Artigo Original "Algoritmos clássicos na Medicina"

Por Ricardo Costa Val do Rosario e ChatGPT 5.0 Plus

Introdução

- A sigla SVM significa Support Vector Machine, em português Máquina de Vetores de Suporte.  Ele é um dos algoritmos 
clássicos de Machine Learning, ao lado das árvores de decisão e da regressão.

O que é o SVM

 É um algoritmo de aprendizado supervisionado usado em classificação e também em regressão.
- Ele funciona encontrando um hiperplano (ou uma fronteira de decisão) que separa os dados em classes distintas, 
de forma a maximizar a margem entre os pontos de diferentes classes.

Características principais

1. Bom desempenho em problemas com muitas variáveis (alta dimensionalidade).
2. Versátil: 
- Pode ser usado tanto para dados linearmente separáveis quanto para os não linearmente separáveis (através do uso 
de funções kernel).
3. Aplicações médicas diversas:
- Diagnóstico de doenças (como câncer), análise de imagens médicas, predição de risco, entre outras.

Árvores de Decisão

1. Definição: 
- Criam uma estrutura em forma de árvore, onde cada nó é uma pergunta sobre os dados 
(ex.: “Idade > 50 anos?”) até chegar a uma decisão final.

2. Vantagens:
- Fácil interpretação, mesmo para profissionais sem formação em computação.
- Funciona bem em dados mistos (números e categorias).

3. Desafios:
- Tendência ao overfitting (aprender demais os detalhes e “decorar” os dados).
-  Árvores muito grandes podem ser difíceis de interpretar.

4. Exemplo na Medicina: 
- Classificação de risco de um paciente em pronto-atendimento (baixo, médio ou alto risco), 
com base em idade, pressão arterial e sintomas.

Regressão (Linear/Logística)

1. Definição: 
- Modelos matemáticos que relacionam variáveis independentes (ex.: idade, colesterol, IMC) com uma 
variável dependente (ex.: presença ou ausência de doença).

2. Vantagens:
- Simplicidade e transparência: é possível ver claramente como cada fator pesa no resultado.
- Muito utilizada em pesquisas médicas e epidemiologia.

3. Desafios:
- Pressupõe relações lineares (nem sempre verdadeiras na biologia).
- Pode perder desempenho em dados muito complexos.

4. Exemplo na Medicina: Predição do risco de infarto com base em variáveis como idade, tabagismo, 
hipertensão e diabetes.

SVM (Support Vector Machine)

1. Definição: 
- Algoritmo que encontra a melhor fronteira (hiperplano) para separar dados em classes diferentes, 
maximizando a margem entre elas.

2. Vantagens:
- Eficiente em dados de alta dimensionalidade (muitos atributos).
- Bom desempenho mesmo em conjuntos pequenos de dados.
- Pode usar funções kernel para lidar com problemas não lineares.

3. Desafios:
- Interpretação menos intuitiva para não especialistas.
- Treinamento pode ser lento em bases muito grandes.

4. Exemplo na Medicina: 
- Análise de imagens de mamografia para separar lesões benignas e malignas, ou para detectar padrões 
precoces de câncer.

Resumo comparativo aplicado à Medicina:

1. Árvore de Decisão → Boa para triagem clínica rápida e explicável.

2. Regressão → Excelente em estudos epidemiológicos e risco individual.

3. SVM → Poderoso em diagnósticos complexos, como análise de imagens médicas e biomarcadores.

Comparação de Algoritmos Clássicos em Medicina

1.  |1 - ALGORITMO  | 2 - DEFINIÇÃO | 3 - VANTAGENS  | 4 - DESAFIOS  | 5 - EXEMPLOS NA MEDICINA |

2. |1 - Árvore de Decisão	| 2 - Estrutura em forma de árvore que divide os dados em perguntas sucessivas 
até chegar a uma classificação.   | 3 - Fácil interpretação; aceita dados mistos (numéricos e categóricos).   
|4 - Propenso a overfitting; árvores grandes podem perder clareza.
| 5 - Triagem clínica: classificar paciente em baixo, médio ou alto risco no pronto-atendimento.|

3. | 1-   Regressão (Linear/Logística)|2 -  Modelos matemáticos que relacionam variáveis independentes
(ex.: idade, colesterol) com um resultado (ex.: presença de doença)|3 - Simples, transparente; amplamente aceita em 
pesquisas médicas.	 |4 - Supõe relações lineares; pode perder precisão em cenários complexos. 
| 5 - Predição de risco de infarto com base em fatores como idade, tabagismo, hipertensão e diabete |


4. | 1- SVM (Support Vector Machine) | 2 - Encontra a melhor fronteira (hiperplano) para separar classes, maximizando a 
margem entre os grupos. | |3 - Excelente em dados de alta dimensionalidade; bom em conjuntos pequenos; kernels permitem
lidar com relações não lineares. | 4 - Interpretação menos intuitiva; pode ser lento em bases grandes.
| 5 - Diagnóstico por imagem: diferenciar lesões benignas e malignas em mamografias.|