PROJETO_COMPLETO_TCC530-SALA-004GRUPO-006

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UNIVERSIDADE VIRTUAL DO ESTADO DE SÃO PAULO 
BACHARELADO EM CIÊNCIA DE DADOS 
 
 
ARLINDO DE MATOS 
BRUNO MOURA SILVA 
DANILO MISTRINEL 
DENIS COSTA DUTRA 
LUIS ANTONIO FERREIRA 
MARCUS VINICIUS CRIPPA OLMEDO 
RONALDO WILLIAN REIS 
RODOLFO PINHEIRO 
 
 
IMPACTO DO MACHINE LEARNING NA VIDA DE PESSOAS 
IDOSAS 
 
 
 
 
 
 
 
ATIBAIA E SANTOS 
09 /2023 
UNIVERSIDADE VIRTUAL DO ESTADO DE SÃO PAULO 
BACHARELADO EM CIÊNCIA DE DADOS 
 
 
ARLINDO DE MATOS 
BRUNO MOURA SILVA 
DANILO MISTRINEL 
DENIS COSTA DUTRA 
LUIS ANTONIO FERREIRA 
MARCUS VINICIUS CRIPPA OLMEDO 
RONALDO WILLIAN REIS 
RODOLFO PINHEIRO 
 
 
IMPACTO DO MACHINE LEARNING NA VIDA DE PESSOAS 
IDOSAS 
 
 
 
 
 
 
 
ATIBAIA E SANTOS 
09 /2023 
Pré-projeto de pesquisa submetido como 
requisito parcial para aprovação na disciplina 
Trabalho de Conclusão de Curso do Curso de 
Bacharelado em Ciência de Dados da 
Universidade Virtual do Estado de São Paulo 
Sumário 
 
1 Introdução ............................................................................................................................... 6 
2 Objetivos ................................................................................................................................. 7 
2.1 Objetivos gerais ................................................................................................................ 7 
2.2 Objetivos específicos ........................................................................................................ 7 
3 Justificativa .............................................................................................................................. 8 
4 Revisão Bibliográfica ............................................................................................................... 9 
4.1 Conceitos fundamentais de Ciência de Dados ................................................................. 9 
4.2 Machine Learning: Definição e aplicações ....................................................................... 9 
4.3 Machine Learning e o envelhecimento populacional .................................................... 10 
4.4 Benefícios e desafios do uso de Machine Learning na vida de idosos .......................... 10 
4.5 Estudos e pesquisas relacionadas ao tema .................................................................... 11 
5 Metodologia .......................................................................................................................... 13 
5.1 Tipo de pesquisa ............................................................................................................. 13 
5.2 Coleta de dados .............................................................................................................. 13 
5.3 Tratamento e análise dos dados .................................................................................... 14 
5.4 Ferramentas e tecnologias utilizadas ............................................................................. 14 
5.5 Considerações éticas ...................................................................................................... 14 
6 Cronograma .......................................................................................................................... 16 
7 Impacto do Machine Learning na Saúde e Bem-estar de Pessoas Idosas ............................ 17 
7.1 Aplicações na área da saúde .......................................................................................... 17 
7.2 Monitoramento de doenças crônicas ............................................................................ 17 
7.3 Prevenção de quedas e acidentes .................................................................................. 17 
7.4 Diagnóstico precoce de doenças .................................................................................... 18 
7.5 Melhoria da qualidade de vida ....................................................................................... 18 
8 Impacto do Machine Learning na Mobilidade e Independência de Pessoas Idosas ............ 20 
8.1 Tecnologias assistivas ..................................................................................................... 20 
8.2 Robótica aplicada à assistência e cuidados .................................................................... 20 
8.3 Auxílio na locomoção e atividades diárias ..................................................................... 20 
8.4 Desenvolvimento cognitivo e social ............................................................................... 21 
9 Desafios e Limitações do Uso de Machine Learning na vida de Pessoas Idosas .................. 22 
9.1 Questões de privacidade e segurança ........................................................................... 22 
9.2 Acesso à tecnologia e inclusão digital ............................................................................ 22 
9.3 Interoperabilidade de sistemas ...................................................................................... 22 
9.4 Desafios éticos e legais ................................................................................................... 23 
10 O que um Sistema de Machine Learning Voltado para Idosos Deve Ter ........................... 24 
10.1 Bases de dados de sistemas de saúde ......................................................................... 25 
10.2 Como os modelos de Machine Learning podem transformar os dados em 
informações .......................................................................................................................... 27 
10.3 - Como os aplicativos monitoram e comparam as informações com os modelos 
treinados nas bases de dados .............................................................................................. 28 
10.4 Aplicativos comerciais que fazem monitoramento de saúde. ..................................... 29 
10.5 Considerações sobre os aplicativos comerciais e sua aplicação a pessoas da terceira 
idade ..................................................................................................................................... 34 
10.6 Montando uma rede neural para treinar uma base de dados. ................................... 35 
11 Resultados e discussões ...................................................................................................... 39 
11.1 Recapitulação dos principais resultados ...................................................................... 39 
11.2 Contribuições da pesquisa ........................................................................................... 39 
11.3 Sugestões para futuros trabalhos ................................................................................ 39 
12 Conclusões .......................................................................................................................... 41 
13 Referências .......................................................................................................................... 43 
14 Anexos ................................................................................................................................. 47 
 
