Browsing by Author "Cardoso, Tiago Ribeiro"
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- Modelo machine learning para padrões alimentares de doentes com AlzheimerPublication . Cardoso, Tiago Ribeiro; Cunha, Carlos Augusto da Silva; Duarte, Rui Pedro Monteiro AmaroEste trabalho pretende explorar a aplicação de técnicas de machine learning na análise de padrões de alimentares. A área de machine learning pode ser aplicável a qualquer indústria e que, se corretamente aplicada, poderá trazer benefícios que até agora eram impossíveis de alcançar para a qualidade da vida humana. Por estas razões a utilização de técnicas de machine learning tem vindo nos últimos anos a ganhar importância no âmbito do reconhecimento de padrões para suporte á tomada de decisões. A doença de Alzheimer leva as pessoas a perder a autonomia de exprimir as suas necessidades. Com isto os doentes de Alzheimer tornam-se dependentes de outras pessoas, mesmo para as tarefas mais básicas, nomeadamente a escolha de alimentos. Tornando assim o controlo alimentar destas pessoas uma tarefa bastante importante executada pela pessoa que apoia a sua rotina diária, denominada de Cuidador Informal (CI). Este acompanhamento é sem dúvida um processo que exige do CI uma grande responsabilidade, disciplina e habilidade para lidar com possíveis adaptações circunstanciais, como a substituição de alimentos prescritos no plano alimentar por outros equivalentes ou a combinação cuidadosa de alimentos. A combinação de alimentos é um fator sobretudo ligado à preferência dos próprios doentes, para além das regras de combinação dos alimentos recomendados pelos especialistas da doença, existem padrões particulares a cada indivíduo que podem variar ao longo do tempo. Pretende-se assim, desenvolver um modelo de machine learning para detetar padrões a partir do registo prévio alimentar, podendo substituir o doente nas suas escolhas e auxiliar a pessoa que o acompanha. Pretende-se explorar várias combinações de configurações, adaptando os valores dos diferentes hiperparâmetros na execução do trabalho experimental, para comparar e obter resultados que servirão para retirar conclusões sobre a aplicação destas técnicas neste contexto.