Utilização de aprendizado de máquina para refinamento do grupo de risco de câncer de próstata em pacientes tratados com radioterapia - Santos, Thaine Cravo Marques dos (2022)
O câncer de próstata é o segundo câncer mais frequente em homens no mundo. A radioterapia apresenta um papel fundamental no tratamento do câncer de próstata. Para planejamento do tratamento inicial, o paciente é classificado em um grupo de risco, podendo ser baixo, intermediário ou alto risco. Entretanto, esses grupos, normalmente baseados em três dados principais coletados durante o diagnóstico (concentração do antígeno prostático específico pré-terapia, soma do escore de Gleason e estágio clínico do tumor), costumam apresentar alta heterogeneidade e, assim, pacientes com diferentes características podem ser classificados em um mesmo grupo de risco. O tratamento excessivo de tumores com pouca probabilidade de progressão e o subtratamento de tumores mais agressivos são consequências disso. As técnicas de Aprendizado de Máquina vêm sendo utilizadas com sucesso em diversas aplicações voltadas à oncologia, incluindo classificação e avaliação de risco. Com isso, o objetivo deste estudo é refinar a metodologia de determinação do grupo de risco de câncer de próstata em pacientes tratados com radioterapia, utilizando métodos de aprendizado não supervisionado. Foram utilizados dados de 485 pacientes com câncer de próstata tratados com radioterapia entre janeiro de 2010 e janeiro de 2017 no Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto. Oito diferentes algoritmos de agrupamento foram implementados na linguagem de computação Python, sendo eles: K-means, Mini Batch K-means, Affinity Propagation, Agglomerative Clustering, BIRCH, DBSCAN, OPTICS e Agrupamento Profundo com Autoencoder. Três estratégias foram propostas para obter um melhor resultado do refinamento dos grupos de risco e seus resultados foram analisados e comparados utilizado o método de Kaplan-Meier, juntamente com o teste log-rank, e o método da silhueta. Os algoritmos com os melhores desempenhos foram Mini Batch K-means e Autoencoder, apresentando curvas distintas no gráfico de Kaplan-Meier, os menores valores no teste log-rank e valores positivos de coeficiente de silhueta. Foram implementadas árvores de decisões a partir dos grupos resultantes destes algoritmos para tornar explícitos os indicadores mais relevantes e para apresentar conjuntos de regras que permitem entender a lógica de geração dos agrupamentos. Por fim, uma ferramenta foi desenvolvida para que o usuário consiga classificar novos pacientes nos grupos de risco definidos pelos melhores resultados das três estratégias. Conclui-se que este estudo apresenta novas regras de grupos de risco refinadas, baseadas em dados referentes ao tumor e ao paciente, além de oferecer uma maneira mais simples e direta para o médico especialista compreender a formação dos grupos de risco.