Resumo: O aumento da incidência de casos de câncer de próstata, nos últimos anos, é um importante problema de saúde pública e um desafio para a ciência médica. Nesta dissertação estudamos a construção de um modelo matemático, que foi desenvolvido para predizer o estadiamento patológico do câncer de próstata. A intenção é auxiliar o especialista no processo de tomada de decisão, com relação ao estágio da doença. O modelo consiste num sistema baseado em regras fuzzy, que combina os dados pré-cirúrgicos - estado clínico, nível de PSA e grau de Gleason - valendo-se de um conjunto de regras, de natureza lingüística, elaborado a partir das informações presentes nos nomogramas já existentes. Com isso esperava-se obter, na saída do sistema, a chance de o indivíduo, com determinado quadro clínico, estar em cada estágio de extensão do tumor: localizado, localmente avançado e metastático. Foram feitas simulações, com dados de pacientes do Hospital das Clínicas/UNICAMP. Os resultados obtidos foram comparados com as probabilidades de Kattan et al, que embora sejam utilizadas nas decisões médicas, são consideradas pessimistas, em relação ao estágio da doença. Com o objetivo de aproximar os resultados, da realidade vivida pelos pacientes, efetuamos algumas modificações na modelagem. Tais mudanças foram suficientes para deixar os resultados mais otimistas e, portanto, mais realísticos Ver menos

Abstract: The increase of the incidence of prostate cancer is a important problem of public health and a challenge to medical science. In this dissertation, we studied the construction of a mathematical model wich it was developed to predict the pathologic stage of prostate cancer. The intention is to help specialist on the decision process about stage of the disease. The model consists on a system founded in fuzzy laws that it combine the pre-surgicals dates - clinic state, PSA levels and Gleason score - availing of a linguistic laws set made with base on informations of the existents nomograms. Herewith we were hoping to ger person's chance, with clinics characteristics determinates, is in each stage of tumor extension: localized, advanced locally and metastatic. Simulations were made with patient's dates of the Clinics Hospital / UNICAMP. The results were compared with Kattan's probabilities that are used on the medicals decisions. However this probabilities to the disease are considered pessimists. With the aim of approach the results and the reality lived by patients, we did some modifications on the model. This changes were enough to became the results more otimists and therefore more realistics Ver menos