Análise de sobrevivência e random survival forest na predição no tempo até a morte de câncer de mama em mulheres do estado do Pernambuco

Abstract

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.