Diagnóstico de Câncer de Mama com Aprendizado de Máquina: Estudo de Caso no UCI-Wisconsin - Acacy, Messias; Miguel, Raldnei; Cabral, Luciano de Souza (Anais do Encontro Nacional de Computação dos Institutos Federais (ENCompIF); 2025: Anais do XII Encontro Nacional de Computação dos Institutos Federais, 2025)
O aprendizado de máquina tem se destacado na detecção do câncer de mama, impulsionado pela necessidade de diagnósticos mais precisos. Este estudo compara algoritmos como Regressão Logística (RL), Floresta Aleatória (RF), Modelagem de Variáveis Latentes (LVM) e Redes Neurais Artificiais (RNA) no conjunto de dados UCI-Wisconsin (Diagnostic). A análise utiliza métricas como acurácia, AUC, sensibilidade e especificidade. Os resultados mostram que a RL equilibra precisão e interpretabilidade, sendo viável para aplicações médicas. O estudo investiga como a otimização algorítmica e a seleção de características impactam a predição, contribuindo para a informática médica ao fornecer um framework comparativo. As descobertas auxiliam na escolha de modelos eficazes, melhorando a precisão diagnóstica e fomentando ferramentas automatizadas de apoio clínico.