecnología Biomédica, para asegurar una completitud y 
veracidad de estos. 
3. Desarrollo de la aplicación: este proceso consiste en el desarrollo de la 
aplicación cómo tal, la definición de cómo se harán las cohortes y la lógica 
por detrás del programa. En esta sección también se comprende la lógica 
de usuarios: panel de administración con super usuarios, validación de 
cuentas, restablecimiento de contraseña… 
4. Visualización de datos: es la que permite crear gráficas de distintos 
tipos (histograma, gráfico circular y diagrama de bigotes) con los datos 
anteriores de modo que se puedan visualizar las cohortes anteriormente 
creadas. 
5. Pruebas: en este último proceso se harán diversas pruebas sobre toda la 
aplicación para comprobar que en su conjunto funciona correctamente. 
Las tareas que se han realizado son: 
1. Estudio de los datos con los que se trabajará y familiarización con la 
terminología clínica propia del cáncer de mama 
2. Validación de datos 
3. Estudio del lenguaje de programación Python, el framework Django, 
HTML, CSS, Bootstrap, Ajax, JavaScript y librerías que permitan la 
visualización de estos datos tales como Plotly. 
4. Desarrollo de la aplicación 
5. Implementación de técnicas de visualización de datos 
6. Pruebas de la aplicación 
7. Escritura de la memoria 
8. Preparación de la defensa 
A continuación, en la Tabla 1 se muestra el diagrama de Gantt de estas tareas: 
Tabla 1. Diagrama de Gantt 
 
S
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a
n
a
 1
 
S
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n
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 2
 
S
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n
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 3
 
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n
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n
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 5
 
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 1
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S
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n
a
 1
4
 
Tarea 1 
 
Tarea 2 
 
Tarea 3 
 
Tarea 4 
 
Tarea 5 
 
Tarea 6 
 
Tarea 7 
 
Tarea 8 
 
 
3 
 
1.4 Estructura de la memoria 
El resto de la memoria de este proyecto se estructura de la siguiente forma: 
• Capítulo 2. El cáncer de mama. En este capítulo se trata la terminología 
propia de la enfermedad para después comprender dichos aspectos en 
posteriores capítulos. 
• Capítulo 3. Tecnologías empleadas. En este apartado se tratarán 
aquellas tecnologías que han sido utilizadas para la validación de datos, 
desarrollo de la aplicación y visualización de las variables. 
• Capítulo 4. Análisis de Requisitos. En este capítulo se expondrá la 
especificación de requisitos software siguiendo el estándar IEEE 830. 
• Capítulo 5. Validación de datos. Se expresará el proceso de validación 
de datos que ocupa la segunda fase del proyecto. 
• Capítulo 6. Desarrollo de la aplicación. En este capítulo se expondrá 
el desarrollo de aplicación, así como la gestión de usuarios. 
• Capítulo 7. Implementación de la visualización. Esta sección recoge 
el proceso mediante el cual, una vez ya creados los filtros y la 
implementación de la lógica de la aplicación, se muestran los resultados 
de forma gráfica. 
• Capítulo 8. Pruebas. Una vez terminada todala implementación, se 
probará el sistema para comprobar que no tiene ningún fallo y que puede 
ser utilizada sin problemas con un buen tratamiento de los datos clínicos 
cuya naturaleza es muy sensible. 
• Capítulo 9. Resultados y conclusiones. Se muestran los resultados 
obtenidos y las conclusiones del Trabajo de Fin de Grado. 
• Capítulo 10. Análisis de Impacto. Recoge el análisis de impacto del 
proyecto y la afectación que podría tener en los distintos campos. 
 
 
 
4 
 
Capítulo 2. El cáncer de mama 
En el siguiente capítulo se presentan los conocimientos a modo general del 
cáncer de mama para comprender mejor cómo funciona el sistema desarrollado, 
así como su terminología y variables clínicas que se van a validar y analizar en 
siguientes capítulos. 
 
2.1 Definición 
El cáncer de mama es una enfermedad en la cual las células de la mama 
cambian y crecen sin control. Este crecimiento descontrolado puede llevar a que 
se extienda a otros tejidos u órganos desplazándose del tumor original, pasando 
por el sistema linfático o circulatorio, originando lo que conocemos como 
metástasis. 
 
2.2 Morfología de la mama 
 
 
Figura 1. Morfología de la mama 
 
En la Figura 1 se muestran las estructuras que forman la mama. La mama 
tiene una estructura interna arbórea y contiene unos 15 a 20 lóbulos mamarios 
que desembocan cada uno en un conducto, denominado galactóforo conectado 
con el pezón. En los lóbulos se encuentran los lobulillos que son glándulas 
encargadas de la producción de la leche. Bajo la aréola, los conductos se 
ensanchan formando unos depósitos de leche llamados senos lactíferos. En su 
mayoria, la mama está formada por tejido adiposo (graso) y tejido glandular. 
Los ganglios linfáticos no son una parte integral de la mama, pero son un 
factor importante a tener en cuenta pues muchos de ellos se ven afectados por 
enfermedades como el cáncer invadiendo el sistema linfático y aumentando el 
riesgo de propagación a otras partes del cuerpo [2]. 
 
 
 
5 
 
2.3 Factores de riesgo 
Los factores de riesgo son aquellas condiciones, características o situaciones 
que aumentan la predisposición a que una persona sufra una enfermedad o 
cualquier otro factor negativo para su salud. 
En el caso del cáncer de mama son muchos los factores de riesgo. Algunos de 
estos se analizan en las siguientes secciones [3]. 
 
2.3.1 Historial previo de enfermedades de mama 
Los antecedentes personales de cáncer de mama aumentan en gran medida el 
riesgo de desarrollar la enfermedad. Es más probable que la segunda aparición 
se clasifique como invasiva y ductal (estos términos serán explicados en el 
apartado 2.5). Por este motivo es muy importante que mujeres con antecedentes 
personales de la enfermedad lleven una monitorización propia realizándose 
autoexámenes de la zona y por parte de los profesionales de la salud mediante 
mamografías. Conocemos por recidiva cuando una paciente desarrolla en el 
mismo pecho de nuevo la enfermedad tras un tiempo de haberla sufrido con 
anterioridad y haber tenido un periodo de convalecencia. Un cáncer de mama 
contralateral (en el pecho contrario al primer cáncer) no es considerada recidiva, 
pero sigue siendo un antecedente personal de cáncer de mama. 
 
