Investigation of Machine Learning Techniques to Aid in the Diagnosis of Neurodegenerative Diseases - Félix, Juliana Paula; Nascimento, Hugo A. D. do; Guimarães, Nilza Nascimento (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2024)
A tese sumarizada neste documento apresenta soluções alternativas, rápidas, de baixo custo e eficazes, auxiliadas por técnicas de aprendizado de máquina, para apoiar o diagnóstico e diferenciação de doenças neurodegenerativas (NDDs) como a Doença de Parkinson, a Doença de Huntington e a Esclerose Lateral Amiotrófica. Essas doenças, caracterizadas pela perda progressiva de neurônios, não têm cura, e o diagnóstico é puramente clínico. Através do uso de características inovadoras extraídas de sinais da marcha, a partir da análise de flutuação dinâmica e da distorção harmônica, resultados com alta acurácia, especificidade e sensibilidade (96% – 100%) são alcançados para a classificação automática de NDDs, permitindo funcionar como um sistema de apoio ao diagnóstico. Além disso, esta tese apresenta e discute uma abordagem inovadora para o diagnóstico de NDDs focada no bem-estar do paciente, objetivando reduzir a duração do exame e o esforço físico necessário para a coleta de sinais de marcha. As contribuições apresentadas inovam no campo computacional, com potencial de impactar positivamente a saúde pública e a qualidade de vida de pessoas com doenças neurodegenerativas.