Previsão de desenvolvimento de câncer de mama sob a ótica fuzzy



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PREVISÃO DE DESENVOLVIMENTO DE CÂNCER DE MAMA

SOB A ÓTICA FUZZY
Daiana de Oliveira (UNICENTRO), daia_83@yahoo.com.br

Maria José de Paula Castanho – (DEMAT-UNICENTRO), zeza@unicentro.br



Palavras-Chave: câncer de mama, diagnóstico, teoria dos conjuntos fuzzy.
Resumo: O câncer de mama tem um alto índice de mortalidade entre as mulheres no Brasil. Com o objetivo de verificar as chances de uma mulher desenvolver este tipo de câncer, construímos, neste trabalho, um sistema baseado em regras fuzzy A opção pela teoria dos conjuntos fuzzy se justifica por ser apropriada para lidar com informações subjetivas como as encontradas no contexto médico. Realizamos simulações com pacientes fictícias e os resultados foram coerentes com os diagnósticos dados por um especialista.
Introdução
Entre as mulheres brasileiras, o câncer de mama é o segundo tipo com maior índice de mortalidade, superado apenas pelo câncer de colo uterino. Com base nas informações disponíveis nos registros hospitalares do Instituto Nacional do Câncer - INCA, no período 2000/01, 50% dos tumores da mama foram diagnosticados em estágios muito avançados e com poucas chances de cura. Na tentativa de prevenção da doença pode se estabelecer quais mulheres estão mais expostas a seu desenvolvimento.

O objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema baseado em regras fuzzy para prever a chance de desenvolvimento do câncer de mama considerando a idade, o laudo mamográfico e os fatores de risco de cada paciente. A mamografia e os fatores de risco podem ser considerados como variáveis imprecisas, o que justifica o uso da teoria dos conjuntos fuzzy como uma ferramenta para modelar a flexibilidade e a imprecisão que a matemática convencional não consegue.


Materiais e Métodos
Para a construção do modelo foram consideradas três variáveis: a leitura da mamografia, a idade da paciente, e os fatores de risco a que está exposta.

A variável “mamografia” foi classificada baseando-se na leitura feita por um especialista tendo como parâmetro o sistema Bi-rads³. Este sistema tem por objetivo padronizar laudos mamográficos levando em consideração a evolução diagnóstica e a recomendação da conduta.

A variável “idade” foi classificada como: muito jovem, jovem, madura e avançada. Essa variável é de total relevância pois, quanto maior a idade maior a chance de desenvolvimento da doença.

Para definir a variável “fatores de risco” foi realizado um somatório dos acontecimentos na vida fértil da mulher e os fatores ambientais a que está exposta. Foram considerados: histórico de câncer na família na pré e na pós-menopausa, hiperplasia epitelial com e sem atipia, ausência de gestação (nuliparidade), menarca precoce, menopausa tardia, idade da primeira gestação após os 34 anos de idade, dieta rica em gordura, obesidade, sedentarismo, terapia de reposição hormonal há mais de cinco anos e alcoolismo. Estes fatores estão descritos no “Projeto Diretrizes’ elaborado pela Associação Médica Brasileira e Conselho Federal de Medicina, quantificados por Varella, e foram classificados como: risco muito elevado, medianamente elevado e pouco elevado.





Figura 1: Esquema Geral do Sistema
O sistema possui três variáveis lingüísticas de entrada e uma de saída e está representado graficamente na Figura 1. Estas variáveis combinadas geram 36 regras do tipo:

“Se mamografia é categoria 2 e idade é avançada e os fatores de risco são medianamente elevados então a chance de câncer é média.”

O método de inferência utilizado foi o Método de Sugeno e a saída é um número real, no intervalo [0,1], que indica a chance de desenvolvimento da doença.

Para a construção do modelo foi utilizado o Fuzzy Logic Toolbox do MATLAB®, versão 6.0.


Resultados e Discussão
Para testar o sistema foram consideradas 20 pacientes fictícias com idade, classificação mamográfica e, o nível de risco a que, supostamente, estavam expostas. Esses dados foram submetidos a um especialista. Os resultados do sistema baseado em regras fuzzy foram comparados com o diagnóstico feito pelo médico sendo que, na maioria dos casos, os resultados foram similares.
Conclusões
O modelo matemático desenvolvido neste trabalho para previsão de desenvolvimento do câncer de mama é, apenas, um estudo acadêmico onde as simulações foram realizadas com pacientes fictícias. Entretanto, pode ser validado com dados reais e adaptado para produzir resultados confiáveis.

O sistema poderá, então, ser usado para auxílio na detecção precoce do câncer de mama, pois, quando a doença é descoberta no início a chance de cura é muito alta. O monitoramento das mulheres cuja chance de desenvolvimento é alta permitirá o tratamento imediato em caso de aparecimento do carcinoma.


Referências
[1] GONÇALVES, P. H. B. et al., Padrão de tratamento cirúrgico do câncer de mama de acordo com a idade - Análise de 5 anos do Instituto Nacional de Câncer (INCA). Anais do XVI Congresso Brasileiro de Cancerologia e XIII Congresso Brasileiro de Oncologia Clínica: São Paulo, 2003.
[2] BARROS, L. C. e BASSANEZI, R. C. Tópicos de Lógica Fuzzy e Biomatemática. Campinas: UNICAMP/IMECC, 2006. (Coleção IMECC – Textos Didáticos, 5).
[3] LUNA, M., O Novo BI-RADS. Congresso Americano de Radiologia. 4ª ed. Sociedade Brasileira de Mastologia, dez. 2003. Acesso em: Dez. 2006. Disponível em: .
[4] BARROS, A. C. S. D., BARBOSA, E. M. e GEBRIM, L.H., Diagnóstico e Tratamento do Câncer de Mama. Projeto diretrizes; Sociedade Brasileira de Mastologia, Sociedade Brasileira de Cancerologia, Sociedade Brasileira de Patologia, Federação Brasileira de Ginecologia e Obstetrícia; Agosto, 2001.
[5] VARELLA, D., O Risco do Câncer de Mama. Acesso em: Abr. 2007. Disponível em: .





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