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Patologias da coluna vertebral exigem diagnóstico preciso para tratamento eficaz. Este trabalho aplica algoritmos de aprendizado de máquina para classificar pacientes como Normal ou Anormal com base em seis atributos biomecânicos da pelve e da coluna lombar, extraídos de 310 pacientes do Vertebral Column Data Set (UCI). As análises foram realizadas no software Orange, comparando Rede Neural, kNN, Floresta Aleatória e Árvore de Decisão. A Rede Neural obteve o melhor desempenho (AUC = 0,938; acurácia = 86,0%), demonstrando que ferramentas visuais de mineração de dados podem ser úteis na triagem de patologias vertebrais.
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