Inteligência Artificial Explicável aplicada na Classificação de Severidade da Apneia do Sono por meio de Variabilidade da Frequência Cardíaca

• Processo: 24/04927-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Vigência (Início): 01 de julho de 2024
• Vigência (Término): 30 de junho de 2025
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Renato Tinós
• Beneficiário: Gabriel Branco Vitorino
• Instituição Sede: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Assunto(s): Algoritmos genéticos Apneia do sono Aprendizado computacional Variabilidade da frequência cardíaca Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmos Geneticos | Apnéia do Sono | Aprendizado de Máquina | Explicabilidade | Variabilidade da Freqüência Cardíaca | Inteligência Artificial

Resumo

Estamos interessados em Inteligência Artificial Explicável para explicar decisões de modelos de Aprendizado de Máquina (AM) no problema na classificação de severidade da Apneia do Sono. Apneia (Obstrutiva) do Sono é um dos distúrbios do sono mais comuns, consistindo na ocorrência de cessação ou diminuição do fluxo aéreo durante o sono. O teste mais comum e preciso para diagnosticar distúrbios do sono é a polissonografia que, apesar de sua eficácia, é um exame complexo e relativamente caro. Neste projeto iremos aplicar o método LOcal Rule-based Explanations with fitness sharing (LOREfs) para explicar decisões de modelos de AM no problema na classificação de severidade da Apneia do Sono por meio de Variabilidade da Frequência Cardíaca. LOREfs poderá explicar as decisões tomadas por modelos de AM que são eficientes, mas que geram decisões que não são interpretáveis por especialistas humanos. Entender quais atributos são importantes e como são utilizados pelos modelos de AM para a tomada de decisão é de grande relevância para o entendimento, por especialistas da área de Medicina, de como a Variabilidade da Frequência Cardíaca é relacionada à Apneia do Sono.