Um Modelo Sequencial para Identificação do Comprometimento Cognitivo Usando Dados de Acelerômetro - Camelo, Vitória C. dos S.; Siebra, Clauirton de A. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2025)
A identificação precoce é essencial para o retardo de certos comprometimentos cognitivos. Porém, métodos atuais para diagnóstico não estão amplamente acessíveis à população. Este artigo apresenta um modelo para análise de sequências que utiliza dados de acelerômetro para caracterizar rotinas comportamentais, permitindo a diferenciação entre indivíduos com e sem comprometimento cognitivo. Dados coletados a 80 Hz foram consolidados em janelas de tempo de 24 horas e representados por 13 atributos. O dataset final (N = 2934) com 429.912 horas foi usado para treinar um modelo Conv1D, o qual obteve um resultado melhor (AUC-ROC de 0,90 ± 0,01) em comparação ao obtido com dados transversais (0,59 ± 0,02).