Comparação de modelos de aprendizado de máquina e métodos estatísticos para predizer a sobrevida de pacientes com câncer

• Processo: 25/03353-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2026
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Saúde Coletiva - Epidemiologia
• Pesquisador responsável: Tatiana Natasha Toporcov
• Beneficiário: João Vitor Morimoto Sesma
• Instituição Sede: Faculdade de Saúde Pública (FSP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 21/11794-4 - Controle do Câncer no estado de São Paulo (ConeCta-SP): do conhecimento à ação, AP.CCD
• Assunto(s): Aprendizado computacional Modelos estatísticos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | modelos estatísticos | Sobrevida em câncer | Sobrevida em câncer

Resumo

No Brasil, faltam estudos que avaliem a validade do uso de algoritmos de Inteligência Artificial (IA) na predição da sobrevida de pacientes com câncer utilizando grandes bases de dados oficiais. O Registro Hospitalar de Câncer do estado de São Paulo (RHC/SP), sediado na Fundação Oncocentro do Estado de São Paulo (FOSP), configura oportunidade única de realização de estudos com essa abordagem no estado de São Paulo, pois comporta série histórica de mais de 20 anos de casos de câncer em hospitais de São Paulo. O bolsista de IC atuará nacomparação entre a acurácia de algoritmos de IA e de outros modelos estatísticos, como modelo de Cox, utilizados para a predição da sobrevidade pacientes com câncer colorretal no estado de São Paulo entre 2000 e 2024. Suas atividades incluirão avaliar a consistência dos bancos de dados e a análise dos dados; organizar revisão de literatura sobre o tema, com a finalidade de melhor interpretação dos resultados na perspectivaepidemiológica, e produzir artigos científicos.