2.3.2 Historial familiar de enfermedades de mama 
El cáncer tiene un alto componente genético. Se conocen una serie de genes 
defectuosos que son los responsables del desarrollo de un tipo de cáncer en 
particular. El hecho de tener antecedentes familiares de cáncer de mama 
aumenta el riesgo, aunque esto depende del tipo de familiar afectado. De este 
modo, cuanta más relación estrecha haya con el individuo que lo ha sufrido, 
más posibilidades hay de que comparta los mismos genes, por lo tanto, en caso 
de familiares directos, el riesgo es mayor. También aumenta con el número de 
familiares afectados, cuantos más individuos afectados, mayor será el riesgo. 
 
2.3.3 Edad 
El riesgo de cáncer de mama aumenta con la edad. Antes de los 30 años el 
riesgo es menor y se estabiliza a la edad de 80. 
 
2.3.4 Raza 
Las mujeres de raza negra tienen más posibilidades de ser diagnosticadas con 
cáncer de mama de inicio temprano, esto quiere decir, que la edad a diagnóstico 
es menor a 45 años. Sin embargo, en edades superiores a los 50 las mujeres 
blancas tienen más probabilidad de sufrir la enfermedad que las afroamericanas. 
La edad a diagnóstico es un factor importante pues las tasas de supervivencia 
son muy diferentes dependiendo de la etapa en la que se detecta el cáncer. Los 
cánceres que aparecen a edades tempranas son generalmente más agresivos 
que aquellos que se detectan en etapas más tardías de la vida. 
 
 
 
6 
 
Por tanto, aunque las mujeres de raza negra tienen menor prevalencia en la 
enfermedad, sufren cánceres más agresivos y con una mayor tasa de mortalidad. 
Las causas aún no se saben con certeza, pero algunos posibles factores que 
afectan podrían ser las diferencias socioeconómicas, diferencias biológicas [4], 
el limitado acceso a atención médica y ensayos clínicos o el alto costo del 
tratamiento puede indicar una mayor tasa de mortalidad. 
 
2.3.5 Historial reproductivo y menstrual 
Para comprender esta sección es importante conocer algunos conceptos previos. 
Terminología relativa a la menstruación: 
• Menarquía: primera menstruación de una mujer 
• Menopausia: última menstruación de una mujer 
Hormonas responsables de la menstruación: 
• Estrógenos: son hormonas que se producen en el ovario en distintas 
cantidades durante todo el ciclo menstrual. Su función es aumentar el 
grosor del endometrio (revestimiento del útero) durante la primera fase 
del ciclo. Después se produce la ovulación. 
• Progesterona: es una hormona que se produce en el ovario y que casi no 
tiene presencia hasta después de la ovulación. Es la responsable de la 
maduración del endometrio [5]. 
Con esto, hay una serie de factores que aumentan el riesgo de desarrollar cáncer 
de pecho. Aquellas mujeres que tienen una menarquía temprana (antes de los 
de los doce años) o empiezan la menopausia a una edad tardía (55 años o más), 
están en un mayor riesgo de desarrollar cáncer de mama. 
La exposición a ciertos fármacos como el dietilestilbestrol (DES) [6], un 
estrógeno fabricado por el hombre que fue utilizado de los años 1947 a 1971, 
para tratar complicaciones asociadas al embarazo, aumenta el riesgo. 
También algunas terapias como pueda ser la de reemplazo hormonal utilizada 
para controlar síntomas menopáusicos aumenta la probabilidad de sufrir 
cáncer de mama. Esta terapia puede incluir estrógenos únicamente o una 
combinación de estrógenos y progesterona. 
 
2.3.6 Exposición a radiación 
La exposición a la radiación incrementa el riesgo de padecer cáncer de mama 
de por vida en una mujer. En algunas terapias se aplica radiación como pueda 
ser en el linfoma de Hosgkin. 
El riesgo no es algo fijo pues depende de la dosis, tiempo y edad a la que se 
produjo la irradiación. Las mujeres que han recibido irradiación a edades 
tempranas (antes de los 30 años) son más propensas a sufrirlo. 
Ha habido grandes avances en cuanto a las dosis que se aplican a la hora de 
realizar un tratamiento, ahora se precisan de cantidades menores y, además, la 
región que se expone a dicha radiación es menor. 
 
2.3.7 Factores dietéticos 
Se han encontrado dos principales factores dietéticos que pueden aumentar el 
riesgo de sufrir cáncer de mama, estos son el alcohol y las carnes recocidas. En 
 
 
7 
 
el caso del alcohol, se ha demostrado que el consumo elevado de este aumenta 
en gran medida el riesgo. Las carnes recocidas también están correlacionadas 
de modo que la exposición a grandes cantidades de aminas heterocíclicas 
(sustancias químicas que se forman en el proceso de cocción de productos 
cárnicos) crean una mayor probabilidad de padecer cáncer de mama. 
 
2.4 Estadificación del cáncer de mama. 
La estadificación del cáncer es una forma de saberla medida del cáncer y en 
qué grado de diferenciación se encuentra para poder determinar la opción de 
tratamiento más adecuada para cada paciente. También sirve para determinar 
un pronóstico o predicción más probable que tendrá el cáncer [7]. 
 
2.4.1 Pruebas y estudios para el diagnóstico, decisión de tratamiento 
y clasificación del cáncer 
Hay diferentes tipos de pruebas médicas que se pueden utilizar para determinar 
una estadificación del cáncer. 
 
2.4.1.1 Palpación mamaria 
Debido a los cambios fisiológicos que se producen en la mama debidos a la edad, 
cambios hormonales, embarazo o lactancia es importante conocer la anatomía 
del pecho pues nos puede ayudar a detectar cualquier masa anormal y buscar 
un diagnóstico y tratamiento precoz en caso de que se necesitase. Para ello y 
cada vez más, se proporciona información a la población de cómo realizar 
autoexploración de mamas para detectar cualquier anomalía. Es común 
también que un profesional de la salud lo realice en caso de que la paciente 
haya notado alguna sintomatología que sea compatible con esta patología [8]. 
 
2.4.1.2 Mamografía 
Es el método de diagnóstico más utilizado en el caso de la detección de cáncer 
de mama. Es importante la realización de esta prueba diagnóstica pues puede 
detectar la enfermedad antes de padecer algún síntoma. Es una prueba de baja 
radiación en la que la paciente coloca su mama sobre una placa de plástico, 
cubriéndola con otra placa y realizando una radiografía [9]. 
 
 
Figura 2. Mamografía normal [10] 
 
 
8 
 
Después de este proceso, se dará una imagen de la mama. En la Figura 2 
podemos observar una mamografía de una mama sin cáncer. 
En el caso de la Figura 3 podemos observar una masa en la parte superior de 
la mama que es lo que corresponde al cáncer. En este caso, se realizó la 
mamografía previamente a un tratamiento neoadyuvante, explicado en el 
apartado 2.4.4. 
 
