Inteligência Artificial: um desafio na detecção precoce de Indivíduos em Risco de Dislexia

  • Luís Fernando Orleans UFRRJ
  • Raimundo José Macário Costa UFRRJ
  • Sérgio Manoel Serra da Cruz UFRRJ

Resumo


O conhecimento adquirido sobre dislexia pode ser direcionado para a construção de um sistema computacional inteligente aplicado à área de educação e da área de saúde e aliada às novas formas de diagnóstico médico. O objetivo deste artigo é expor direções de pesquisa e considerações sobre os desafios referentes ao apoio computacional oferecido pela Neurociência Computacional na Educação Brasileira. O trabalho também apresenta uma abordagem relacionada com a dislexia, um dos Transtornos de Aprendizagem que tem despertado interesse nos pesquisadores, profissionais de saúde e educação. Esta pesquisa também visa investigar novas técnicas computacionais que venham a preencher a lacuna de ausência de instrumentos de coleta e análise exploratória de dados relacionados à detecção precoce de indivíduos disléxicos.

Referências

ABBOTT, A. (2013) “Neuroscience: Solving the brain”, In: Nature 499, pages. 272–274.

BOULIC, R. and RENAULT, O. (1991) “3D Hierarchies for Animation”, In: New Trends in Animation and Visualization, Edited by Nadia Magnenat-Thalmann and Daniel Thalmann, John Wiley & Sons ltd., England.

CARIDÁ, Déborah Alcântara Prósperi; MENDES, Mônica Hoehne. “A importância do estímulo precoce em casos com risco para dislexia: um enfoque psicopedagógico”. Rev. Psicopedagogia 2012; 29(89): 226-35. Acesso em 15/04/2016.

CARVALHO, L. A. V., 2005, Datamining – A Mineração de Dados no Marketing, Medicina, Economia, Engenharia e Administração. Rio de Janeiro: Editora Ciência Moderna Ltda.

CICCARESE, P., SOILAND-REYES, S., BELHAJJAME, K., GRAY, A.J.G, GOBLE, C., Clark, T. (2013) “PAV ontology: provenance, authoring and versioning”, Journal of Biomedical Semantics 2013, 4:37.

CHEN J. H., ZHONG, N. (2013) “Toward the Data-Brain driven systematic brain data analysis”. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 43(1), pages. 222-228.

CHEN J. H., ZHONG, N., LIANG, P. P. (2012) “Data-Brain driven systematic human brain data analysis: A case study in numerical inductive reasoning centric investigation” Cognitive Systems Research, Elsevier, vol. 15-16, pages. 17-32.

CRUZ, S.M.S, CAMPOS, M. L M., MATTOSO, M. (2009) “Towards a Taxonomy of Provenance in Scientific Workflow Management Systems”. SERVICES I 2009: 259-266.

DAVISON, A.P. (2010) “Challenges and solutions in replicability and provenance tracking for simulation projects”. BMC Neuroscience 2010, 11(Suppl 1):P76.

DEELMAN E, Gannon D, SHIELDS M, Taylor I (2009) “Workflows and e-Science: An overview of workflow system features and capabilities”, Future Generation Computer Systems 25(5):528–540.

DUTRA, M. V. O.; SOUZA, M. N., 2001, Redes neurais artificiais e análise fatorial no diagnóstico do distúrbio neuropsicológico infantil. Memorias II Congresso Latinoamericano de Ingenieria Biomédica, Habana. La Habana, Cuba.

DSM-IV, 1995, Manual diagnóstico e estatístico de transtornos mentais. Porto Alegre: Artes Médicas. Trad. da edição da APA. Diagnostic and Statical Manual of Mental Disorders, 4 ed., 1994.

GARCIA F.B. et al, 2008. Importância dos testes sorológicos de triagem e confirmatórios na detecção de doadores de sangue infectados pelo vírus da hepatite C. Revista brasileira de hematologia e hemoterapia. 2008;30(3):218-222. Acesso julho 2014.

HBP (2014) “Human Brain Project”. https://www.humanbrainproject.eu/

HEY, T., Tansley, S., Tolle, K (2009) “The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery” Microsoft Press. 1st Edition.

KUBILIUS, J. (2013) “A framework for streamlining research workflow in neuroscience and psychology”. Front. Neuroinform. 7: 52.

LOPES CK, OLIVEIRA CI. A dislexia na ótica do psicopedagogo. 2007. Acesso em: 15/04/2016.

MACÁRIO COSTA, R. J. et al.(2014) “Desafios e Oportunidades em Neurociência Computacional na Educação Brasileira”. In: Grandes Desafios da Computação no Brasil. 3º Seminário. SBC, 2014a.

MACÁRIO COSTA, R. J. et al.(2014) “Usando Tecnologias de Neurociência Computacional na Educação Brasileira”. In: Conferência Internacional sobre Informática na Educação, 2014, Fortaleza, XIX TISE, 2014b.

