# Como os algoritmos de aprendizado de máquina têm sido usados para prever a sobrevida no câncer cervical?

> Uma revisão sistemática de 13 artigos mostrou que random forest, regressão logística, máquinas de vetores de suporte, aprendizado ensemble/híbrido e deep learning são os modelos mais usados para prever sobrevida no câncer cervical. A AUC variou de 0,40 a 0,99 para sobrevida global. Interpretabilidade e desbalanceamento de dados permanecem desafios.

Estudo citado: Rahimi M, Akbari A, Asadi F, Emami H. Cervical cancer survival prediction by machine learning algorithms: a systematic review. BMC cancer. 2023. DOI: https://doi.org/10.1186/s12885-023-10808-3. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37055741/

## Resposta

A revisão sistemática teve como objetivo investigar sistematicamente o uso de aprendizado de máquina para prever a sobrevida em pacientes com câncer cervical. Para isso, foi realizada uma busca eletrônica nas bases PubMed, Scopus e Web of Science em 1º de outubro de 2022, com triagem dupla dos artigos e aplicação de critérios de inclusão e exclusão. O principal critério de inclusão foi o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para prever a sobrevida no câncer cervical.

Foram incluídos 13 artigos, a maioria publicada a partir de 2018. Os modelos mais comuns foram random forest (6 artigos, 46%), regressão logística (4 artigos, 30%), máquinas de vetores de suporte (3 artigos, 23%), aprendizado ensemble e híbrido (3 artigos, 23%) e deep learning (3 artigos, 23%). O tamanho das amostras variou entre 85 e 14946 pacientes, e os modelos foram validados internamente, exceto em dois artigos.

Os valores de área sob a curva (AUC) variaram de 0,40 a 0,99 para sobrevida global, de 0,56 a 0,88 para sobrevida livre de doença e de 0,67 a 0,81 para sobrevida livre de progressão. Além disso, foram identificadas 15 variáveis com papel efetivo na predição da sobrevida do câncer cervical.

Os autores concluem que a combinação de dados multidimensionais heterogêneos com técnicas de aprendizado de máquina pode ter papel influente na predição da sobrevida do câncer cervical. No entanto, problemas de interpretabilidade, explicabilidade e desbalanceamento de conjuntos de dados ainda são desafios importantes. A implementação de algoritmos de aprendizado de máquina para predição de sobrevida como padrão requer mais estudos.

## O que o estudo mostrou

Revisão sistemática que incluiu 13 artigos, a maioria publicada a partir de 2018. Os modelos de aprendizado de máquina mais frequentes foram random forest (6 artigos, 46%), regressão logística (4 artigos, 30%), máquinas de vetores de suporte (3 artigos, 23%), aprendizado ensemble e híbrido (3 artigos, 23%) e deep learning (3 artigos, 23%). As amostras variaram de 85 a 14946 pacientes. A AUC para sobrevida global variou de 0,40 a 0,99; para sobrevida livre de doença, de 0,56 a 0,88; e para sobrevida livre de progressão, de 0,67 a 0,81. Foram identificadas 15 variáveis preditivas.

## Limitações

O resumo não informa detalhes sobre a qualidade metodológica dos estudos incluídos, nem sobre possíveis vieses de publicação. Também não são descritas as características das populações ou dos conjuntos de dados utilizados. A maioria dos modelos foi validada apenas internamente, o que limita a generalização dos achados. Além disso, os próprios autores apontam desafios relacionados à interpretabilidade, explicabilidade e desbalanceamento dos dados.

## Aplicação no consultório

Os achados reforçam que modelos de aprendizado de máquina podem auxiliar na predição de sobrevida em câncer cervical, mas ainda não estão prontos para uso rotineiro devido a limitações de validação e interpretabilidade. Na prática clínica, o médico deve encarar essas ferramentas como apoio à decisão, não como substitutas do julgamento clínico. Para a gestão do consultório, investir em infraestrutura de dados e capacitação em análise de dados pode ser um diferencial, mas a adoção deve ser cautelosa e baseada em evidências robustas.

## Perguntas para aprofundar

- Quais variáveis clínicas e demográficas são mais relevantes para predizer a sobrevida no câncer cervical?
- Como a interpretabilidade dos modelos de aprendizado de máquina pode ser melhorada para aplicação clínica?
- Qual é o impacto do desbalanceamento de dados nos modelos preditivos de sobrevida em câncer cervical?

Tema: IA em oncologia. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-oncologia/como-os-algoritmos-de-aprendizado-de-maquina-tem-sido-usados-para-prever-a/

Conteúdo educacional para profissionais de saúde, baseado no resumo do artigo citado. Não substitui a leitura do estudo original nem avaliação clínica.