Figura 3. Mamografía con cáncer de mama [11] 
El uso de la Inteligencia Artificial combinado con la realización de mamografías 
está tomando relevancia en el campo de la investigación. Científicos del MIT han 
desarrollado un sistema para predecir el riesgo que tiene una paciente de sufrir 
cáncer de mama. Esto los ha llevado a poder predecir cánceres cinco años antes 
de que aparezcan. Incluso ha llegado a eliminar el sesgo entre mujeres blancas 
y negras pues el modelo se ha entrenado con una gran variedad de datos [12]. 
 
2.4.1.3 Biopsias 
Las biopsias son aquellas pruebas mediante las cuales un médico obtiene 
células del área sospechosa o confirmada de cáncer para una posterior 
examinación por parte del anatomopatólogo en un laboratorio, determinando si 
hay células cancerosas. Existen varios tipos de biopsias que se hacen para 
determinar si hay cáncer de mama [13]: 
• Biopsia por aspiración con aguja fina (FNA): se utiliza una aguja hueca 
y muy fina para extraer (aspirar) mediante una jeringa una porción del 
tejido que parece ser sospechoso. 
• Biopsia por punción con aguja gruesa: es la más utilizada. Se utiliza 
una aguja gruesa más grande para tomar muestras de la zona donde el 
médico palpó la masa, o bien se visualizó por ecografía, mamografía o 
resonancia. 
• Biopsia quirúrgica: se analiza toda la masa que ha sido extraída 
mediante cirugía. 
• Biopsia de ganglios linfáticos: se realizan para determinar si hay 
propagación del cáncer al sistema linfático. Se puede hacer con aguja o 
analizando el ganglio linfático centinela y/o una disección de los ganglios 
linfáticos axilares. El ganglio linfático centinela es aquel que está más 
cercano al tumor. 
 
 
9 
 
2.4.1.4 Ultrasonido 
Mediante el ultrasonido se realizan una serie de ondas sonoras para crear un 
eco. Estos ecos se transforman en una imagen que puede ser vista mediante un 
monitor. Pueden ser útiles para encontrar determinadas masas, o determinar 
una serie de factores de dicha masa como pueda ser el contorno, forma o 
tamaño. También se utilizan para guiar procedimientos como biopsias. 
 
2.4.1.5 Imagen Molecular de Mama (MBI) / Imagen Gamma de Mama 
Específica (BSGI) 
En estas pruebas, se inyecta en vena un compuesto radioactivo en pequeñas 
dosis llamado trazador. Este marcador se adhiere a un tumor y mediante una 
cámara especial se visualiza si hay evidencia de un tumor. 
Se utiliza en casos de pacientes cuyos senos son más densos de lo normal o 
para quienes un examen físico o mamografía es difícil de interpretar. También 
se utiliza para las que previamente se han sometido a una cirugía de mama. 
 
2.4.1.6 Imagen de Resonancia Magnética (MRI) 
La resonancia magnética mide las señales electromagnéticas normales 
mediante el uso de imanes y ondas de radio. Se puede utilizar para medir el 
tamaño del cáncer o diagnosticar una serie de tumores. 
 
2.4.1.7 Pruebas de inmunohistoquímica 
La inmunohistoquímica es un método bioquímico que trata de determinar la 
presencia y el nivel de ciertas proteínas celulares. 
En el caso de la proteína receptor de estrógenos (ER) determina un factor de 
crecimiento que se adhiere al estrógeno para estimular la división celular de las 
células del pecho. 
En el caso de la proteína receptor de progesterona (PR) determina el pronóstico 
de la enfermedad [14]. 
Estos factores son importantes a tener en cuenta por el médico, pues dan datos 
para determinar si es probable que el cáncer responda a tratamiento hormonal. 
En el caso de que el cáncer no tenga receptores hormonales, las terapias de este 
tipo no serán muy efectivas. También sirven para realizar una predicción sobre 
si el cáncer pasa a perder estos receptores o puede llegar a tenerlos con el tiempo 
[15]. 
En la mayoría de los casos, se muestra mediante un porcentaje de entre 0 y 100, 
aunque es bastante común ver el término “negativo” si dicho porcentaje toma el 
valor de cero [15]. 
 
2.4.1.8 Ki-67 test 
El Ki67 es una proteína que ha demostrado tener un papel importante en la 
regulación del ciclo celular. Es una forma de medir la proliferación celular del 
tumor. El valor que puede tomar esta prueba como factor de pronóstico o 
predictivo es dudoso y controvertido. Sin embargo, sí sirve para predecir la 
respuesta a un tratamiento adyuvante o quimioterapia (esta última, eficaz en 
valores altos). Altos niveles de Ki67 están relacionados con mayor probabilidad 
de recaída en cáncer en estadios tempranos. Se suele medir con un porcentaje 
de entre el 0 y el 100 por cien [16]. 
 
 
10 
 
2.4.1.9 HercepTest 
En algunos casos de cáncer de mama, se muestran unos niveles altos de una 
proteína llamada HER2. Esta proteína promueve el crecimiento de todas las 
células mamarias, por lo que indica un factor de crecimiento. En líneas 
generales, se utiliza para administrar distintos tratamientos, en el caso de 
valores altos de HER2 en los que se suele tratar con un medicamento llamado 
Herceptin ® [14]. 
 
2.4.2 Estadificación clínica 
La etapa clínica es una estimación de cómo el cáncer está de extendido en base 
a los resultados preoperatorios, estos pueden ser bien exámenes médicos, 
estudios por imágenes (mamografía) y biopsias del tumor. Se suelen utilizar 
para tener una idea de cuál podría ser la prognosis1 del paciente. Veremos más 
adelante, en el capítulo dedicado a la validación de datos (Capítulo 0) que vendrá 
denotado como “C”. 
 
2.4.3 Estadificación patológica 
La etapa patológica es aquella que se determina tras la extracción (cirugía) del 
tumor. 
A menudo, la etapa patológica da distintos resultados a la clínica, esto puede 
venir dado por numerosos factores como pueda ser la dispersión del tumor en 
la diferencia de tiempo entre una u otra, el limitado alcance de las pruebas por 
imagen o los tratamientos con terapias de neoadyuvancia (esto vendrá dado en 
el apartado 2.4.4). En el apartado de validación de datos vendrá denotado como 
“P”. 
 
2.4.4 Neoadyuvancia 
A menudo, antes del tratamiento principal (en el caso de los cánceres de mama 
lo más común es que sea cirugía)se dan una serie de terapias antes de la 
extirpación del tumor. Es a lo que llamamos terapias neoadyuvantes [17]. 
Estas terapias suelen afectar a todo el cuerpo, cómo la quimioterapia, la terapia 
hormonal o un agente dirigido para poder llegar a las células cancerosas que se 
encuentran en circulación o tejidos distantes que no se ven en pruebas de 
imagen o en la cirugía. Su objetivo principal es evitar la dispersión del tumor 
(metástasis). En algunos casos, también se utilizan para reducir el tumor antes 
de la cirugía mediante radioterapia. 
La estadificación clínica y patológica aquí juega un papel importante pues nos 
proporcionará información de cómo está funcionando estas terapias, al tener 
unos indicativos previos y posteriores a su aplicación. 
 
