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https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/13967
Title: | O uso de Machine Learning no diagnóstico e prognóstico do câncer: uma revisão bibliográfica |
Authors: | BARRIOS-LEAL, Dora Yovana XAVIER, Danilo Jordão |
Advisor: | PLOTZE, Rodrigo de Oliveira |
type of document: | Artigo científico |
Keywords: | Sintomas cancerínicos;Análise de algoritmos;Machine learning |
Issue Date: | 24-Jun-2022 |
Publisher: | 284 |
Citation: | BARRIOS-LEAL, Dora Yovana; XAVIER, Danilo Jordão. O uso de machine learning no diagnóstico e prognóstico do câncer: uma revisão bibliográfica. Trabalho de conclusão de curso (Curso Superior de Tecnologia em Analise e Desenvolvimento de Sistemas) - Faculdade de Tecnologia Ribeirão Preto, Ribeirão Preto, 2022 |
Abstract: | O câncer foi responsável por cerca de 10 milhões de mortes em 2020. Devido a sua complexidade e o grande volume de dados disponível, esta revisão teve como objetivo descrever os principais algoritmos de machine learning usados no estudo da doença. Os resultados mostram que o câncer de mama, pulmão e cervical são os mais frequentes, e os algoritmos mais utilizados foram Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest, e k-Nearest Neighbors. As linguagens de programação mais utilizadas foram Python e R. A análise dos resultados deixa evidente o estabelecimento de técnicas de machine learning como ferramentas promissoras no diagnóstico e prognóstico do câncer. |
Description: | Trabalho apresentado no V Workshop de Tecnologia em ADS - Fatec Ribeirão Preto. |
URI: | https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/13967 |
Appears in Collections: | Trabalhos de Conclusão de Curso |
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