Antonio Battista, Rosa Alessia Battista, Federica Battista, Luigi Cinquanta,
Gerardo Iovane, Michele Corbisieri e Angelo Suozzo<\/p>\n\n\n\n
Resumo
O objetivo do estudo \u00e9 modelar uma nova ferramenta matem\u00e1tica eficaz no diagn\u00f3stico de
c\u00e2ncer colorretal e \u00fatil como um teste de triagem em massa. Este trabalho registrou 345 indiv\u00edduos de
Janeiro de 2011 a janeiro de 2013, em 4 departamentos cir\u00fargicos italianos: 97 (27,4%) do total
eram controles saud\u00e1veis (classe 0), enquanto 248 (72,6%) pacientes foram afetados por c\u00e2ncer colorretal.
Os pacientes com c\u00e2ncer foram divididos em quatro classes, de acordo com a classifica\u00e7\u00e3o de estadiamento TNM:
74 (20,9%) pacientes est\u00e1gio I (classe 1); 61 (17,2) pacientes est\u00e1gio II (classe 2); 76 (21,5%) pacientes
est\u00e1gio III (classe 3); 37 (10,5%) est\u00e1gio IV (classe 4).
Amostras de sangue foram coletadas ap\u00f3s 24 horas da admiss\u00e3o hospitalar e 17 exames bioqu\u00edmicos
par\u00e2metros (CEA, ceruloplasmina, haptoglobina, transferrina, TPA, CA 19.9, CA 72.4, PCR,
Ca 50, Complemento C4, CA 125, Alfa-1-antitripsina, alfa-2-Macroglobulina, Ferritina, RBP,
alfa-1-glicoprote\u00edna \u00e1cida, complemento C3) foram analisadas estatisticamente em conjunto com as
estadiamento cl\u00ednico e patol\u00f3gico da doen\u00e7a (avalia\u00e7\u00e3o pr\u00e9 e p\u00f3s-operat\u00f3ria, respectivamente).
A avalia\u00e7\u00e3o e a compara\u00e7\u00e3o foram feitas entre dois grupos: controles saud\u00e1veis e o total de
de pacientes afetados.
Usando os dados coletados, foi desenvolvido um modelo matem\u00e1tico (modelo neural artificial).
ANN), permitindo a distribui\u00e7\u00e3o de c\u00e2ncer colorretal e controles (aparentemente em
boa sa\u00fade) dos pacientes nos dois grupos. Isso levou \u00e0 defini\u00e7\u00e3o de um \u00edndice (\u00edndice B)
que, simplesmente analisando os valores combinados dos 17 par\u00e2metros bioqu\u00edmicos, decide sobre
o status de sa\u00fade ou doen\u00e7a do paciente. O uso do \u00edndice B, com um
com base em valores reais, permite o diagn\u00f3stico de c\u00e2ncer colorretal com precis\u00e3o de 80,078%,
probabilidade de falso positivo (FP) = 0,333, probabilidade de falso negativo (FN) = 0,102, a 0,898
sensibilidade e especificidade de 0,667. Entretanto, ao usar o \u00edndice B com uma rede neural baseada em
a implementa\u00e7\u00e3o de valores de realidade estendida nossa an\u00e1lise atinge uma precis\u00e3o de 91,11%
no diagn\u00f3stico de c\u00e2ncer colorretal, com probabilidade de falso positivo (FP) = 0,472, probabilidade de
falsos negativos (FN) = 0,03%, uma sensibilidade de 0,9997 e uma especificidade de 0,7642. Os resultados sugerem uma
papel promissor para o \u00edndice B na triagem em massa do c\u00e2ncer colorretal com um m\u00e9todo facilmente dispon\u00edvel e de baixo custo
teste econ\u00f4mico e n\u00e3o invasivo.<\/p>\n\n\n\n