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Medicina Personalizada
Redefinindo o Tratamento de Câncer
Projeto desenvolvido com a finalidade de implementar medicina
personalizada na identificação e tratamento de mutações cancerígenas em seres humanos.
Foi utilizada uma base de conhecimento anotada por especialistas patológicos reunidas em
um dataset fornecido pela MSKCC, Memorial Sloan Kettering Cancer Center.
Neste projeto é possível encontrar Processamento de Linguagem Natural (PLN) com
pacotes da linguagem de programação R, pré – processamento de textos, frases, palavras e
termos mais relevantes, análise quantitativa com diversos gráficos exemplificando cada etapa do
processo de análise, escolha da melhor esparsidade dentro de uma matriz termo – documento,
construção e análises de métricas de modelos de Machine Learning como Redes Neurais
Artificiais, Árvore de Decisão, K – Nearest Neighbors, Random Forest e Extreme Gradient Boosting.
A primeira etapa do projeto consta na análise detalhada das evidências clínicas, onde tínhamos as palavras mais frequentes, quais as correlações entre termos, como se comportavam as interligações entre frases, dentre outras análises que resultaram em insights valiosos ao projeto.
Já a segunda etapa concentrou esforços na construção de modelos preditivos de modo
que fosse possível prever à qual classe novas e desconhecidas evidências clínicas se encaixavam
após modelos treinados serem testados. Esta etapa também agregou valor ao projeto pois foi
possível explorar toda a capacidade dos modelos de Machine Learning adquirindo dos
modelos as palavras mais relevantes para prever cada classe de mutação que desencadeia o câncer.
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