previsão de desenvolvimento de câncer de mama sob a

PREVISÃO DE DESENVOLVIMENTO DE CÂNCER DE MAMA
SOB A ÓTICA FUZZY
Daiana de Oliveira (UNICENTRO), [email protected]
Maria José de Paula Castanho – (DEMAT-UNICENTRO), [email protected]
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. 1 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 2 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
1
mais de cinco anos e alcoolismo. Estes fatores estão descritos no “Projeto Diretrizes’
elaborado pela Associação Médica Brasileira e Conselho Federal de Medicina 4 ,
quantificados por Varella 5 , e foram classificados como: risco muito elevado,
medianamente elevado e pouco elevado.
Mamografia
Modelo
(Sugeno)
f(u)
Idade
36 regras
Chance de Desenvolvimento
Fatores de Risco
Sistema baseado em Regras Fuzzy: 3 entradas, 1 saída, 36 regras
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
2
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: <www.sbmastologia.com.br/site/noticias/bi_hads.asp>.
[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: <www.drauziovarella.ig.com.br/artigos/cmama.asp)>.
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