 
 
Índice de Figuras 
 
Figura 1 - Apple Saúde (imagem editada pelos autores) ..................................................... 30 
Figura 2 – Ada – a sua guia de Saúde (imagem editada pelos autores) ............................. 31 
Figura 3 – NeuroNation – Brain Training (imagem editada pelos autores) .......................... 32 
Figura 4 – Pillow: Rastreador de Sono (imagem editada pelos autores) ............................. 33 
Figura 5 – Importando bibliotecas necessárias ................................................................... 35 
Figura 6 – base de dados importada ................................................................................... 35 
Figura 7 - Divisão da base de dados, sendo70% para treinamento e 30% para testes ...... 36 
Figura 8 - Modelo da rede neural ........................................................................................ 36 
Figura 9 - Modelo da rede compilado .................................................................................. 37 
Figura 10 - Fit do modelo .................................................................................................... 37 
Figura 11 - Acuracidade ...................................................................................................... 38 
Figura 12 - loss e acurácia ao longo das épocas. ............................................................... 38 
 
 
 
1 Introdução 
 
O envelhecimento populacional é uma realidade que tem sido observada em 
diversas partes do mundo, e o Brasil não é exceção a essa tendência. De acordo com 
Silva e Santos (2020), com o aumento da expectativa de vida, surge a necessidade 
de promover a qualidade de vida e o bem-estar das pessoas idosas, buscando 
proporcionar-lhes autonomia, independência e cuidados adequados. Nesse contexto, 
Pereira e Oliveira (2019) afirmam que a Ciência de Dados e a Inteligência Artificial 
têm se destacado como ferramentas promissoras para o desenvolvimento de 
soluções que impactem positivamente a vida da população idosa. 
A ideia básica do trabalho é fornecer um panorama geral sobre o impacto do 
Machine Learning (aprendizado de máquina) na vida de pessoas idosas, destacando 
suas contribuições, limitações e sugestões para futuras pesquisas e aplicações. 
Conforme indicado por Pereira e Santos (2023), deve-se privilegiar pela 
discussão dos estudos de caso que exemplifiquem a implementação de sistemas 
baseados em aprendizado de máquina, demonstrando seus impactos positivos e 
benefícios para a população idosa. A técnica de Machine Learning apresenta desafios 
e limitações que precisam ser considerados. Machado e Almeida (2021) afirmam que 
as questões de privacidade, segurança, acessibilidade e ética devem ser abordadas 
de forma crítica, buscando-se identificar e mitigar possíveis implicações negativas do 
uso dessas tecnologias. 
A principal motivação desse trabalho é buscar soluções tecnológicas que 
promovam qualidade de vida e longevidade e que atendam às necessidades 
específicas da população idosa. 
Com base nos preceitos de Gomes e Lima (2018), a metodologia contemplará 
a coleta e tratamento de dados, o foco da pesquisa será na seleção e análise de 
ferramentas e tecnologias adequadas para o desenvolvimento de sistemas de 
Machine Learning voltados para idosos, com enfoque nas áreas de saúde e bem-
estar, mobilidade e independência, com a consideração de aspectos éticos envolvidos 
no uso de dados pessoais. 
2 Objetivos 
2.1 Objetivos gerais 
 
O presente trabalho tem como objetivo investigar aplicativos que utilizem 
machine learning, uma das principais vertentes da Inteligência Artificial, na vida de 
pessoas idosas. Por meio de análise destes aplicativos, que utilizam de dados e 
técnicas de aprendizado de máquina, almejamos compreender como essas 
tecnologias podem contribuir para a saúde, mobilidade, independência e bem-estar 
dos idosos. 
 
2.2 Objetivos específicos 
 
Para alcançar o objetivo geral desse trabalho, os seguintes objetivos 
específicos foram elencados: 
• Coletar, tratar e analisar dados sobre estudos, pesquisas e artigos 
relacionados ao impacto do machine learning na vida de pessoas idosas. 
• Identificar as principais ferramentas e tecnologias, que são amplamente 
utilizadas pela comunidade científica para Ciência de Dados e machine 
learning. 
• Descrever os impactos do machine learning na saúde e bem-estar dos idosos. 
• Caracterizar os impactos do machine learning na mobilidade e independência 
dos idosos. 
• Identificar os desafios e limitações do machine learning na vida das pessoas 
idosas. 
• Levantar o que um sistema de machine learning voltado para idosos deve ter. 
 
