Ok. Já tenho os modelos treinados e tudo com a minha base de dados de pacientes da alura-care. Imagine que eu tenha um novo paciente que realizou todos os exames da mesma forma que os pacientes dos dados iniciais antes de serem transformados.

Mas como vou saber em que porção do meu gráfico no espaço do TSNE ele se localiza?

Pelo que entendi na documentação do PCA, ele tem um método que é o 'transform'. Ou seja, depois que eu treinei com a minha base de dados (pca.fit_transform(x)) e gerei minha visualização, eu consigo fazer uma espécie de "predict" com o transform no exame do meu paciente novo e localizá-lo no meu gráfico. Eu testei com a primeira linha do dataset e deu correspondência (tipo abaixo), não sei se entendi errado.

pca.transform([np.array(valores_exames_v5.iloc[0])])

Mas o TSNE não parece ter um método equivalente. Nesse caso como eu conseguiria saber se o meu paciente se encontra no limite entre o benigno e malígno para que eu possa pedir novos exames pra reforçar o diagnóstico?

Teria que fazer o processo de converter os dados de novo (dessa vez incluindo o paciente novo no dataset)?