Classificação de Subtipos de Câncer com IA
🧬 Classificador de Câncer de Mama V2 (Otimizado)
Esta Prova de Conceito (PoC) demonstra uma ferramenta de IA prática e eficiente. Teste a ferramenta de três maneiras abaixo:
1. Perfis de Paciente
Comece com um "Test Drive". Clique em um dos perfis pré-configurados para uma análise instantânea e veja o poder do modelo em ação.
2. Upload de CSV
Use seus próprios dados. Baixe o template, preencha com os dados de expressão gênica e suba o arquivo para uma análise personalizada.
3. Entrada Manual
Para usuários avançados. Insira ou modifique os valores de genes específicos na tabela para testar hipóteses e explorar a sensibilidade do modelo.
Sobre o Modelo V2
Modelo XGBoost Otimizado
Utilizando o poder do XGBoost, o modelo foi treinado e otimizado para classificar subtipos usando apenas as 50 features genéticas mais impactantes.
Acurácia e Praticidade
Alcança uma acurácia de ~81%, demonstrando uma excelente performance mesmo com 90% menos dados de entrada.
Análise Explicável
Cada predição é acompanhada do nível de confiança e dos 5 principais genes que influenciaram a decisão (via SHAP).
Ferramenta de Demonstração (PoC)
Este modelo é uma Prova de Conceito com acurácia de **aproximadamente 81%**. Os resultados são para fins educacionais e **não devem, em nenhuma circunstância, ser utilizados para decisões clínicas reais.**
Entrada de Dados do Paciente
Selecione um perfil de paciente pré-configurado para uma demonstração rápida. Cada perfil representa um caso clínico arquetípico.
Interessado em uma Solução Completa?
Esta PoC demonstra o potencial da tecnologia. Uma solução de produção pode ser integrada a sistemas hospitalares, analisar dados em lote e ser continuamente aprimorada. Se sua organização tem interesse em desenvolver uma ferramenta robusta para pesquisa ou apoio clínico, entre em contato.