Identificação da doença de Alzheimer através da fala: uma abordagem multilíngue - Bernieri, Guilherme; Duarte, Julio Cesar (Journal of Health Informatics, 2024)
A doença de Alzheimer, principal forma de demência entre os idosos no mundo, tem significativas repercussões sociais e econômicas. É caracterizada pela perda de memória e mudanças na linguagem, cognição e emoções, afetando irreversivelmente os neurônios. O diagnóstico precoce é fundamental, mas desafiador, pois depende de avaliações médicas, testes e exames complexos que, muitas vezes, são inacessíveis para indivíduos de baixa renda. Nesse contexto, técnicas computacionais, como o aprendizado de máquina (AM), surgem como alternativas para a detecção da doença. Este estudo apresenta uma abordagem multilíngue baseada em AM, focando nas características paralinguísticas e emocionais da fala como biomarcadores para a identificação do Alzheimer. Os experimentos produziram resultados com acurácia de 81% para o inglês e 87,50% para o português. Além disso, a integração dessa metodologia com o modelo de Haider, Fuente, e Luz(1) resultou em uma acurácia média de 81,70%, superando os resultados originais dos autores.