 
 
1 Prognosis: pronóstico de una enfermedad basado en un conjunto de datos e 
información 
 
 
11 
 
A veces, después del tratamiento primario se realizarán otros tratamientos 
llamados adyuvantes. Estas decisiones se pueden basar en cómo la terapia 
neoadyuvante ha funcionado. Si el primer enfoque no fue tan exitoso cómo se 
esperaba, se podrá usar otra terapia para la adyuvante. El principal fundamento 
para aplicar terapia adyuvante es que, con ella, las probabilidades de que el 
paciente se haya curado aumentan. 
 
Figura 4. Esquema de neoadyuvancia 
A normas generales, podemos decir que en una línea de tiempo se aplicaría 
primero la neoadyuvancia, después la cirugía y después el tratamiento 
adyuvante cómo se puede observar en la Figura 4. Sin embargo, no todas las 
pacientes tienen terapias neoadyuvantes o de adyuvancia. Ni si quiera tienen 
por qué tener cirugía cómo es el caso de algunas pacientes en estado terminal, 
a las que se les prefiere no hacer tratamientos invasivos. 
 
2.4.5 Sistema TNM 
Hay diferentes tipos de sistemas de estadificación. El más común y utilizado por 
los profesionales de la salud dedicados a ello es el sistema TNM. 
Viene dado por el American Joint Committee (AJCC) y el International Union for 
Cancer Control (UICC). Estas dos importantes entidades proveen a los médicos 
una serie de normas a seguir para poder determinar la etapa del cáncer y poder 
establecer un consenso. 
En líneas generales, se provee una letra y un número (o letras) para describir 
tres aspectos del cáncer: el tumor principal, los ganglios linfáticos y la 
metástasis. Todo ello viene dado en los siguientes subapartados. 
 
2.4.5.1 El tumor primario (categoría T) 
Para saber en qué medida se ha propagado el tumor principal en el cuerpo los 
médicos han de conocer el lugar donde surgió el cáncer inicial. Para ello se 
utilizará la categoría T acompañada de un número o una serie de letras que nos 
proveen de información para describir el tumor. 
• TX. La letra X se utilizará en casos donde no hay información sobre el 
tumor primario o su análisis ha sido imposible. Esto quiere decir que el 
tumor no ha podido ser evaluado en cuanto a su tamaño o extensión. 
• T0. Si la letra T viene acompañada de un 0 es que no se encuentra 
evidencia del tumor primario. 
• Tis. Si nos encontramos con “is” quiere decir que es un tumor “in situ”. 
Este aspecto viene explicado en el apartado 2.5.1, pero a modo de 
resumen significa que las células cancerosas se están reproduciendo en 
una capa más superficial sin invadir tejidos más profundos. 
• Acompañado de cualquier número del 1 al 4. Los números del uno al 
cuatro describen el tamaño del tumor o cuánto se ha propagado hacia 
estructuras cercanas del cuerpo. Cuanto más mayor sea el número, más 
extensión tiene el tumor. 
 
 
12 
 
2.4.5.2 Los ganglios linfáticos (categoría N) 
La categoría N es aquella que indica si en la proximidad al tumor primario hay 
ganglios linfáticos afectados. Los ganglios linfáticos son estructuras 
conformadas por una agrupación de células inmunitarias. El hecho de que el 
cáncer se extienda hasta ellos puede provocar que la enfermedad pueda afectar 
a otras partes del cuerpo. Las categorías que podemos asignar a la N son: 
• NX. Indica que no hay información sobre si el cáncer a alcanzado a los 
ganglios linfáticos cercanos. 
• N0. Es un buen indicador pues muestra que los ganglios linfáticos 
cercanos no contienen cáncer. 
• La N seguida de un número entre 1-3. Indica que los ganglios linfáticos 
cercanos han sido afectados y además su propagación, siendo uno el 
número que indica que hay menor extensión y 3 el que más. 
 
2.4.5.3 La metástasis (categoría M) 
En el caso de la M, sirve para indicar si hay extensión a otras partes del cuerpo. 
Esta categoría puede tomar dos valores únicamente: 
• M0. Indica que no hay propagación distante 
• M1. Indica que hay propagación hacia otros tejidos u órganos que son 
distantes al lugar dónde se encontró el cáncer principal. 
A veces, hay un pequeño número de células cancerosas que se han diseminado, 
pero no puede ser considerado metástasis porque la extensión y el número de 
células es muy reducido. Es a lo que llamamos micrometástasis. 
 
2.4.6 Otros factores que pueden afectar la etapa del cáncer: grado. 
Clasificación de Nottingham 
El grado del cáncer de mama es un medidor de que tanto se parecen las células 
cancerosas a las células normales. De algún modo funciona de indicador para 
clasificar qué tan agresivo puede ser un tumor. 
La clasificación de Nottingham es un sistema de puntuación para evaluar este 
grado. El patólogo (profesional de la salud encargado de analizar muestras de 
tejidos, células y fluidos corporales) examina las células de cáncer bajo un 
microscopio y da una puntuación sobre tres a las siguientes tres características: 
• Formación de túbulos: qué tanto se parece el tumor a la estructura 
celular normal. 
• Pleomorfismo nuclear: qué tan diferentes se ven las células tumorales 
de las normales 
• Actividad mitótica: qué tan rápido se están dividiendo o reproduciendo 
las células. 
 
Como se ha comentado, se le asigna a cada una, una puntuación de 1 a 3 a 
cada una de las tres características, siendo la 1 la más cercana a la normalidad 
y la 3 la que más comportamiento anormal tiene. La suma de estas cantidades 
lleva a la obtención de la puntuación para la clasificación Nottingham. Como se 
puede deducir de esto, la puntuación más pequeña será de 3 (1 túbulos + 1 
pleomorfismo nuclear + 1 actividad mitótica) y la más grande será de 9 (3 
túbulos + 3 pleomorfismo nuclear + 3 actividad mitótica). 
 
 
 
13 
 
La puntuación total tiene un grado asignado: 
• Grado I. Para puntuaciones de entre 3 a 5. Es a lo que llamamos “bien 
diferenciado”. 
• Grado II. Para puntuaciones de 6 y 7. Es a lo que llamamos 
“moderadamente bien diferenciado”. 
• Grado III. Es para puntuaciones de 8 y 9. Es a lo que llamamos 
“escasamente diferenciado”. 
Este grado es de gran utilidad a la hora de determinar si se utiliza radiación 
después de la cirugía. Por ejemplo, en el caso de tumores de alto grado se precisa 
tratar a la paciente con radioterapia tras la tumorectomía o mastectomía 
(extirpación del tumor, o de la mama completa) pues tiene un mayor riesgo de 
recurrencia [18]. 
 
