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Este trabalho tem por objetivo aplicar um método de aprendizado de máquina supervisionado a um conjunto de dados clínicos da Zona da Mata Mineira, para se avaliar o desempenho da precisão da predição de sobrevida para câncer de mama. O banco de dados utilizado passou por pré-processamento fornecendo as variáveis a serem empregadas no Random Survival Forest. Os resultados apresentam as métricas de desempenho satisfatória para métodos de predição da sobrevida. Sendo concluído, que os métodos de aprendizagem de máquina são promissores na assistência e orientação na prática clínica.