3 Justificativa 
 
Segundo Souza e Martins (2022), uma investigação se torna relevante não 
apenas no campo acadêmico, mas também para a sociedade como um todo. Dessa 
forma, esta pesquisa se justifica pela importância de buscar inovações tecnológicas 
que atendam às necessidades específicas desse grupo etário, bem como pelo 
crescente interesse da sociedade em promover a longevidade com qualidade de vida. 
O uso de machine learning apresenta muitos benefícios na vida de pessoas 
idosas, como, por exemplo, a prevenção de quedas e acidentes, a possibilidade de 
diagnósticos precoces de doenças, promovendo qualidade de vida e maior 
independência. A aplicação do machine learning através de monitoramento constante 
da saúde dos idosos através de dispositivos inteligentes e a oferta de assistência 
personalizada são vantagens proporcionadas pelo uso de aprendizagem de máquina. 
Espera-se que este trabalho contribua para a compreensão do potencial das 
tecnologias de Ciência de Dados e Machine Learning como aliadas no cuidado e 
promoção da qualidade de vida da população idosa, contribuindo para uma sociedade 
mais inclusiva e tecnologicamente avançada. 
 
 
4 Revisão Bibliográfica 
 
A revisão bibliográfica é um dos pilares fundamentais para o desenvolvimento 
de um Trabalho de Conclusão de Curso consistente e embasado. Nesta seção, serão 
abordados conceitos fundamentais de Ciência de Dados e Machine Learning, com 
ênfase nas aplicações voltadas para a população idosa. Além disso, serão 
apresentados estudos e pesquisas relevantes que discutem o tema, buscando 
fornecer uma visão panorâmica sobre o impacto do Machine Learning na vida de 
pessoas idosas. 
 
4.1 Conceitos fundamentais de Ciência de Dados 
 
A Ciência de Dados é uma área multidisciplinar que envolve a coleta, o 
processamento, a análise e a interpretação de grandes volumes de dados para a 
obtenção de insights e tomada de decisões. Nesta seara, Hastie, Tibshirani e 
Friedman (2009) afirmam que técnicas estatísticas, matemáticas e de programação 
são empregadas para extrair informações relevantes dos dados, sendo que essas 
informações são fundamentais para a construção de modelos de Machine Learning. 
A análise exploratória de dados e a visualização são etapas essenciais na Ciência de 
Dados, permitindo a compreensão da estrutura dos dados e a identificação de 
padrões relevantes para a tomada de decisões. 
 
4.2 Machine Learning: Definição e aplicações 
 
Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina, é um ramo da Inteligência 
Artificial que busca desenvolver algoritmos e modelos capazes de aprender a partir 
dos dados, sem serem explicitamente programados. Segundo Alpaydin (2010), esses 
modelos são treinados utilizando um conjunto de dados de entrada e suas respostas 
esperadas, permitindo que eles façam previsões ou tomem decisões com base em 
novos dados. O Machine Learning tem sido amplamente utilizado em diversas áreas, 
como reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural, 
recomendação de produtos e, mais recentemente, no cuidado à saúde e bem-estar 
dos idosos. 
 
4.3 Machine Learning e o envelhecimento populacional 
 
Com o envelhecimento populacional em ascensão, o desenvolvimento de 
soluções tecnológicas voltadas para a população idosa tem se tornado uma 
prioridade. Para Chen et al (2012), o Machine Learning tem sido explorado como uma 
ferramenta poderosa para melhorar a qualidade de vida e a autonomia dos idosos. 
As aplicações do Machine Learning nessa área são diversas, desde o monitoramento 
da saúde até o auxílio na mobilidade e atividades diárias dos idosos. 
Há também as preocupações sobre um possível aumento nos custos dos 
cuidados conforme citado por Lopez (2022) e com o aumento do custo haja um 
agravamento de disparidades no atendimento, em especial quando se trata da 
população idosa. Diante disto é necessárioestabelecer um quadro estratégico para o 
desenvolvimento da inovação tecnológica na área da saúde, bem como para a sua 
implementação por parte das organizações de saúde. 
 
4.4 Benefícios e desafios do uso de Machine Learning na vida de 
idosos 
 
De acordo com Hwang, Hong e Lee (2018), o uso de machine learning na vida 
de pessoas idosas apresenta diversos benefícios, tais como a possibilidade de 
diagnósticos precoces de doenças, a prevenção de quedas e acidentes e a promoção 
de uma maior independência e qualidade de vida. Além disso, o acompanhamento 
constante da saúde dos idosos através de dispositivos inteligentes e a oferta de 
assistência personalizada são outras vantagens proporcionadas pela aplicação do 
machine learning. 
Entretanto, também existem desafios e limitações que precisam ser superados. 
Conforme proferido por Silva e Rodrigues (2018), questões éticas relacionadas à 
privacidade dos dados e à confiabilidade dos algoritmos são cruciais ao se trabalhar 
com idosos, pois é fundamental garantir a proteção dos dados pessoais e a segurança 
das informações coletadas. Além disso, a acessibilidade e a usabilidade das 
tecnologias também devem ser consideradas para garantir que as soluções baseadas 
em Machine Learning atendam às necessidades específicas da população idosa. 
Bartoski (2022), analisou o aplicativo LifeSenior que usa dados oriundos de 
sensores presentes em um dispositivo vestível que permitem um monitoramento 
contínuo dos sinais vitais e das atividades físicas. Os dados coletados por esses 
sensores foram direcionados ao aplicativo que emprega algoritmos de Machine 
Learning para processar e analisar essas informações. Essa abordagem inovadora 
visou proporcionar um acompanhamento abrangente da saúde e do bem-estar dos 
idosos, permitindo detecção precoce de variações nos sinais vitais e uma 
compreensão mais profunda dos padrões de movimentação, contribuindo assim para 
um envelhecimento mais saudável e independente. 
 