2.4.7 Asignación de la etapa general. Estadiaje 
El estadio del tumor proporciona información útil sobre las características del 
cáncer como pueda ser su tamaño o su extensión. Estos datos que nos 
proporciona el estadiaje sirven para proponer un tratamiento más adecuado en 
función de estos parámetros y cada caso. Dependiendo de este se puede 
determinar su peor o mejor pronóstico. Son cuatro: 
 
Figura 5. Estadiaje del cáncer de mama 
En la Figura 5 podemos observar las distintas categorías que puede tomar el 
cáncer según su extensión. A continuación, se explica cada una: 
• Estadio I. El tumor es inferior a dos centímetros. El tumor aún no se ha 
extendido y tiene una tasa de supervivencia relativa a cinco años de un 
98% 
• Estadio II. Se incluyen los siguientes tipos de tumores: 
o El tamaño es inferior a dos centímetros, pero está afectando a los 
ganglioslinfáticos de la axila. 
o El tamaño está entre dos y cinco centímetros, y puede haberse 
propagado o no a otras zonas. 
o El tamaño supera los cinco centímetros, pero no ha afectado a los 
ganglios de la axila. 
En estos tipos de tumor se espera una supervivencia relativa de entre un 
76 y 88 por ciento a cinco años. 
 
 
 
 
14 
 
• Estadio III. Se distinguen dos tipos: 
o IIIA: se incluyen tumores inferiores a cinco centímetros con 
diseminación a ganglios linfáticos unidos entre sí o a otras 
estructuras y tumores como los de tamaño superior que han 
afectado a los ganglios linfáticos axilares. La tasa de supervivencia 
relativa a cinco años se sitúa entre el 56 por ciento. 
o IIIB: el tumor se ha propagado a otros tejidos relativos al pecho o 
ganglios linfáticos situados en la pared torácica. Su índice de 
supervivencia es de 46 por ciento. 
En ambos casos y cómo podemos observar en la Figura 5 tienen 
afectación ganglionar. 
• Estadio IV. Es el más avanzado pues el cáncer se ha extendido a otras 
partes del cuerpo. La tasa de supervivencia relativa a cinco años es del 
16 por ciento. Los órganos a los que más suele afectar son los huesos, 
pulmones, hígado o cerebro. También puede haber afectado localmente 
a la piel [19]. 
 
2.5 Tipos de tumores 
Podemos encontrar distintos tipos de tumores según el criterio a seguir. 
 
2.5.1 Según el grado de invasión 
El grado de invasión es la capacidad de un tumor para invadir y crecer en tejidos 
cercanos, pudiendo ser órganos. Mide el nivel de agresividad que tiene un tumor 
y sirve para planificar el tratamiento a aplicar. Siguiendo este criterio podemos 
determinar tres tipos de tumores: 
• In situ: cuando la invasión tumoral se encuentra dentro de los conductos 
mamarios que conducen la leche hasta el pezón. 
• Infiltrante: cuando la invasión tumoral ha invadido, a parte de los 
conductos mamarios, la grasa de la mama que rodea a estos. Este tipo 
de tumor es más agresivo pues supone que puede llegar a pequeños vasos 
sanguíneos y linfáticos de la mama. Estos tumores tienen peor pronóstico 
que el anterior debido a que aumenta el riesgo de que se formen 
metástasis en otras partes del cuerpo. 
• Infiltrante junto a un tumor in situ asociado: es la situación en la que 
se encuentra un cáncer invasivo junto con un carcinoma in situ asociado. 
 
2.5.2 Según su tipo histológico 
Según la histología de las células observadas en el microscopio la clasificación 
es: 
• Ductal: el conducto de la mama está rodeado de células anormales. 
• Lobular o lobulillar: se origina en los lobulillos. Como hemos 
mencionado antes, en el apartado de Morfología de la mama, son las 
glándulas productoras de leche. 
• Mixto: tumores que tienen características celulares de ambos, ductal y 
lobular. 
• Otros tipos: existen otros tipos teniendo en cuenta el lugar de afectación. 
En esta clasificación estarían, por ejemplo, los carcinomas mucinosos. 
Estos últimos son un subtipo de tumor que se caracterizan por la 
 
 
15 
 
producción de moco por las células afectadas, dando lugar a la presencia 
de un líquido viscoso. Sin embargo, dada su poca prevalencia no se han 
tenido en cuenta para la validación de datos que se explicará más 
adelante. 
• No especificado: se clasifica como no especificado cuando no se 
encuentren características específicas que permitan incluirlo en un 
subtipo específico de cáncer de mama. 
 
2.6 Tratamientos 
En esta sección se expondrán los tratamientos del cáncer de mama. Aunque 
hay una gran variedad, en este apartado se mostrará una recopilación de los 
más utilizados y a modo genérico para luego comprender los otros procesos 
cómo la visualización de determinados gráficos más adelante [20]. 
 
2.6.1 Tratamientos locales 
Los tratamientos locales tratan de aplicar una terapia sólo en el área donde se 
encuentra el tumor, sin afectar al resto del cuerpo. En muchas ocasiones se 
aplican cirugías combinadas con otros tratamientos que no tienen por qué ser 
locales. Podemos encontrar dos tipos de tratamientos locales. 
 
2.6.1.1 Cirugía 
A la cirugía que trata de conservar el seno la llamamos cirugía con 
conservación. Este tipo de cirugía trata de extirpar solamente la parte del seno 
que tiene cáncer. También se la llama tumorectomía, cuadrantectomía o 
mastectomía parcial. 
El caso en el que se decide extirpar el pecho totalmente se llama mastectomía. 
En este caso se extrae todo el tejido mamario y algunos tejidos cercanos. En 
algunos casos algunas mujeres se someten a una mastectomía doble para 
extirpar ambos senos en casos de estética, mujeres con cáncer en ambas 
mamas o posibles apariciones futuras de cáncer en el otro seno. 
Normalmente, las pacientes con cáncer de mama no sólo se someten a la 
extirpación del cáncer como tal, sino que también se les efectúa una cirugía 
para extirpar ganglios linfáticos adyacentes. Esto se realiza para examinar en el 
laboratorio si los ganglios linfáticos axilares han sido afectados y hay riesgo de 
metástasis. Si bien esto no es un tratamiento si no una prueba diagnóstica, que 
es a menudo utilizada para la determinación de la etapa del tumor. Esto fue 
visto con anterioridad en el apartado 2.4.1.3 en la biopsia de ganglios linfáticos. 
 
