Rede neural artificial aplicada ao diagnóstico de câncer de próstata - de Araujo, Wesley Batista Dominices; Santana, Ewaldo Eder Carvalho; Silva, Nilviane Pires; Sousa Junior, Carlos Magno; Moura, Giullianno Lopes; dos Santos, José Arnon Linhares Moraes; Lopes, Paloma Larissa Arruda; Silva, Wesley do Nascimento; Gonçalves, João Pedro Pereira; Silva, Felipe Castelo Branco Rocha (Journal of Health Informatics, 2024)
Objetivo: Desenvolver um método para auxiliar no diagnóstico de câncer de próstata utilizando Rede Neural Artificial aplicada às variáveis clínicas. Método: Foi realizada uma pesquisa observacional retrospectiva em 274 prontuários médicos do Hospital Universitário da Universidade Federal do Maranhão. Foram utilizadas as variáveis clínicas: idade, raça, hipertensão arterial sistêmica, diabetes mellitus, tabagismo, etilismo, toque retal e PSA total. Foi criado um modelo de Rede Neural Artificial para classificação preditiva. Resultados: O modelo apresentou acurácia de 80%, sensibilidade de 80%, especificidade de 80% e área sob a curva ROC de 0,9027. Conclusão: Obteve-se um excelente desempenho na predição do câncer de próstata. Este método pode ser incorporado à prática clínica, pois médicos e pacientes podem colher os benefícios dele, reduzindo biópsias desnecessárias, sem comprometer a capacidade de diagnosticar o câncer de próstata.