4.5 Estudos e pesquisas relacionadas ao tema 
 
Diversos estudos e pesquisas têm sido conduzidos com o objetivo de explorar 
o impacto do Machine Learning na vida de pessoas idosas. Segundo Chau, Wu e 
Szeto (2021), pesquisadores têm investigado diferentes abordagens de aplicação do 
Machine Learning, desde sistemas de monitoramento de saúde até o 
desenvolvimento de dispositivos inteligentes para auxiliar nas atividades diárias dos 
idosos. De acordo com Jovanov, O'Donoghue e Bahoura (2005), esses estudos têm 
evidenciado os avanços e as possibilidades que essa tecnologia oferece para o 
cuidado e a promoção da qualidade de vida na terceira idade. 
A revisão bibliográfica apresentada nesta seção oferece um panorama geral 
sobre conceitos-chave de Ciência de Dados e Machine Learning, bem como discute 
as aplicações e os desafios do uso dessas tecnologias na vida de pessoas idosas. 
Os estudos e pesquisas citados fornecem uma base sólida para o desenvolvimento 
do presente trabalho, contribuindo para o embasamento teórico e a fundamentação 
das análises e conclusões a serem apresentadas ao longo deste excerto. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
5 Metodologia 
 
A metodologia adotada neste Trabalho de Conclusão de Curso tem como 
objetivo investigar o impacto do Machine Learning na vida de pessoas idosas. Serão 
utilizadas abordagens e técnicas de Ciência de Dados para coletar, tratar e analisar 
os dados necessários para compreender o potencial dessas tecnologias no cuidado 
à saúde, mobilidade e bem-estar dos idosos. 
 
5.1 Tipo de pesquisa 
 
Este trabalho se caracteriza como uma pesquisa aplicada, pois visa a aplicação 
prática dos conhecimentos teóricos da Ciência de Dados e do Machine Learning para 
solucionar problemas específicos relacionados ao tema proposto. Segundo Cruz e 
Santos (2022), a pesquisa aplicada é adequada para este estudo, pois permite 
explorar como as técnicas de Machine Learning podem ser implementadas e 
utilizadas para melhorar a qualidade de vida da população idosa. 
 
5.2 Coleta de dados 
 
A coleta de dados para esta pesquisa será realizada de forma sistemática e 
ética. De pronto, será realizada uma revisão da literatura científica para identificar 
estudos, pesquisas e artigos relevantes relacionados ao impacto do Machine Learning 
na vida de pessoas idosas. Fontes confiáveis, como revistas científicas, conferências 
e bases de dados acadêmicas, serão utilizadas para obter informações atualizadas e 
embasadas sobre o tema. 
Além disso, para a análise prática, serão coletados dados específicos 
relacionados a aplicações de Machine Learning na vida de idosos. Isso poderá incluir 
informações de dispositivos inteligentes, registros de saúde, sensores de 
monitoramento, entre outros. De acordo com Marques e Silva (2023), a coleta de 
dados seguirá rigorosos critérios éticos, garantindo o anonimato e a privacidade dos 
participantes envolvidos, quando aplicável. 
 
5.3 Tratamento e análise dos dados 
 
Após a coleta dos dados, será realizada a etapa de tratamento e análise. Os 
dados serão preparados para a utilização em algoritmos de Machine Learning, o que 
envolve a limpeza, transformação e pré-processamento dos dados. Técnicas 
estatísticas serão aplicadas para identificar outliers e tratar valores faltantes, 
garantindo a qualidade dos dados utilizados na construção dos modelos. 
Em seguida, serão selecionadas as técnicas de Machine Learning mais 
adequadas para a análise dos dados coletados. Serão empregados algoritmos de 
aprendizado supervisionado e não supervisionado, de acordo com os objetivos 
específicos de cada aplicação. Seguindo as diretrizes de Mitchell (1997), a avaliação 
dos modelos também realizar-se-á de forma criteriosa, utilizando métricas 
apropriadas para medir a eficácia e a eficiência das soluções propostas. 
 
5.4 Ferramentas e tecnologias utilizadas 
 
De acordo com Géron (2019), a implementação dos modelos de Machine 
Learning e a análise dos dados deve realizar-se com o auxílio de ferramentas e 
tecnologias apropriadas. Serão utilizadas linguagens de programação, como Python 
e R, que são amplamente reconhecidas pela comunidade científica e possuem 
bibliotecas específicas para Ciência de Dados e Machine Learning. Também serão 
empregadas bibliotecas como Scikit-learn, Tensorflow e Keras, que oferecem uma 
ampla variedade de algoritmos e funções para construção e avaliação de modelos de 
Machine Learning. 
 