2.6.1.2 Radioterapia 
La radioterapia es un tratamiento con partículas de alta energía que se utilizan 
para destruir las células cancerosas. Se suele utilizar como tratamiento junto 
con otros como pueda ser la mastectomía, cirugía con conservación del seno o 
si se ha propagado a otras partes del cuerpo. 
Se puede aplicar en todo el pecho si se ha realizado una cirugía con 
conservación, o a la pared torácica, cicatriz y lugares donde salía cualquier 
drenaje tras la operación en caso de haber aplicado una mastectomía. También 
se puede aplicar radiación en los ganglios linfáticos axilares si tras una biopsia 
se han encontrado hallazgos malignos. 
 
 
16 
 
2.6.2 Tratamientos sistémicos 
Aquellos tratamientos que se usan para tratar el cáncer de mama pero que 
pueden llegar a las células cancerosas en casi todo el cuerpo son llamados 
tratamientos sistémicos. Diferenciamos cuatro tipos: 
 
2.6.2.1 Quimioterapia 
Podemos diferenciar entre dos terapias, que son distinguidas dependiendo del 
periodo de la enfermedad en el que se realice el tratamiento. 
La terapia que utiliza quimioterapia después de la cirugía es la nombrada como 
adyuvante. Trata de eliminar las células cancerosas que puedan haber quedado 
o propagado y que no pueden verse. Es una forma de evitar la aparición de 
metástasis. 
Por otra parte, aquella quimioterapia que se usa previa a la cirugía se la llama 
neoadyuvante (término antes estudiado en el apartado 2.4.4). Se utiliza para 
reducir el tamaño del tumor de modo que se pueda extirpar realizando una 
cirugía menos extensa y por lo tanto menos dolorosa e invasiva. 
Cabe destacar que la quimioterapia también se puede utilizar para casos en los 
que el cáncer de seno es muy avanzado y hubiese provocado metástasis. Esto 
se realiza para intentar eliminar esa propagación. 
La quimioterapia se administra en ciclos, seguido de un periodo de descanso. 
La duración de cada ciclo suele estar entorno a dos o tres semanas y se 
realizarán tantos ciclos como la paciente necesite, dependiendo del cáncer que 
sufra y de los medicamentos utilizados. 
 
2.6.2.2 Hormonoterapia 
La terapia hormonal a menudo se utiliza tras la cirugía (cómo terapia 
adyuvante) para reducir el riesgo de una recidiva, aunque a veces se puede usar 
previa a la cirugía como terapia neoadyuvante. Es un tratamiento de larga 
duración que se administra entorno al rango de cinco a diez años. Estos 
medicamentos actúan sobre los receptores hormonales evitando el crecimiento 
de células. 
 
2.6.2.3 Terapia dirigida 
La terapia dirigida es aquella en la que se utilizan medicamentos que funcionan 
de manera distinta a aquellos administrados en la quimioterapia. Algunos 
ejemplos son los anticuerpos monoclonalesutilizados para tratar cánceres con 
HER2 positivo, las cuales son proteínas del sistema inmunitario que se unen a 
la proteína HER2 para detener el crecimiento de las células. Otros tratamientos 
incluidos en la terapia dirigida serían los inhibidores de cinasas o los 
conjugados de anticuerpos y medicamentos. 
 
2.6.2.4 Inmunoterapia 
La inmunoterapia es aquella que utiliza diversos medicamentos para estimular 
el sistema inmunitario de la paciente, de este modo el propio cuerpo destruirá 
las células cancerosas con más eficacia. 
 
 
17 
 
Capítulo 3. Tecnologías empleadas 
Una vez presentadas las variables más típicas del cáncer de mama, en este 
capítulo se procede a la explicación de las tecnologías que han sido precisadas 
para la creación y ejecución de esta aplicación, que hace uso de dichas variables 
para su visualización. Se presentarán las herramientas y se expondrá la razón 
de su elección en lugar de otras opciones similares. Para ello, se ha considerado 
aspectos importantes de estas tecnologías como la eficiencia, accesibilidad, 
estabilidad y escalabilidad que proporcionan. Asimismo, se describirá para qué 
se han utilizado y cómo todas ellas se integran en el proyecto alcanzando los 
objetivos propuestos inicialmente. 
 
3.1 Python 
Python es un lenguaje de programación de alto nivel creado por un programador 
de computación llamado Guido Van Rossum en 1989. Es ampliamente utilizado 
en las aplicaciones web, desarrollo de software, ciencia de datos y Machine 
Learning. 
Sus principales características son [21]: 
• Es un lenguaje interpretado: el código se ejecuta línea por línea y se 
detiene si hay un error en el código. 
• Es un lenguaje fácil de utilizar: es intuitivo y prescinde del uso de llaves, 
utilizando en su lugar sangrías. 
• Es un lenguaje tipado dinámicamente: no hace falta determinar el tipo 
de las variables, lo que lo vuelve más flexible. 
• Es un lenguaje de alto nivel: es más cercano al lenguaje natural que 
otros lenguajes de programación. Abstrae al programador de 
funcionalidades subyacentes como la arquitectura o la administración de 
memoria. 
• Es un lenguaje orientado a objetos: Python considera todo como un 
objeto, aunque también permite la programación estructurada y 
funcional. 
La decisión de elegir Python frente a otros lenguajes de programación como Java 
o C para este proyecto es que cuenta con un gran potencial y herramientas para 
el procesamiento de grandes conjuntos de datos. Esto viene de que cuenta con 
frameworks, librerías y medios de visualización muy útiles para el desarrollo 
web y manejo de datos; estas se mostrarán más adelante. 
 
3.1.1 Django 
Django es un software que permite desarrollar aplicaciones web de forma rápida 
y eficiente. Permite implementar una redefinición del Modelo-Vista-Controlador 
(MVC) llamado MVT (Model-View-Template) 
 
 
18 
 
 
Figura 6. Esquema MVT 
El MVT ofrece una serie de ventajas para el desarrollo web. Cómo se puede 
observar en la Figura 6 el desarrollo se divide en varias secciones llamadas 
modelos, plantillas y vistas. Esto facilita la programación con ello, abstrae al 
programador de las conexiones entre estas clases y facilita las tareas de 
programación. 
Además, cabe destacar el potencial de Django en otras funciones como la 
gestión de usuarios pues ofrece un panel de administración y una serie de 
funciones para ello. Django ofrece también funcionalidades en cuanto a 
seguridad, como es el ejemplo de cuando un usuario se registra 
automáticamente la contraseña se almacena mediante un algoritmo de hash 
SHA256, el cual ofrece más seguridad a aquellos datos que se almacenan del 
profesional de la salud que se registra en el sistema [22]. 
Se ha decidido utilizar Django por varios motivos. El empleo de Python 
condiciona el uso de este framework pues es un marco de trabajo de este 
lenguaje. Otro de los motivos es que, aunque otras herramientas como Spring 
de Java ofrecen modelos parecidos (Modelo-Vista-Controlador), son más 
complejos de aprender y al tener un tiempo reducido, la curva de aprendizaje 
con Django es menor por lo que se obtendrán resultados mejores con esta 
tecnología. Sin duda se han tenido en cuenta las funcionalidades aparte de la 
arquitectura que son de gran utilidad. 
 
