Uso de inteligência artificial para aiIdentificação de fatores influenciadores do câncer de mama a partir de dados clínicos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rezende, Marina R. de
Data de Publicação: 2022
Outros Autores: Maimone, Tamiris S.
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie
Texto Completo: https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/31240
Resumo: Este artigo busca entender como a Inteligência Artificial, mais especificamente o Machine Learning (Aprendizado de Máquina), está sendo utilizada na área oncológica, principalmente no estudo do câncer de mama. Através da utilização do algoritmo Árvore de Decisão, variáveis clínicas foram analisadas, a fim de identificar suas possíveis relações e influências em relação ao número de óbitos identificados em uma base de dados. Foi observado que os fatores HR, ER, PgR e Her2 de fato possuem uma associação quando há a presença do tumor. Diante dos resultados, percebeu-se que é necessário estudos mais específicos e focados nas variáveis ER e PgR negativos, HR e PgR positivos, ER e Her2 negativo.
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Diante dos resultados, percebeu-se que é necessário estudos mais específicos e focados nas variáveis ER e PgR negativos, HR e PgR positivos, ER e Her2 negativo.https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/31240Universidade Presbiteriana MackenzieFaculdade de Computação e Informática (FCI)Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessinteligência artificialaprendizado de máquinacâncer de mamaárvore de decisãoUso de inteligência artificial para aiIdentificação de fatores influenciadores do câncer de mama a partir de dados clínicosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzieinstname:Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE)instacron:MACKENZIEORIGINAL1114-Artigo Final-5207-1-4-20221209.pdf1114-Artigo Final-5207-1-4-20221209.pdfMarina R. de Rezende , Tamiris S. 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