Previsão de câncer de mama com aprendizado de máquina

Abstract

O câncer de mama figura entre as principais causas de mortalidade feminina em todo o mundo, o que reforça a importância de métodos capazes de auxiliar na identificação precoce da doença. Neste estudo, apresenta-se um sistema preditivo desenvolvido com técnicas de Aprendizado de Máquina para classificar tumores mamários como benignos ou malignos. A pesquisa foi conduzida seguindo o processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (KDD), contemplando as etapas de coleta, pré-processamento, transformação, modelagem e avaliação. O modelo Random Forest obteve desempenho expressivo, alcançando acurácia de 94,15% e área sob a curva ROC (AUC) igual a 1,00, além de métricas complementares, como precisão de 0,98, recall de 0,93 e F1-score de 0,95. Os resultados evidenciam o potencial das técnicas de Inteligência Artificial como ferramentas de apoio ao diagnóstico clínico, contribuindo para decisões mais assertivas e ágeis no contexto da saúde.