Redes Bayesianas e Regressão Logística em pacientes submetidas a core biópsia

Gustavo de Agostin, Ricardo Rampinelli Formigoni, Larissa Mayumi Yokoi, Erik Paul Winnikow, Priscyla Waleska Simões

Resumo


Objetivos: Buscou-se correlacionar os achados dos exames de imagem com o resultado histopatológico pela elaboração de uma Rede Bayesiana. Métodos: Foi realizado um estudo do tipo transversal, envolvendo 164 pacientes do sexo feminino, totalizando 170 nódulos, submetidas a Core Biópsia. Resultados: A aquisição de conhecimento para a explicitação da parte quantitativa e qualitativa da Rede Bayesiana foi realizada por meio do aprendizado bayesiano que ocorreu por meio do algoritmo expectation maximization. A sensibilidade da Rede Bayesiana foi 93,3% (IC 95%: 82,9-96,0), a especificidade foi 88,6% (IC 95%: 81,1-96,0) e a acurácia foi 89,4%.  Após a análise multivariada, os fatores de risco associados ao câncer de mama foram: idade maior ou igual a 50 anos e nódulo maior que dois centímetros. Conclusão: Mediante resultados apresentados na análise multivariada, temos evidências que o conhecimento modelo pela Rede Bayesiana mostra-se coerente e indicativo de uso como apoio a decisão na prática clínica.

Palavras-chave


Câncer de Mama; Sistemas de Apoio a Decisões Clínicas; Redes Bayesianas

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Journal of Health Informatics - ISSN 2175-4411
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