5.5 Considerações éticas 
 
As considerações éticas são de extrema importância ao trabalhar com dados 
de pessoas idosas. Serão observados todos os princípios éticos e legais relacionados 
à privacidade, anonimato e consentimento informado dos participantes, quando 
aplicável. Serão adotadas medidas para garantir a segurança dos dados coletados, 
evitando qualquer forma de divulgação ou acesso não autorizado. 
Além disso, eventuais riscos envolvidos na aplicação de Machine Learning na 
vida de pessoas idosas serão cuidadosamente avaliados. Consoante o Conselho 
Nacional de Saúde (2016), caso seja necessário obter aprovação ética para a 
realização da pesquisa, todos os procedimentos exigidos serão seguidos de acordo 
com as diretrizes estabelecidas pela instituição de pesquisa. 
A metodologia aqui descrita visa garantir a confiabilidade e a validade dos 
resultados obtidos, bem como a proteção dos direitos e interesses dos participantes 
envolvidos. Dessa forma, será possível desenvolver uma pesquisa sólida e ética 
sobre o impacto do Machine Learning na vida de pessoas idosas, contribuindo para 
o avanço do conhecimento nessa área e para a promoção de uma sociedade mais 
inclusiva e tecnologicamente avançada. 
 
 
 
 
6 Cronograma 
A tabela a seguir mostra a distribuição de tempo (cronograma) disponível para 
a realização da pesquisa demais atividades, incluindo a apresentação em vídeo e as 
datas de entrega das avaliações.ETAPAS/MÊS SET OUT NOV DEZ 
Escolha do tema X 
Levantamento bibliográfico X 
Elaboração do projeto X 
Primeira entrega: Projeto X 
Coleta, análise e tratamento 
de dados 
X X 
Identificar as principais 
ferramentas e tecnologias 
X X 
Descrever os impactos do 
machine learning na saúde e 
bem-estar dos idosos. 
 X 
Fazer considerações éticas 
sobre o uso de Machine 
Learning 
 X 
Segunda entrega: 
Desenvolvimento do Projeto 
 X 
Terceira Entrega: TCC e 
Apresentação (vídeo) 
 X 
 
 
 
7 Impacto do Machine Learning na Saúde e Bem-estar de Pessoas 
Idosas 
 
7.1 Aplicações na área da saúde 
 
O impacto do Machine Learning na vida de pessoas idosas abrange diversas 
aplicações na área da saúde, promovendo benefícios significativos para o cuidado e 
a qualidade de vida dessa população. De acordo com Cruz e Santos (2022), com o 
avanço da tecnologia e a disponibilidade de grandes volumes de dados na área da 
saúde, os algoritmos de Machine Learning têm sido aplicados para auxiliar em 
diagnósticos, tratamentos e acompanhamento médico, proporcionando uma 
abordagem mais personalizada e eficiente no cuidado aos idosos. 
 
7.2 Monitoramento de doenças crônicas 
 
Uma das principais preocupações na saúde de pessoas idosas é o tratamento 
e o controle de doenças crônicas, como diabetes, hipertensão e doenças 
cardiovasculares. Segundo Marques e Silva (2023), o Machine Learning tem se 
mostrado uma ferramenta valiosa para monitorar e gerenciar essas condições de 
forma contínua e em tempo real. Por meio de sensores e dispositivos inteligentes, é 
possível coletar dados sobre os sinais vitais e a evolução da doença, permitindo que 
médicos e cuidadores intervenham precocemente em casos de variações ou 
agravamento da condição de saúde. 
 
7.3 Prevenção de quedas e acidentes 
 
A prevenção de quedas e acidentes é uma das principais preocupações no 
cuidado de idosos, uma vez que esses eventos podem causar lesões graves e 
impactar significativamente a qualidade de vida. De acordo com Kangas et al (2019), 
o Machine Learning tem sido aplicado para desenvolver sistemas de detecção e 
prevenção de quedas, utilizando sensores e câmeras para monitorar o ambiente e os 
movimentos dos idosos. Com a análise de padrões de comportamento e de risco, 
esses sistemas podem alertar cuidadores ou acionar dispositivos de segurança para 
evitar acidentes e proporcionar um ambiente mais seguro para os idosos. 
 
7.4 Diagnóstico precoce de doenças 
 
O diagnóstico precoce de doenças é essencial para o tratamento eficaz e a 
melhoria do prognóstico de pacientes. O Machine Learning tem se mostrado 
promissor na identificação de padrões sutis e complexos em dados de saúde, o que 
pode levar a uma detecção precoce de doenças em estágios iniciais. Segundo LeCun, 
Bengio e Hinton (2015), com algoritmos de classificação e análise de imagens, por 
exemplo, é possível identificar indícios de doenças como câncer, Alzheimer e outras 
condições antes mesmo do aparecimento de sintomas visíveis, permitindo que 
medidas preventivas sejam tomadas a tempo. 
 
