Seleção de Características Biológicas para Prognóstico de Câncer: Revisão Sistemática da Literatura

Maxwell Esdra Acioli Silva, Victor Gabriel Lima Holanda, Rodrigo Santos da Silva, Paulo Victor Laurentino Severiano, Rafael de Amorim Silva

Resumo


Objetivo: Este trabalho elabora uma revisão sistemática sobre seleção de características em prognóstico médico. O objetivo principal é compreender os principais métodos de seleção utilizados em modelos de aprendizagem de máquina para predizer doenças como câncer. Métodos: As seguintes fontes eletrônicas de dados foram utilizadas: IEEE, ACM, Elsevier, Springer e PubMed. Utilizaram-se artigos científicos primários de periódicos e conferências escritos na língua inglesa como critérios principais de elegibilidade. Na seleção dos artigos qualitativamente foi utilizado a abordagem PICOS. Resultados: Cerca de 40% dos trabalhos utilizam os cânceres de mama e pulmão para realização de seleção de características.  Também foi possível identificar que 56,5% dos trabalhos utilizam informações moleculares do câncer como tipo de dado.  Conclusão: Por ser um método que efetua uma boa avaliação da qualidade de características dependentes entre si, o método ReliefF é um dos mais utilizados em situações onde ocorrem o uso microarranjos de expressão gênica.

Palavras-chave


Seleção de características; Métodos; Prognóstico Câncer

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Journal of Health Informatics - ISSN 2175-4411
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