CS25040 – VEGAIA: APLICATIVO INTELIGENTE PARA AVALIAÇÃO PRECOCE DE ALZHEIMER
RESUMO
No Brasil, estima-se que mais de 1,2 milhão de pessoas vivem com algum tipo de demência, sendo a doença de Alzheimer responsável por 40 a 60% dos casos. A alta relevância e o impacto social da doença reforçam a importância de estratégias que permitam o diagnóstico precoce. Este trabalho tem como objetivo tornar acessível a realização do Mini-Exame do Estado Mental (MEEM) por meio de um aplicativo de triagem integrado à inteligência artificial, denominado VegaIA,visando auxiliar na identificação prematura do Alzheimer. O aplicativo integra dois modelos de inteligência artificial treinados com aproximadamente 8.000 dados fictícios de pacientes do MEEM, sendo 3.000 usados para o modelo mais complexo (VegaAlpha) e 5.000 para o modelo baseado em regressão logística (VegaBeta). Além disso, o VegaAlpha foi treinado com uma base complementar de mais de 170 artigos acadêmicos sobre Alzheimer e testes cognitivos.O modelo VegaBeta, baseado em regressão logística e treinado com dados fictícios do MEEM, alcançou acurácia entre 90% e 95% na classificação do risco de Alzheimer em três categorias, estabilizando em 89% após ajustes, apesar das dificuldades na categoria intermediária. O modelo VegaAlpha, uma rede neural em desenvolvimento, treinada com dados fictícios e informações acadêmicas sobre Alzheimer, visa superar essas limitações por meio de análise individualizada, com resultados finais ainda em avaliação. Em suma, o projeto visa viabilizar a triagem em larga escala para a identificação precoce do Alzheimer, embora apresente limitações como o alcance da aplicação junto ao público-alvo e a necessidade de validação dos dados e critérios da inteligência artificial. Futuramente, pretende-se implementar um banco de dados com pacientes reais do MEEM para re-treinar o modelo, visando garantir maior confiabilidade e efetividade da solução na prática clínica.
PALAVRAS-CHAVE
alzheimer; mini-exame do estado mental (meem); inteligência artificial;