@MASTERSTHESIS{ 2025:1984273900,
 	title = {Aprendizado de m?quina aplicado na previs?o do tempo de sobrevida em pacientes com c?ncer de pulm?o},
 	year = {2025},
 	url = "https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/11716",
 	abstract = "O c?ncer de pulm?o ? um dos tipos mais comuns e letais de c?ncer em todo o mundo. O diagn?stico precoce e o tratamento adequado desempenham um papel fundamental na redu??o da mortalidade associada a essa doen?a. A intelig?ncia artificial tem se tornado uma ferramenta promissora em diversas ?reas e tamb?m na medicina. Uma Revis?o Sistem?tica da Literatura (RSL) sobre predi??o do tempo de sobrevida em pacientes com c?ncer revelou que, entre os 64 estudos analisados, 55 utilizaram alguma t?cnica de aprendizado de m?quina. Neste contexto, este estudo prop?e a aplica??o de t?cnicas de aprendizado de m?quina supervisionado para desenvolver e avaliar modelos capazes de classificar pacientes com c?ncer de pulm?o de acordo com seu tempo de sobrevida (curta ou longa). Os resultados obtidos indicam que os algoritmos com melhor desempenho nesta tarefa foram o Random Forest, com acur?cia de 87,12%, e o Decision Tree, com acur?cia de 86,94%. Para compreender os resultados dos modelos de Machine Learning (ML), foi utilizado SHAP (SHapley Additive exPlanations), que permite interpretar a contribui??o de cada vari?vel para as previs?es realizadas. A incorpora??o desses modelos na pr?tica cl?nica pode apoiar a tomada de decis?es e a personaliza??o dos tratamentos dos pacientes.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o},
 	note = {Escola Polit?cnica}
}