MACÁRIO COSTA, R. J. et al. Classificação de pacientes com transtorno de dislexia usando redes neurais artificiais. In: Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2007, Florianópolis. XXX CNMAC. Florianópolis, 2007

MACÁRIO COSTA, R. J. ; MOUSINHO, Renata ; VIDAL, L. A. . Redes Neuronais: um instrumento no rastreio (screening) de pessoas com risoco de transtorno específico de leitura. In: I Congresso Ibro/Larc de Neurociências da América Latina, Caribe e Península Ibérica, 2008, Búzios - RJ. Anais do I Congresso Ibro/Larc de Neurociências, 2008.

MACÁRIO COSTA, R. J. ; MOUSINHO, Renata ; VIDAL, L. A. . Abordagem Computacional no Screening da Dislexia e do TDAH. In: XXXII Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2009, Cuiabá - MT. Anais do CNMAC 2009A.

MACÁRIO COSTA, R. J.; MOUSINHO, RENATA ; VIDAL, L. A. . Dislexia e Inteligência Computacional: Um sistema para rastrear (Screening) pessoas com sinais de transtorno de leitura. In: 2o. Congresso Internacional de Dislexia, 2009, São Paulo. Anais do II Congresso Internacional de Dislexia, 2009B.

MACÁRIO COSTA, R. J. et al. Redes neuronais e transtornos de aprendizagem: rastreio de pessoas com dislexia. In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2009, Florianopólis. Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2009C. v. 20. p. 1-10.

MACÁRIO COSTA, R. J. et al. Abordagem tecnológica para rastreio de pessoas com dislexia. Tecer (Belo Horizonte), v. 4, p. 41-53, 2011A.

MACÁRIO COSTA, R. J. Uma Estratégia computacional na detecção da dislexia. Rio de Janeiro: Tese – UFRJ/COPPE/Programa de Engenharia de Sistemas e Computação, 2011B.

MACÁRIO COSTA, R. J. et al. A Computational Approach for Screening Dyslexia.. In: CBMS 2013, 2013, Porto. 26th IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems, 2013.

MOUSINHO, R. (2003) “Desenvolvimento da Leitura, Escrita e seus Transtornos. In: Goldfeld, M. Fundamentos em Fonoaudiologia”. Guanabara Koogan. 2a edição.

NIH (2014) “BRAIN 2025: A Scientific Vision”, http://www.nih.gov/science/brain/2025/.

OLIVETTE, T. W. 2009. Diagnóstico Etiológico de AVC Isquêmico em Pacientes Joinvilenses utilizando Redes Neurais Artificiais. Joinvile. SC.

RIVEROS, L. J. M., SOARES, F. S. & MUNZLINGER, E. Validade de um Sistema Especialista para o Pré-Diagnóstico da Dislexia. XXV Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. UNISINOS – São Leopoldo / RS. 22 a 29 de julho. 2005.

SANTOS, C.F.L. e MARINHO, D.H., 2007, Reconhecimento e manejo do distúrbio de leitura na criança. Monografia. (Aperfeiçoamento/Especialização em Residência em Pediatria) - Hospital Universitário Evangélico de Curitiba.

SHAYWITZ, S., 2006, Entendendo a dislexia: um novo e completo programa para todos os níveis de problemas de leitura; tradução Vinicius Figueira. – Porto Alegre : Artmed.

SHAYWITZ, S.E. SHAYWITZ, B.A. (1999) “Dyslexia In: Swaiman KF, Ashwal S. Pediatric Neurology - Principal e Practice”, Connecticut. Ed. Mosby

SOUSA, Leonardo Ramon Nunes de; Silveira, Ismar Frango. “Desafios das Interfaces para a Aprendizagem de Pessoas com Dispraxia”, 2015. DesafIE 2015 CSBC. Acesso em 15/04/2016.

ZAVALETA, J. et al. (2012) “DysDTool: Uma Ferramenta Inteligente para Avaliação e Intervenção no Apoio ao Diagnóstico da Dislexia”. In: CSBC- XII Workshop de Informática Médica.

ZHONG, N. et al. (2011) “Brain Informatics”. IEEE Intelligent Systems. September, pages 16-20.

ZHONG, N (2014) “Research Issues and Challenges on Brain Informatics Towards Computing & Intelligence in the Big Data Era”. In: Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 18th PAKDD, 2014.
Publicado
04/07/2016
Como Citar

Selecione um Formato
ORLEANS, Luís Fernando; COSTA, Raimundo José Macário; DA CRUZ, Sérgio Manoel Serra. Inteligência Artificial: um desafio na detecção precoce de Indivíduos em Risco de Dislexia. In: WORKSHOP DE DESAFIOS DA COMPUTAÇÃO APLICADA À EDUCAÇÃO (DESAFIE!), 5. , 2016, Porto Alegre. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2016 . p. 646-654. DOI: https://doi.org/10.5753/desafie.2016.9165.