7.5 Melhoria da qualidade de vida 
 
Além das aplicações diretas na saúde, o Machine Learning também contribui 
para a melhoria da qualidade de vida de pessoas idosas de diversas formas. Com o 
desenvolvimento de sistemas de recomendação personalizados, é possível oferecer 
aos idosos sugestões de atividades físicas, alimentação adequada e lazer de acordo 
com suas preferências e necessidades específicas. De acordo com Hwang, Hong e 
Lee (2018), o uso de chatbots e assistentes virtuais pode auxiliar os idosos na busca 
por informações médicas, agendamento de consultas e tirar dúvidas sobre 
medicamentos, proporcionando um maior empoderamento e autonomia. 
Em resumo, o Machine Learning tem desempenhado um papel crucial na 
transformação da saúde e bem-estar de pessoas idosas. Suas aplicações na área da 
saúde, o monitoramento de doenças crônicas, a prevenção de quedas, o diagnóstico 
precoce de doenças e a melhoria geral da qualidade de vida têm impactado 
positivamente a vida dos idosos, proporcionando cuidados mais personalizados, 
eficientes e acessíveis. 
 
 
8 Impacto do Machine Learning na Mobilidade e Independência de 
Pessoas Idosas 
 
8.1 Tecnologias assistivas 
 
O Machine Learning tem sido uma ferramenta promissora no desenvolvimento 
de tecnologias assistivas voltadas para pessoas idosas, buscando melhorar a 
mobilidade e a independência nessa fase da vida. Segundo Silva e Ribeiro (2021), 
com o uso de sensores inteligentes e algoritmos de Machine Learning, é possível criar 
dispositivos e sistemas que se adaptam às necessidades individuais dos idosos, 
proporcionando maior conforto e segurança no ambiente doméstico e em atividades 
cotidianas. 
 
8.2 Robótica aplicada à assistência e cuidados 
 
A robótica aplicada à assistência e cuidados de pessoas idosas tem se 
mostrado uma solução inovadora e promissora. De acordo com Costa e Gomes 
(2022), com a combinação de robôs e técnicas de Machine Learning, é possível 
desenvolver assistentes robóticos capazes de ajudar os idosos em diversas tarefas, 
como auxiliar na locomoção, realizar atividades domésticas, lembrar da medicação e 
até mesmo fornecer companhia e interação social. 
 
8.3 Auxílio na locomoção e atividades diárias 
 
O Machine Learning também tem impactado positivamente a mobilidade e 
independência de pessoas idosas ao proporcionar auxílio na locomoção e atividades 
diárias. Segundo Souza e Oliveira (2023), com o uso de dispositivos vestíveis, como 
exoesqueletos e próteses inteligentes, é possível melhorar a mobilidade e a 
autonomia dos idosos, permitindo que realizem tarefas que antes poderiam ser 
limitadas pela idade ou por condições físicas. 
 
8.4 Desenvolvimento cognitivo e social 
 
Além de auxiliar na mobilidade física, o Machine Learning também tem sido 
aplicado no desenvolvimento cognitivo e social de pessoas idosas. De acordo com 
Santos e Pereira (2021), com jogos e aplicativos personalizados, é possível estimular 
funções cognitivas, como memória e raciocínio, mantendo a mente ativa e saudável. 
Além disso, plataformas de interação social e comunicação têm proporcionado 
conexões significativas entre os idosos, reduzindo o isolamento e promovendo uma 
melhor qualidade de vida. 
Em suma, o impacto do Machine Learning na mobilidade e independência de 
pessoas idosas tem sido notável, contribuindo para a criação de soluções 
tecnológicas inovadoras e acessíveis. As tecnologias assistivas, a robótica aplicada 
à assistência e cuidados, o auxílio na locomoção e atividades diárias, e o 
desenvolvimento cognitivo e social são apenas algumas das áreas em que o Machine 
Learning tem demonstrado seu potencial para promover uma vida mais independente, 
ativa e saudável para os idosos. 
 
 
9 Desafios e Limitações do Uso de Machine Learning na vida de 
Pessoas Idosas 
 
9.1 Questões de privacidade e segurança 
 
Um dos principais desafios na aplicação de Machine Learning na vida de 
pessoas idosas está relacionado às questões de privacidade e segurança dos dados. 
Segundo Carvalho e Santos (2021), com o aumento do uso de tecnologias assistivas 
e dispositivos conectados, há a coleta e o compartilhamento de informações sensíveis 
dos idosos, como dados de saúde e rotinas diárias. É fundamental garantir a proteção 
e o sigilo dessas informações, evitando possíveis violações de privacidade e o uso 
inadequado dos dados. É fundamental garantir a proteção e o sigilo dessas 
informações, evitando possíveis violações de privacidade e o uso inadequado dos 
dados. A coleta de dados por dispositivos IoT oferece vantagens notáveis, mas a 
privacidade e a segurança dos usuários não podem ser comprometidas. Desta foram 
é fundamental implementar abordagens abrangentes de segurança, e uma 
conscientização dos usuários. 
 
