Resumo:
O câncer de mama é a primeira causa de morte por câncer na população feminina na maioria
das regiões do Brasil. A análise de sobrevivência é uma técnica estatística que visa analisar
dados onde a variável de interesse é o tempo até a ocorrência de um evento, que é o mesmo
objetivo em muitos estudos de câncer. Os algoritmos de Machine Learning se destacam no
desenvolvimento de pesquisas em saúde por terem uma melhor capacidade na predição de
resultados capturando relações complexas nos dados. Dentre esses algorítimos temos o Random
Survival Forest, que é um método projetado para a análise de dados de sobrevivência. Com o
objetivo de analisar o tempo de sobrevivência em mulheres acometidas por câncer de mama
no estado de Pernambuco, através de técnicas de análise de sobrevivência e Random Survival
Forest, foi possível concluir que o risco de falecimento por câncer de mama é maior em mulheres
acima de 81 anos, mulheres mais jovens com idade entre 21 e 40 anos têm maior probabilidade
de sobrevivência, a extensão do tumor possui impacto na sobrevivência dos pacientes além de
que o modelo de Random Survival Forest pode ser uma alternativa interessante quando é preciso
analisar um grande conjunto de dados.
Descrição:
OLIVEIRA, Clevia Bento de. Análise de sobrevivência e random survival forest na predição do tempo até a morte de câncer de mama em mulheres do estado de Pernambuco. 2023. 26f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2023.
