Redes Bayesianas e Regressão Logística em pacientes submetidas a core biópsia
Keywords:
Câncer de Mama, Sistemas de Apoio a Decisões Clínicas, Redes BayesianasAbstract
Objetivos: Buscou-se correlacionar os achados dos exames de imagem com o resultado histopatológico pela elaboração de uma Rede Bayesiana. Métodos: Foi realizado um estudo do tipo transversal, envolvendo 164 pacientes do sexo feminino, totalizando 170 nódulos, submetidas a Core Biópsia. Resultados: A aquisição de conhecimento para a explicitação da parte quantitativa e qualitativa da Rede Bayesiana foi realizada por meio do aprendizado bayesiano que ocorreu por meio do algoritmo expectation maximization. A sensibilidade da Rede Bayesiana foi 93,3% (IC 95%: 82,9-96,0), a especificidade foi 88,6% (IC 95%: 81,1-96,0) e a acurácia foi 89,4%. Após a análise multivariada, os fatores de risco associados ao câncer de mama foram: idade maior ou igual a 50 anos e nódulo maior que dois centímetros. Conclusão: Mediante resultados apresentados na análise multivariada, temos evidências que o conhecimento modelo pela Rede Bayesiana mostra-se coerente e indicativo de uso como apoio a decisão na prática clínica.Downloads
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
The license that applies is the one stated on each article, on its page and in the PDF. From volume 18 (2026) onward, the Journal of Health Informatics adopts the Creative Commons Attribution 4.0 International license (CC BY 4.0), which allows anyone to copy, distribute, adapt and reuse the content for any purpose, provided the authors and the original source are credited. Articles published up to 2025 remain under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International license (CC BY-NC-SA 4.0).