@PHDTHESIS{ 2024:140840794,
 	title = {Método de auxílio ao diagnóstico de câncer de próstata utilizando aprendizado de máquina e dados clínicos},
 	year = {2024},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/5792",
 	abstract = "O câncer de próstata, depois do câncer de pele não-melanoma, é o tipo de câncer
 mais comum entre os homens, e o que causa mais mortes. Para iniciar o diagnóstico
 de câncer de próstata são utilizados o exame físico (toque retal) e o exame laboratorial
 (antígeno específico da próstata). Se houver alterações nestes exames, outros podem
 ser solicitados, como ressonância magnética e biópsia. Atualmente, a biópsia é o
 único procedimento capaz de confirmar o câncer, tem um custo financeiro elevado, e
 é um procedimento muito invasivo. Esta Tese propõe um novo método para auxiliar
 na triagem de pacientes em risco de câncer de próstata. O método foi desenvolvido
 com base em variáveis clínicas (idade, raça, hipertensão arterial sistêmica, diabetes
 mellitus, tabagismo, etilismo, toque retal e PSA total) de 274 pacientes, dos quais 137
 têm câncer e 137 não têm, conforme obtido dos prontuários médicos. Os dados foram
 analisados utilizando diversos algoritmos de aprendizado de máquina, como Redes
 Neurais Artificiais, Máquina de Vetor de Suporte, Naive Bayes, K-vizinhos mais
 próximos e árvore de decisão, para classificar as amostras quanto à presença ou
 ausência de câncer de próstata. O método foi avaliado com base em métricas de
 desempenho, incluindo acurácia, sensibilidade, especificidade e área sob a curva
 ROC. Para aumentar a confiabilidade dos resultados e a capacidade de generalização
 do classificador, foi utilizada a técnica de validação cruzada 10-fold. O melhor
 desempenho foi obtido com o modelo Naive Bayes, resultando em uma acurácia de
 89,09%, sensibilidade de 92%, especificidade de 86,67% e uma Área sob a curva
 ROC de 0,9187.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}