Inteligência computacional aplicada à detecção de câncer de mama

Abstract

O câncer de mama apresenta elevado índice de mortalidade em todo o mundo, sendo o mais incidente em mulheres. Seu diagnóstico tendo sido realizado por meio de rastreamento, ecografias mamárias e mamografias. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um classificador para identificar o câncer de mama utilizando dados antropométricos e parâmetros de exame sanguíneo de rotina que são os biomarcadores. Redes-Neurais do tipo Perceptron Multi-Camadas(MLP) e as redes Neuro-Fuzzy (ANFIS) empregados a um comitê de decisão, trazendo como resultado uma classificação do câncer de mama, com acurácia de 97\% , um valor superior apresentado comparado aos trabalhos dos últimos anos que utilizaram biomarcadores semelhantes no período de 2013 ao início do ano de 2018.

Ensemble de especialistas para avaliação de adesão ao procedimento operacional padrão de fotografias de radiografias de tórax

“…Modelos preditivos de machinelearning(ML) podem auxiliar na tomada de decisão em inúmeros momentos da atenção à saúde, especialmente no diagnóstico, intervenção e acompanhamento de problemas de saúde [1]. Algoritmos de ML têm sido usados para, por exemplo, predizer risco de mortalidade em uma população idosa [2], para predição de incidência de casos de malária [3], diagnóstico baseado em imagem de COVID-19 [4], detecção de câncer de mama [5] e identificação de grau de risco de pé diabético [6], [7].…”

Classificação de Imagens de Raio-x de Torax com Reconhecimento Visual da IBM Cloud para Diagnóstico de Pneumonia

“…Diferentes problemas vêm sendo resolvidos com a aplicação de técnicas de Deep Learning disponíveis em frameworks que facilitam sua aplicação [4]- [12]. Aárea da medicina possui exemplos de aplicação para auxílio ao diagnóstico de câncer, pneumonia, nôdulos, entre outros [13]- [15]. O Framework utilizado para o desenvolvimento deste trabalhoé fornecido pela IBM Cloud, identicado como, API Watson Visual Re-cognition [16].…”