Desenvolver modelos matemáticos preditivos do RS por meio de diferentes combinações dos fatores clinicopatológicos e imunohistoquímicos com validação prospectiva comparativa ao teste Oncotype Dx.

1. Avaliar a significância preditiva dos fatores clinicopatológicos e imunohistoquímicos como variáveis semiquantitativas para o RS;
2. Estabelecer pontos de corte das variáveis clinicopatológicas e imunohistoquímicos contínuas (categorização) que permitam categorizações dos mesmos, com base no valor preditivo para metástase a distância e RS;
3. Identificar os fatores clinicopatológicos e imunohistoquímicos mais relevantes para a determinação do RS do Oncotype Dx e buscar o melhor ajuste da equação matemática (maior R2/acurácia-AUC);
4. Obter imagens para processamento por deep learning submetê-las a tal processo;
5. Desenvolver várias equações matemáticas com base nos dados obtidos em serviços públicos, conforme as atuais Diretrizes Diagnósticas e Terapêuticas do Carcinoma de Mama (MINISTÉRIO DA SAÚDE);
6. Comparar o modelo matemático proposto com outras ferramentas matemáticas preditoras do RS ou prognósticas;
7. Desenvolver um algoritmo de decisão (hierarquia) para identificar as pacientes que não necessitam do teste Oncotype Dx com base nos resultados das fórmulas matemáticas e variáveis clinicopatológicas;
8. Investigar e explicar a variabilidade do RS por meio dos modelos desenvolvidos.

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