Breast cancer is one of the most affected diseases worldwide, with 1.38 million new cases and 458 thousand deaths from the disease each year, according to the World Health Organization. In this article, we use a hybrid artificial intelligence model based on concepts of neural networks and fuzzy systems to improve the predictive results of expert systems capable of working with numerical datasets allowing in addition, an assertive prediction in addition to an assertive prediction, to increase the interpretability of the results through fuzzy neural network architecture, capable of creating nebulous rules that allow greater understanding of these the template. The results of the tests performed when compared to other models commonly used for this purpose corroborate that the presented model maintains the amplification of the accuracy and is able to create nebulous rules that allow a greater interpretability to the problem.Resumo. O câncer de mamaé uma das patologias que mais acomete as mulheres em todo o mundo, sendo 1,38 milhões de novos casos e 458 mil mortes pela doença por ano de acordo com a OMS. Existem váriasáreas de estudo focadas na detecção e tratamento desse tipo de câncer, pois a detecção precoce contribui para o tratamento adequado e eficaz. Neste artigoé utilizado de um modelo híbrido de inteligência artificial baseado em conceitos de redes neurais e sistemas nebulosos para melhorar os resultados preditivos de sistemas especialistas capazes de trabalharam com bases de dados numéricas permitindo além de uma previsão assertiva, aumentar a interpretabilidade dos resultados através da arquitetura da rede neural nebulosa, capaz de criar regras nebulosas que permitem maior compreensão sobre a utilização do modelo. Os resultados dos testes realizados quando comparados a outros modelos comumente utilizados para esse fim corroboram que o modelo apresentado mantém a amplificação da precisão eé capaz de criar regras nebulosas que permitem uma maior interpretabilidade ao problema.
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