3.2 Tecnologías Web 
Debido a la accesibilidad y la facilidad de mostrar actualizaciones se ha optado 
a diseñar una aplicación web. A continuación, se mostrarán aquellas 
tecnologías utilizadas para su desarrollo. 
 
3.2.1 HTML 
HTML fue inventado por Tim Berners-Lee en 1991 como un sistema hipertexto 
con el único objetivo de servir como medio de transmisión de información entre 
los científicos [23]. 
Es el formato de los documentos de la World Wide Web, por tanto, es perfecto 
para ser utilizado para crear páginas web. Sus principales características que 
lo hacen perfecto para el proyecto son: 
 
 
19 
 
• Es un lenguaje estandarizado, reconocido por la mayoría de los 
navegadores web. 
• Es multiplataforma, es decir, puede ser visualizado por cualquier 
sistema operativo que tenga acceso a un navegador. 
• Es un lenguaje de etiquetado fácil de aprender. 
Junto con las herramientas que se encuentran dentro de este epígrafe 3.2, lo 
convierten en la tecnología ideal para este proyecto. 
 
3.2.2 CSS y Bootstrap 
En cuanto a realizar una interfaz atractiva, intuitiva y que sea de fácil 
aprendizaje para el profesional de la salud que la esté utilizando podemos hablar 
de CSS y Bootstrap. 
CSS es un lenguaje que da diseño y presentación a las páginas web. Funciona 
junto con HTML. 
Bootstrap es un framework o marco de trabajo de CSS de modo que ofrece una 
serie de elementos diseñados y mejorados de tal forma que ya sean creados de 
forma “Responsive2”, de este modo se adapta al minimizarlo, maximizarlo, 
utilizarlo en otro dispositivo como pueda ser un móvil o entre dos monitores de 
distintas resoluciones. 
Mediante la combinación de Bootstrap y la edición de los fragmentos de código 
CSS que contiene se le dará un aspecto a la página web, cuya estructura viene 
determinada por HTML. 
 
3.2.3 JavaScript y Ajax 
Ajax es un conjunto de técnicas de desarrollo web que permiten que las 
aplicaciones web funcionen de manera asíncrona, procesando cualquier 
solicitud al servidor en segundo plano. Es una combinación de JavaScript con 
XML de tal forma que permite gestionar el contenido dinámico de un sitio web. 
Esto es de gran utilidad para mostrar desplegables que se vayan mostrando 
según el usuario interactúa con la página web sin necesidad de recargar la 
página. Vuelve a la página web más interactiva, dinámica y atractiva. Al no 
necesitar recargar la página, lo convierte también en un proceso que no carga 
innecesariamente el servidor. 
La comparación entre el modelo convencional y el que proporciona Ajax viene 
dado por la Figura 7. Cómo podemos observar, para evitar cargas innecesarias 
y que la página responda de una manera dinámica se precisa el uso de Ajax [24]. 
 
 
2 Responsive: accesible y adaptable en cualquier dispositivo 
 
 
20 
 
 
Figura 7. Comparación modelo convencional y el proporcionado por Ajax 
 
3.3 Bases de datos 
En nuestra aplicación necesitamos las bases de datos para tres principales 
motivos: almacenar los usuarios, las cohortes y por último se debe permitir el 
acceso a una base de datos ubicada en un servidor del Centro de Tecnología 
Biomédica para acceder a los datos de los pacientes. Las dos primeras son 
gestionadas por SQLite y la tercera por MySQL. Para ello se ha necesitado el 
uso de SQL para realizar las consultas a la base de datos. 
 
3.3.1 SQLite 
SQLite es un gestor de bases de datos integrado con Django. Provee una base 
de datos ligera basada en disco que no requiere un proceso de servidor separado 
y permite acceder a la base de datos usando una variación no estándar del 
lenguaje de consulta SQL [25]. Para la visualización de esta base de datos se ha 
utilizado la herramienta DBBrowser. 
 
3.3.2 MySQL 
MySQL es un gestor de bases de datos relacionales potente, versátil y muy 
utilizado. Es el sistema gestor de bases de datos más popular de internet y open 
source [26]. 
Se ha utilizado para el acceso a la base de datos proporcionada por el CTB en 
el que se almacenan todos los datos de los pacientes con cáncer de mama. 
 
3.4 Sistemas de control de versiones 
Ante la edición de código simultáneamente por varios desarrolladores, se ha 
precisado el uso de una plataforma en la que se pudiese tener un control de 
versiones y trabajar de forma paralela. La elección de esta herramienta ha sido 
Gitlab. 
 
 
21 
 
3.4.1 Gitlab 
Gitlab es una plataforma de control de versiones que mejora la colaboración y 
visibilidad a la hora de trabajar con un equipo. Esto permite recuperar código 
funcional y mantener una visión general de cómo evoluciona el código. El hecho 
de elegirla frente a otras plataformas como pudiese ser Github se debe a que 
todo el equipo estaba familiarizado con Gitlab y las diferencias entre una 
herramienta y la otra son demasiado pequeñas para considerar las mejoras que 
pudiesen ofrecer las alternativas. 
 
3.5 Visualización de datos 
La necesidad de crear gráficos para poder mostrar los datos de los pacientes de 
una forma que los médicos o investigadores tuviesen una mejor visualización 
de estos llevó a la investigación de herramientas para dicha función. 
 
3.5.1 Plotly 
Plotly es una librería de Python que proporciona gráficos de alta calidad e 
interactivos. Tiene una gran variedad de tipos de gráficos donde elegir, lo que lo 
hace una herramienta muy útil. Al permitir mostrar los datos de distintas 
formas (porcentaje, valor numérico) y además de una forma interactiva la 
convierte en la elección frente a otras librerías de visualización como Matpotlib 
que crea archivos png por defecto, sin hacer que el usuario pueda recortar, 
seleccionar datos o hacer filtros del propio gráfico. 
 
3.5.2 Lifelines 
Lifelines es una librería de Python que proporciona gráficos de curva de 
supervivencia [27]. Esta ha sido utilizada para realizar las gráficas de Kaplan 
Meier. Al ser una tarea tan específica, el abanico de herramientas que ofrecen 
este tipo de gráficas es muy reducido y combinado con Plotly podía graficar 
elementos interactivos, por lo que ha sido la mejor elección para esta tarea. 
 
