Diagnóstico de câncer de mama utilizando aprendizado de máquina

Data
2022-11-10
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Editor
Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP)

Resumo

Algoritmos de aprendizado de máquina surgiram com a necessidade de automatizar a construção de modelos analíticos, identificando padrões e tomando decisões com o mínimo de interferência humana. Na área da medicina, possibilitou o auxílio em diagnósticos e o suporte à decisão clínica, ajudando profissionais e pacientes de diversas maneiras e melhorando a qualidade do atendimento clínico. O objetivo deste trabalho é aplicar quatro diferentes algoritmos de aprendizado de máquina em uma base de dados para a criação de quatro modelos diferentes, onde cada modelo terá o seu desempenho preditivo calculado. Este trabalho utilizou um conjunto de dados de câncer de mama para os treinamentos dos modelos, e foi feita uma análise comparativa dos resultados para identificar o desempenho preditivo de cada modelo criado, baseado em métricas de desempenho, como Precisão, Acurácia, Área Sob a Curva (AUC) e recall.


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