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Aprendizado de Máquina e Oncologia: Quais classificadores podemos utilizar?

Sistemas computacionais que utilizam Aprendizado de Máquina estão sendo utilizados como ferramentas auxiliares de prognóstico. Eles aliam rapidez, precisão e confiabilidade gerando tratamentos mais efetivos, eficientes e rápidos.

Esses sistemas computacionais inteligentes são sistemas classificadores aplicados a conjuntos de dados biológicos. Esses sistemas classificadores, ou somente chamados de classificadores, buscam encontrar características capazes de separar os conjuntos analisados, buscando características que separam os mesmos.


Os classificadores usam estratégias distintas para a separação dos conjuntos. Redes Neurais Artificiais e algoritmos de Deep Learning usam ajustes de pesos em seus neurônios e funções de ativação na separação. As Support Vector Machines constroem hiperplanos buscando separar as amostras de cada conjunto. Árvores de decisão buscam encontrar valores que funcionem como pontos de corte nessa separação, rearranjando-os em árvore.

Esses classificadores são classificados em classificadores “caixa-preta” ou “caixa-branca”. Os classificadores do tipo “caixa-preta” são aqueles classificadores onde é difícil conhecer as características do problema que o levaram a uma determinada dedução. Já os classificadores “caixa-branca” são aqueles classificadores onde o conhecimento gerado é interpretável, gerando informações úteis ao especialista.

Um classificador “caixa-branca” muito utilizado é o C4.5. Além de gerar uma classificação final, ele gera conhecimento na forma de formas de árvores de decisão. Além de contribuir com elevados valores de acurácia, o conhecimento gerado é importantíssimo pois traz, de forma clara e objetiva, quais atributos são importantes na classificação e em quais intervalos de valor.

Desta forma, o C4.5 pode ser utilizado em conjuntos de dados oncológicos a fim de classificar tumores em benignos e malignos, fornecendo ao especialista informações importantíssimas a cerca dos atributos mais importantes do prognóstico. Além disso, o C4.5 consegue informar quais são os valores importantes destes atributos, agregando conhecimento ao prognóstico médico.

A OncoTag neste cenário

A OncoTag é uma empresa inovadora que atua na área de medicina de precisão, descobrindo e desenvolvendo biomarcadores a partir de análise genética dos tumores e do uso de Sistemas computacionais que utilizam Aprendizado de Máquina.

O nosso exame OvarianTagⓇ demonstra aos médicos as chances da paciente com câncer de ovário responder ou não ao tratamento à base de platina (quimioterápico de primeira linha para o tratamento do câncer de ovário) e determina o risco de recorrência do tumor em 1 ano, guiando decisões do tratamento oncológico, para que este se torne cada dia mais assertivo.

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Laurence bacharel, mestre e doutor em Ciência da Computação Professor Adjunto da Faculdade de Computação da UFU e é colaborador na OncoTag

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