9.2 Acessoà tecnologia e inclusão digital 
 
Outro desafio importante é o acesso à tecnologia e a inclusão digital de 
pessoas idosas. Nem todos os idosos possuem acesso fácil a dispositivos 
inteligentes, internet de qualidade ou a capacidade de utilizar essas tecnologias de 
forma eficiente. De acordo com Silva e Costa (2021), a falta de familiaridade com a 
tecnologia pode limitar o potencial benefício do Machine Learning na vida dos idosos, 
tornando necessário o desenvolvimento de soluções acessíveis e amigáveis para 
todas as faixas etárias. 
 
9.3 Interoperabilidade de sistemas 
 
A interoperabilidade de sistemas é um desafio técnico no contexto do uso de 
Machine Learning na vida de pessoas idosas. Com a proliferação de dispositivos e 
aplicativos inteligentes, surge a necessidade de integração e comunicação entre 
essas tecnologias. Segundo Oliveira e Souza (2023), a falta de padronização e a 
heterogeneidade dos sistemas podem dificultar a troca de informações e a 
colaboração entre diferentes soluções, prejudicando a experiência do usuário e a 
eficiência do cuidado. 
 
9.4 Desafios éticos e legais 
 
Além das questões técnicas, existem desafios éticos e legais associados ao 
uso de Machine Learning na vida de pessoas idosas. A interpretação correta e ética 
dos dados coletados é crucial para evitar discriminação ou viés nos resultados obtidos 
pelos algoritmos. De acordo com Ribeiro e Santos (2020), também é importante 
considerar questões legais, como a responsabilidade em caso de decisões tomadas 
por sistemas automatizados e a proteção dos direitos dos idosos envolvidos na 
pesquisa e nos testes de tecnologias. 
Em conclusão, embora o Machine Learning apresente inúmeras possibilidades de 
impacto positivo na vida de pessoas idosas, é essencial enfrentar os desafios e 
limitações inerentes a essa abordagem tecnológica. As questões de privacidade e 
segurança, o acesso à tecnologia e a inclusão digital, a interoperabilidade de sistemas 
e os desafios éticos e legais são aspectos fundamentais a serem abordados para 
garantir o uso ético, responsável e benéfico do Machine Learning na vida dos idosos. 
 
 
10 O que um Sistema de Machine Learning Voltado para Idosos Deve 
Ter 
 
De acordo com DE OLIVEIRA ALVARENGA (2019) A utilização de tecnologia 
em idosos traduziu em melhorias significativas na cognição global, atenção, funções 
executivas, habilidades visuo-espaciais e uma redução dos sintomas depressivos. 
Além disso, foi notado que essa ferramenta tecnológica pode ser eficaz na promoção 
de um desempenho aprimorado em várias facetas do funcionamento cognitivo. No 
dia a dia dos idosos, isso pode proporcionar as condições necessárias para que eles 
alcancem maior autonomia. 
Como a utilização de tecnologias pode ajudar no os idosos a ter uma qualidade 
de vida melhor, é necessário pensar em como desenvolver estes sistemas. E no 
desenvolvimento de qualquer sistema, uma das primeiras questões a ser respondida 
é sobre quais as necessidades este sistema irá atender, e isto não é diferente quando 
se está tratando de um sistema voltado para um público específico como a terceira 
idade. Além da questão do Machine Learning, também é essencial levar em 
consideração fatores como: acessibilidade, usabilidade, segurança e relevância. 
Aqui estão algumas características e considerações importantes que um 
sistema desse tipo deve ter: 
Interface Amigável: A interface do sistema deve ser simples e fácil de usar, 
com fontes legíveis, botões grandes e opções de navegação intuitivas. Considerações 
de acessibilidade, como aumento de tamanho de texto e suporte a leitores de tela, 
são essenciais. Além disso é importante considerar a integração de reconhecimento 
de fala pois muitos idosos podem ter dificuldades com teclados ou telas sensíveis ao 
toque. 
Assistência em Saúde: O sistema pode incluir funcionalidades relacionadas à 
saúde, como lembretes para tomar medicamentos, agendar consultas médicas, 
monitoramento de sinais vitais e dicas de saúde personalizadas. 
Detecção de Quedas: Um sistema de detecção de quedas pode ser crucial 
para a segurança dos idosos, alertando cuidadores ou serviços de emergência em 
caso de queda. 
Aprendizado de Máquina para Previsão de Doenças: O sistema pode usar 
algoritmos de aprendizado de máquina para prever riscos de doenças comuns em 
idosos, como diabetes, hipertensão e demência, com base em dados de saúde. 
Comunicação e Socialização: Inclua recursos que facilitem a comunicação com 
familiares e amigos, como chamadas de vídeo, mensagens de texto e acesso a redes 
sociais. 
Entretenimento e Estimulação Cognitiva: Jogos, quebra-cabeças e atividades 
de estimulação cognitiva podem ajudar a manter as mentes dos idosos ativas e 
engajadas. 
Alertas de Segurança: Alertas de segurança em tempo real, como notificações 
de condições climáticas extremas ou eventos de emergência locais, podem ser 
cruciais para a segurança dos idosos. 
Em resumo, um sistema de Machine Learning voltado para idosos deve ser 
projetado com empatia, acessibilidade e segurança em mente, priorizando a 
qualidade de vida, a saúde e a segurança dessa população. A personalização e a 
adaptação às necessidades individuais são fundamentais para garantir que o sistema 
seja verdadeiramente útil e eficaz para os idosos. Não necessariamente incorporando 
todos 
 
