Desbloqueando o hemograma completo como uma ferramenta de estratificação de risco para câncer de mama usando aprendizado de máquina
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1355Palavras-chave:
Contagem de Células Sanguíneas, Aprendizado de Máquina, Câncer de MamaResumo
Objetivo: Avaliar a eficácia do ML no uso do hemograma para avaliação de risco de câncer de mama. Método: Este estudo retrospectivo analisou hemogramas de 396.848 mulheres de 40 a 70 anos. Foram identificados 2861 casos (1882 confirmados por biópsia e 979 por imagens), enquanto 393.987 foram controles (BI-RADS 1 ou 2). Os dados foram divididos em conjuntos de modelagem (treinamento e validação) e teste com base na certeza diagnóstica. Resultados: O modelo de regressão ridge, incorporando a razão neutrófilo-linfócito, glóbulos vermelhos e idade, atingiu uma AUC de 0,64. A população do estudo foi estratificada em quatro grupos de risco: alto, moderado, médio e baixo, com razões relativas de 1,99, 1,32, 1,02 e 0,42, respectivamente. Conclusão: Este modelo de ML fornece uma ferramenta de baixo custo para triagem personalizada de câncer de mama, potencialmente melhorando a detecção precoce em ambientes com recursos limitados.
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