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Título: O uso de Machine Learning no diagnóstico e prognóstico do câncer: uma revisão bibliográfica
Autor(es): BARRIOS-LEAL, Dora Yovana
XAVIER, Danilo Jordão
Orientador(es): PLOTZE, Rodrigo de Oliveira
Tipo documental: Artigo científico
Palavras-chave: Sintomas cancerínicos;Análise de algoritmos;Machine learning
Data do documento: 24-Jun-2022
Editor: 284
Referência Bibliográfica: BARRIOS-LEAL, Dora Yovana; XAVIER, Danilo Jordão. O uso de machine learning no diagnóstico e prognóstico do câncer: uma revisão bibliográfica. Trabalho de conclusão de curso (Curso Superior de Tecnologia em Analise e Desenvolvimento de Sistemas) - Faculdade de Tecnologia Ribeirão Preto, Ribeirão Preto, 2022
Resumo: O câncer foi responsável por cerca de 10 milhões de mortes em 2020. Devido a sua complexidade e o grande volume de dados disponível, esta revisão teve como objetivo descrever os principais algoritmos de machine learning usados no estudo da doença. Os resultados mostram que o câncer de mama, pulmão e cervical são os mais frequentes, e os algoritmos mais utilizados foram Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest, e k-Nearest Neighbors. As linguagens de programação mais utilizadas foram Python e R. A análise dos resultados deixa evidente o estabelecimento de técnicas de machine learning como ferramentas promissoras no diagnóstico e prognóstico do câncer.
Descrição: Trabalho apresentado no V Workshop de Tecnologia em ADS - Fatec Ribeirão Preto.
URI: https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/13967
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