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dc.contributor.advisorPLOTZE, Rodrigo de Oliveira-
dc.contributor.authorBARRIOS-LEAL, Dora Yovana-
dc.contributor.authorXAVIER, Danilo Jordão-
dc.date.accessioned2023-08-25T22:26:22Z-
dc.date.available2023-08-25T22:26:22Z-
dc.date.issued2022-06-24-
dc.identifier.citationBARRIOS-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, 2022pt_BR
dc.identifier.urihttps://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/13967-
dc.descriptionTrabalho apresentado no V Workshop de Tecnologia em ADS - Fatec Ribeirão Preto.pt_BR
dc.description.abstractO 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.pt_BR
dc.description.sponsorshipCurso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemaspt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisher284pt_BR
dc.subjectSintomas cancerínicospt_BR
dc.subjectAnálise de algoritmospt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.subject.otherInformação e Comunicaçãopt_BR
dc.titleO uso de Machine Learning no diagnóstico e prognóstico do câncer: uma revisão bibliográficapt_BR
dc.typeArtigo científicopt_BR
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