Comunicações Orais Curtas

29/07/2018 - 08:00 - 09:50
COC5c - Métodos computadorizados de atenção à saúde 

23461 - USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA APOIO À CLASSIFICAÇÃO BI-RADS™
ALCIONE MIRANDA DOS SANTOS - UNIVERSIDADE FEDERAL DO MARANHÃO, ANA GABRIELA CALDAS OLIVEIRA - HOSPITAL SÃO DOMINGOS, YONNA COSTA BARBOSA - UNIVERSIDADE FEDERAL DO MARANHÃO

Apresentação/Introdução
A mamografia é um método de imagem imprescindível no diagnóstico de patologias mamárias, sendo único método reconhecido como técnica de rastreamento para o câncer de mama, capaz de reduzir a mortalidade pela doença. Atualmente a classificação BI-RADS™ (Breast Imaging Reporting and Data System) é o principal referencial para a padronização e uniformização dos laudos mamográficos.


Objetivos
Determinar um modelo neural, utilizando características clínicas e reprodutivas da mulher e achados do laudo mamográfico, para predição da categoria BIRADS.


Metodologia
Neste estudo transversal, foram incluídas 319 mulheres com idade igual ou superior a 40 anos, submetidas ao exame mamográfico no município de São Luís - MA. As informações foram obtidas a partir de questionário padronizado, contendo características demográficas, socioeconômicas, hábitos de vida, reprodutivas e do laudo mamográfico. Diversas redes neurais artificiais do tipo feedforward foram implementadas. As variáveis de entrada da rede neural artifical (RNA) referem-se as características clínicas e reprodutivas da mulher e do laudo mamográfico. O desempenho da RNA foi avaliado por meio de medidas estatísticas (sensibilidade e especifidade) e acurácia de classificação global.


Resultados
A acurácia global da RNA construída apenas com as características do laudo mamográfico, foi de 88,5% no treinamento e 78,5% no teste. Com a inclusão das variáveis clínicas e reprodutivas da mulher, houve melhora da acurácia global da rede, passando a ser de 90% no treinamento e 98,5% para o conjunto de teste. Essa melhora foi mais evidente na classificação BI-RADS 0 (68,6%), e BI-RADS 4 e 5 (66,7%). O bom poder discriminatório do modelo em classificar pacientes BI-RADS 1,2 e 3 foi mantido em ambas as redes.


Conclusões/Considerações
O modelo neural proposto neste estudo, constituído por características clinicas e achados radiológicos, pode auxiliar o profissional na seleção de pacientes a serem submetidas a exames adicionais ou investigação tecidual, evitando danos à paciente e favorecendo o uso racional de recursos.

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