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Dados do Trabalho


Título

REDES NEURAIS E REGRESSAO LOGISTICA PARA PREDIÇAO DE DESFECHO E PROGNOSTICO EM PACIENTES DE CANCER DE PROSTATA.

Resumo

Introdução
A predição do desfecho clínico em pacientes com adenocarcinoma submetidos a prostatectomia radical (PR) é uma das principais questões relativas à conduta médica para com estes pacientes. Redes Neurais (RNs) têm-se mostrado ferramentas poderosas na análise de dados em que existem interações não-lineares entre os conjuntos de parâmetros analisados e a informação a ser predita.

Objetivo
Avaliar o desempenho de achados clínico-patológicos pré e pós-operatórios na construção de modelos preditores de desfecho utilizando RNs.

Material e Método
Foram analisados 5.048 pacientes submetidos a PR entre 2008-2017, considerando-se variáveis preditoras idade, PSA, escore de Gleason e variável de desfecho doença extraprostática. A partir dos atributos preditores foi gerado um modelo experimental de RNs multilayer-perceptron com arquitetura de duas camadas invisíveis para predição do desfecho-alvo.

Resultado
O modelo de RNs foi validado pelo método 10-fold cross-validation. A acurácia média foi estabelecida em 0.78 (+/- 0.06), sensibilidade em 0.90 e especificidade em 0.65. A média harmônica foi 0.77 e a área sob a curva 0.78.

Conclusão
A RN proposta é robusta, com média harmônica (0.77) na predição de doença extra-prostática. Em comparação com trabalhos que utilizam metodologias similares, se destaca pelo emprego de poucos parâmetros, de fácil aquisição e baixo

Palavra Chave 1

rede neural

Palavra Chave 2

câncer

Palavra Chave

próstata

Área

ONCOLOGIA

Autores

Paulo Guilherme O. Salles, Gilderlânio Santana Araújo, Iana Louise Lamego Oliveira, Marcos Augusto Santos, Wagner Carlos Santos Magalhães

Local
do Evento

Centro de Convenções UFOP - R. Diogo de Vasconcelos, 328 Ouro Preto - MG, 35400-000
centrodeconvencoesufop.com.br

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