Aplicativo de Aprendizado de Máquina Móvel para Detecção Precoce de Câncer de Pulmão
Imagem gerada por Gemini AI
Uma nova pesquisa comparou nove algoritmos de classificação para detectar câncer de pulmão, utilizando o aplicativo NusaMiner. Com base em um conjunto de dados de 309 registros do Kaggle, o estudo revelou que os algoritmos Gradient Boosting e Random Forest alcançaram uma precisão de até 100%. O NusaMiner apresenta um grande potencial para aprimorar a detecção precoce do câncer de pulmão, oferecendo uma solução eficaz e eficiente para os serviços de saúde.
Aplicativo de Aprendizado de Máquina Móvel para Detecção Precoce de Câncer de Pulmão Apresenta Resultados Promissores
Um estudo recente avaliou o desempenho de nove algoritmos de classificação na detecção de câncer de pulmão por meio do aplicativo móvel NusaMiner. O estudo utilizou um conjunto de dados do Kaggle, composto por 309 registros com 16 atributos relacionados a fatores de risco e sintomas dos pacientes.
Resultados
Os resultados indicaram que o NusaMiner alcançou alta e estável precisão em diferentes proporções de divisão de dados. Notavelmente, os algoritmos Gradient Boosting e Random Forest se destacaram como os melhores desempenhos, com taxas de precisão alcançando 100% em vários cenários. Isso posiciona o NusaMiner como uma solução potencialmente inovadora para aprimorar a detecção precoce de câncer de pulmão.
Implicações para a Saúde
O NusaMiner pode melhorar significativamente a velocidade e a confiabilidade dos diagnósticos de câncer de pulmão, levando potencialmente a melhores resultados para os pacientes. Sua alta precisão o torna uma ferramenta valiosa para os profissionais de saúde que implementam estratégias de detecção precoce.
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📰 Fonte original: https://doi.org/10.37817/ikraith-informatika.v10i2.5474
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