Previsão de ações em atividades diárias para assistir pessoas com declínio cognitivo através de um modelo ontológico probabilístico

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Lunardi, Gabriel Machado
• Orientador(a): Oliveira, Jose Palazzo Moreira de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Ontologias; Idoso : Saude; Cognição : Desenvolvimento cognitivo
• Palavras-chave em Inglês: Context-awareness; Probabilistic ontologies; Ambient assisted living; Activities of daily living
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/158363

A população idosa mundial está crescendo e, com ela, o número de diagnósticos de doenças relacionadas à velhice como, por exemplo, declínios cognitivos também. Essas doenças costumam afetar a autonomia do idoso no seu lar, especialmente no que se refere à realização de atividades diárias. Com isso em vista, é preciso empregar cuidadores e serviços de saúde que acabam por implicar em altos custos. Nesse sentido, surge a necessidade de conceber sistemas robustos, automatizados, utilizáveis e de baixo custo para a assistência pessoal. A concepção desses sistemas faz menção à área de Ambientes de Vivência Assistida. Portanto, esta dissertação propõe uma abordagem que beneficia os sistemas para Ambientes de Vivência Assistida com a capacidade de prever ações humanas para a facilitação de atividades diárias, particularmente quando declínios cognitivos relacionados à elas ocorrerem. Nesse sentido, foi concebido um meta-modelo semântico para a geração de modelos conceituais de contexto e de comportamento, compostos pelas ações humanas. A partir disso, a previsão de ações (informação de suporte) é realizada por um mecanismo de predição e inferência composto por um modelo semântico probabilístico. A abordagem é demonstrada através de um estudo de caso cujo cenário representa uma situação de declínio cognitivo, enfrentada por um usuário, que impede a condução de uma atividade diária. Então, o mecanismo de predição e inferência, utilizando o modelo semântico probabilístico, prevê qual a ação mais adequada que facilite a conclusão da atividade. Essa previsão é avaliada para aferir o quão bem um usuário seria auxiliado, isto é, se a operação prevista foi por ele realizada. Para isso, foi utilizado um dataset relacionado ao cenário do estudo de caso e medidas de desempenho como a precisão, a revocação e a medida-F. Os resultados dessa avaliação se mostraram promissores sendo, em média, 69,5% para a precisão, 100% para a revocação e 81% para a medida-F. As principais contribuições deste trabalho dizem respeito ao meta-modelo semântico a partir do qual pesquisas na área deste trabalho podem utilizar para gerar modelos de comportamento, e ao modelo semântico probabilístico que realiza predição através de raciocínio incerto sobre os modelos de comportamento, propiciando decisões mais precisas para auxiliar usuários com declínio cognitivo.