Machine Learning e Análise Multivariada aplicados à Sobrevida do Câncer Mama

Resumen

Objetivo: O presente estudo apresenta os resultados da Regressão Multivariada de Cox e do algoritmo Random Survival Forest na análise de sobrevida de pacientes com câncer de mama. Métodos: O estudo considerou uma amostra que continha dados de 4024 pacientes do sexo feminino diagnosticadas no período de 2006 a 2010 com câncer de mama (carcinoma ductal invasivo e carcinoma lobular). Resultados: A análise multivariada revelou a idade, tamanho do tumor e estadiamento como fatores de risco, que também foram considerados relevantes entre os atributos com maior ganho de informação pelo modelo apresentado pelo algoritmo Random Survival Forest.  Conclusão: Temos evidências que o modelo apresentado pelo algoritmo Random Survival Forest considerado na análise de sobrevida de câncer de mama apresentou-se em concordância com os resultados da estatística multivariada, e que os resultados são promissores para a prática clínica.