Integration of Subjective and Emotional Physiological Data for Classifying Sleep Quality with Machine Learning - Silva, Nicolly Alves da; Oliveira, Hygo Sousa de; Souto, Eduardo James Pereira; Giusti, Rafael (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2025: Anais do XXII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2025)
A qualidade do sono é um fator crítico para a saúde física e mental, associando-se diretamente a condições como ansiedade, doenças cardiovasculares e distúrbios metabólicos. Este trabalho propõe um pipeline de aprendizado de máquina para classificar a qualidade do sono em “boa” ou “ruim”, integrando dados fisiológicos (actigrafia), subjetivos (PSQI) e emocionais (STAI-Y2). Os experimentos foram realizados sobre o conjunto MMASH com validação intersujeitos (LOSO), reforçando a generalização dos resultados. A metodologia alcançou acurácia de 0.98 ± 0.01 com uma rede neural multicamadas, superando estudos relacionados que empregaram validação menos rigorosa. Esses achados demonstram a viabilidade da combinação de múltiplas dimensões de dados para monitoramento não invasivo, com potencial aplicação em dispositivos vestíveis e intervenções personalizadas de saúde do sono.