3.6 Prototipado 
Previo al desarrollo se decidió realizar un prototipo para ver si las 
funcionalidades eran las pedidas. En ingeniería es de gran utilidad la realización 
de prototipos pues muestra una idea general del producto final. A continuación, 
se muestra la herramienta utilizada para dicho prototipado. 
 
3.6.1 Figma 
Figma es una herramienta que incluye la realización de prototipos de alta 
fidelidad tanto para smartphone como para diseño web en ordenador. Es de 
fácil uso y la realización del prototipo e intuitivo. No requiere descargar ningún 
software a diferencia de otras tecnologías como pueda ser “justinmind”. 
 
 
 
 
22 
 
Capítulo 4. Validación de datos 
En este capítulo se va a exponer el proceso de validación, así como aquellos 
campos que se han decidido incluir y sus criterios para su evaluación. Todos 
ellos después serán introducidos en la base de datos del servidor para su 
posterior visualización en la aplicación desarrollada. 
 
4.1 ¿Qué es la validación de datos? 
La validación de datos es el proceso mediante el cual se asegura de que los datos 
introducidos en la base de datos son completos, correctos y precisos. 
En este proceso de validación se ha accedido a la historia clínica de un conjunto 
de pacientes para ver unos determinados datos y poder extraerlos para su 
posterior volcado en la base de datos ubicada en el servidor del CTB (Centro de 
Tecnología Biomédica). 
De este modo, al estar en tablas, es más fácil acceder a ellos para una posterior 
visualización. Se ha establecido un consenso a la hora de recoger esta 
información para que toda ella se encuentre de forma uniforme y poder trabajar 
a la hora de visualizarla. La muestra de pacientes validados es de 389, mientras 
que el de tumores es 456. 
 
4.2 Campos que validar 
Los datos que van a ser validados en este aparto, previamente han sido 
extraídos mediante técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (fuera del 
alcance de este trabajo). Sin embargo, se detectaron incongruencias que han 
llevado a este proceso de validación para asegurar su veracidad. 
En la Tabla 2 se exponen aquellos campos que han sido validados, su 
significado y los valores posibles que pueden tomar. 
 
Tabla 2. Campos validados en el proceso de validación de datos 
Nombre del 
campo 
Significado del campo Valores posibles 
ehr Identificador único de paciente 0 ≤ ehr ≤ n, ehr ∈ ℤ 
n_tumor 
Identificador único del tumor 
dentro del paciente 
0 ≤ n_tumor ≤ n, 
n_tumor ∈ ℤ 
date 
Fecha de diagnóstico. Suele 
coincidir con la fecha del informe 
anatomopatológico 
date ∈ {fechas} 
Siendo fechas, aquellas 
comprendidas entre el 
nacimiento de la 
paciente y, dependiendo 
de si la paciente ha 
fallecido o no, fecha de 
defunción o fecha 
actual. 
 
 
23 
 
side 
Es la mama afectada por el 
cáncer. 
side ∈ {R, L} siendo R la 
mama derecha y L la 
mama izquierda 
neoadjuvant 
Indica si la paciente ha tenido 
tratamiento neoadyuvante, 
concepto anteriormente 
explicado en 2.4.4 
neoadjuvant ∈ {yes, no} 
t_prefix 
En la notación TNM, (esta 
notación vino explicada en el 
apartado 2.4.5) el prefijo de la t 
se refiere a si el hallazgo del 
tumor ha sido clínico o 
patológico. Esto viene explicado 
en los apartados 2.4.2 y 2.4.4 
t_prefix ∈ {C, P} siendo 
C “clínico” y P 
“patológico” 
t 
Es el valor de la t e indica el 
tamaño del tumor o su 
localización en el caso de ser in 
situ. 
t ∈ {IS, 0,1,2,3,4} 
Siendo IS “in situ” y la 
numeración la relativa 
al tamaño. 0 indica que 
no hay tumor primario 
y del 1 al 4 se expresa 
el tamaño de este 
siendo 1 el tamaño más 
pequeño y el 4 el más 
grande. 
n_prefix 
Se siguen los mismos criterios 
que para t_prefix 
n_prefix ∈ {C, P} siendo 
C “clínico” y P 
“patológico” 
n 
Mide la afectación a los ganglios 
linfáticos. 
n ∈ {0,1,2,3} siendo 0 
la expresión utilizada 
para indicar que no hay 
afectación ganglionar y 
del 1 al 3 para expresar 
una menor o mayor 
afectación 
correspondientemente 
n_sub 
Se utiliza para indicar si hay 
presencia de micrometástasis 
n_sub ∈ {MI, Ø}. Si hay 
presencia de 
micrometástasis, se 
indica con “MI”. Si no 
hay nada, el campo se 
deja vacío. 
m 
Se utiliza para indicar si hay 
presencia de metástasis 
m ∈ {0,1}. 
El valor de 0 indica la 
no presencia de 
metástasis, mientras 
que el uno indica que 
hay hallazgos de 
extensión 
 
 
24 
 
t_prefix_neo 
Sigue los mismos criterios que 
t_prefix, pero son aquellos 
extraídos tras el tratamiento 
neoadyuvante. 
t_prefix_neo ∈ {C, P} 
siendo C “clínico” y P 
“patológico” 
 
t_neo 
Sigue los mismos criterios que t, 
pero son aquellos extraídos tras 
el tratamiento neoadyuvante. 
t_neo ∈ {IS, 0,1,2,3,4} 
Siendo IS “in situ” y la 
numeración la relativa 
al tamaño. 0 indica que 
no hay tumor primario 
y del 1 al 4 se expresa 
el tamaño de este 
siendo 1 el tamaño más 
pequeño y el 4 el más 
grande. 
n_prefix_neo 
Sigue los mismos criterios que 
n_prefix, pero son aquellos 
extraídos tras el tratamiento 
neoadyuvante. 
n_prefix_neo ∈ {C, P} 
siendo C “clínico” y P 
“patológico” 
n_neo 
Sigue los mismos criterios que n, 
pero son aquellos extraídos tras 
el tratamiento neoadyuvante. 
n ∈ {0,1,2,3} siendo 0 
la expresión utilizada 
para indicar que no hay 
afectación ganglionar y 
del 1 al 3 para expresar 
una menor o mayor 
afectación 
correspondientemente 
n_sub_neo 
Sigue los mismos criterios que 
n_sub, pero son aquellos 
extraídos tras el tratamiento 
neoadyuvante. 
n_sub ∈ {MI, Ø}. Si hay 
presencia de 
micrometástasis, se 
indica con “MI”.