0

Usando Machine Learning para detecção de câncer de mama

Allan Silva
Allan Silva

Aproveitando que estamos no mês de campanha realizada mundialmente, com a intenção de alertar a sociedade sobre o diagnóstico precoce do cancêr de mama, divulgo aqui um projeto que faz parte do curso de Formação Cientista de Dados, da Data Science Academy.


Como o câncer de mama se desenvolve?


O câncer de mama é causado pela multiplicação de células anormais da mama, que juntas formam um tumor. Não existe causa específica, mas a idade é um elemento de risco (mais precisamente a partir dos 50 anos). No entanto, é importante saber que alguns fatores podem indicar maior predisposição a desenvolver a doença, como:


  • Histórico familiar de câncer no ovário
  • Casos de câncer de mama em homens da família
  • Casos de câncer antes dos 50 anos na família
  • Sedentarismo
  • Obesidade e sobrepeso, principalmente após a menopausa
  • Excesso de consumo de álcool
  • Exposição frequentes de radiações ionizantes (raio-x)
  • Mestruação antes dos 12 anos
  • Primeira gravidez somente após os 30 anos
  • Não amamentar
  • Menopausa após os 55 anos
  • Uso de contraceptivos hormonais
  • Uso de reposição hormanal pós-menopausa por mais de 5 anos

Lembrando que se você apresentou algum desses fatores não significa que você irá desenvolver o câncer de mama. Porém é necessário manter as consultas em dia e fazer exames regularmente pra prevenção.


Diagnóstico


A Inteligência Ariticial é um ramo de pesquisa da ciência da computação que está revolucionando vários setores, incluindo o de diagnóstico de câncer de mama.


A rotina de exame da mama permite que a doença seja diagnosticada e tratada antes de causar sintomas perceptíveis. O processo de detecção precoce envolve a análise de nódulos ou massas anormais do tecido da mama.


Se um nódulo for encontrado, uma biópsia de aspiração com agulhas fina é realizada, que utiliza uma agulha oca para extrair uma pequena amostra de células. Um clínico, em seguida examina as células sob um microscópio para determinar se a massa é provável que seja maligna ou benigna.


Se a aprendizagem de máquina puder automatizar a identificação de células cancerigenas, isso seria uma importante conquista para o sistema de saúde.


Os processos automatizados permitem melhorar a eficiência do processo de detecção, permitindo que os médicos possam diagnosticar o problema, avaliar o gasto necessário para resolver e ainda definir o tempo necessário para o tratamento da doença.


Um sistema de rastreamento automatizado também pode proporcionar uma maior precisão de detecção através da remoção do componente humano, inerentemente subjetivo, do processo.


Neste projeto, foi utilizado o aprendizagem de máquina para detectar o câncer de mama, aplicando os algoritmos de classificação DecisionTreeClassifier, o KNN e o MLPClassifier para conferir as medições de células de biópsias de mulheres com nódulos mamários anormais.


Para esta análise, foram utilizados dados reais, disponíveis no repositório de Machine Learning da UCI.


Link para projeto no GitHub :


Detecção de câncer de mama


O projeto não é algo complexo, mas expõe as possibilidades que o uso de Machine Learning pode contribuir para a área de saúde, não com a finalidade de substituir o especialista, mas como uma imensa contribuição para realização de diagnósticos e tomada de decisões mais assertivas.


Um abraço!!


0
0

Comentários (1)

0
Matheus Ribeiro

Matheus Ribeiro

04/10/2021 10:43

Shooow Allan, muito legal o uso da tecnologia para esse propósito!

None

Brasil