Estratégia de uso de inteligência artificial explicável no apoio à reabilitação neuromotora
Ano de defesa: | 2024 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Tese |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | https://hdl.handle.net/11449/257175 http://lattes.cnpq.br/8347886983975146 |
Resumo: | Cada vez mais soluções baseadas em Inteligência Artificial são utilizadas para resolver problemas em diversos domínios. Entretanto, muitas pessoas demonstram não se sentirem a vontade com esse tipo de solução por não compreender seu funcionamento. Diante disso surge a chamada Inteligência Artificial Explicável (XAI), buscando além de fornecer as respostas produzidas pela Inteligência Artificial, oferecer também aspectos de explicabilidade, detalhando o processo de decisão e gerando confiança. A área de saúde é promissora para aplicação de Inteligência Artificial Explicável, apresentando a possibilidade de uso na reabilitação de pacientes que sofre de acidente vascular cerebral e outras doenças que afetam as capacidades neuromotoras. Nesse contexto é apresentada uma revisão de literatura sobre o uso de Inteligência Artificial Explicável na Reabilitação Neuromotora, um breve estudo comparativo entre as bibliotecas mais populares para esse uso e um aprofundamento na temática de avaliação de explicabilidade e do processo de compreensão. A partir dos resultados obtidos, foi construída uma estratégia de uso de XAI para apoio à reabilitação neuromotora, com foco na classificação de movimentos. Como parte da estratégia de uso foi desenvolvida a ferramenta MoveXAI, que integra a visualização do movimento executado em um avatar com as informações de explicabilidade. A ferramenta se encontra em testes e tem demonstrado resultados relevantes segundo feedback de colaborador pesquisador da área de reabilitação. |