10.1 Bases de dados de sistemas de saúde 
 
Para que os aplicativos voltados ao público-alvo sejam bem-sucedidos um 
passo importante é o treinamento das redes neurais de forma adequada. Os 
aplicativos voltados para o entretenimento como as redes sociais já têm um 
treinamento contínuo das redes neurais que estão por trás do sucesso destes 
aplicativos. Quando pretende-se desenvolver algum aplicativo é importante o 
treinamento das redes neurais com bases adequadas, pois a precisão e a 
confiabilidade das decisões tomadas por modelos de Machine Learning dependem, 
em grande parte, da qualidade das informações utilizadas durante o treinamento 
Uma gama de aplicativos voltados para a terceira idade são os aplicativos 
relacionados a saúde. Existem diversas bases de dados amplamente usadas para 
treinamento de sistemas de Machine Learning na área da saúde, juntamente com 
seus endereços eletrônicos: 
 
MIMIC-III (Medical Information Mart for Intensive Care III): 
URL: MIMIC-III (‘Medical Information Mart for Intensive Care’) - Registry of 
Open Data on AWS 
Descrição: O MIMIC-III abriga um extenso repositório de dados relacionados a 
pacientes internados em unidades de cuidados intensivos de um hospital de grande 
porte. Esses dados abrangem informações essenciais, como sinais vitais, 
medicamentos administrados, medições laboratoriais, registros de observações e 
anotações feitas por profissionais de saúde, além de informações sobre o equilíbrio 
de fluidos, códigos de procedimentos, diagnósticos, relatórios de exames de imagem, 
duração da internação hospitalar, dados de sobrevivência, entre outros. Este banco 
de dados tem aplicação em diversos campos, incluindo pesquisa acadêmica e 
industrial, esforços para aprimorar a qualidade de assistência médica e programas de 
ensino superior. 
 
NHANES (National Health and Nutrition Examination Survey): 
URL: https://www.cdc.gov/nchs/nhanes/index.htm 
Descrição: O NHANES (Pesquisa Nacional de Exame de Saúde e Nutrição) é 
um programa de estudos nos EUA que avalia a saúde e nutrição de adultos e 
crianças. Combinando entrevistas e exames físicos e é gerenciado pelo NCHS, parte 
dos CDC. Iniciado nos anos 1960, tornou-se contínuo em 1999, examinando cerca de 
5.000 pessoas anualmente. A pesquisa abrange dados demográficos, 
socioeconômicos, alimentares e médicos, incluindo medidas físicas e testes 
laboratoriais. Os resultados ajudam a determinar a prevalência de doenças e fatores 
de risco, avaliar o estado nutricional e embasar políticas de saúde pública e pesquisaem saúde. Este centro possui um módulo em que é permitido baixar códigos (em R) 
onde é possível analisar os resultados 
 
https://registry.opendata.aws/mimiciii/
https://registry.opendata.aws/mimiciii/
https://www.cdc.gov/nchs/nhanes/index.htm
UCI Machine Learning Repository - Health Datasets: 
URL: Home - UCI Machine Learning Repository 
Descrição: Um repositório de dados mantido pela Universidade da Califórnia, 
Irvine, que inclui várias bases de dados relacionadas à saúde, adequadas para 
treinamento de algoritmos de Machine Learning. 
 
 CDC WONDER (Wide-ranging Online Data for Epidemiologic Research): 
URL: https://wonder.cdc.gov/ 
Descrição: Uma ferramenta online do Centro de Controle e Prevenção de 
Doenças dos EUA que permite acessar uma variedade de dados epidemiológicos, 
incluindo dados sobre doenças e mortalidade. 
 
 PhysioNet: 
URL: https://physionet.org/ 
Descrição: Uma plataforma que oferece uma variedade de conjuntos de dados 
clínicos e fisiológicos, úteis para treinamento de algoritmos de Machine Learning na 
área da saúde. 
 
10.2 Como os modelos de Machine Learning podem transformar os 
dados em informações 
 
As redes neurais têm uma capacidade de transformar um vasto conjunto de 
dados em informações úteis e através da análise desses dados identificar padrões, 
tendências e insights que podem ser de grande valor em várias aplicações. 
As bases de dados particulares (algum instituto, por exemplo hospitais, clínicas 
etc.) ou públicas (obtidas em algum repositório na internet) contém uma quantidade 
muito grande de dados que não seria viável os tratamentos estatísticos convencionais 
para obter alguma informação, é aí que entra em ação as redes neurais. Ao treinar 
https://archive.ics.uci.edu/
https://wonder.cdc.gov/
https://physionet.org/
uma rede neural com esses dados, a rede neural irá aprender a reconhecer padrões 
complexos que os seres humanos podem não conseguir identificar facilmente. Por 
exemplo, a rede pode aprender a reconhecer correlações entre certos fatores, como 
idade e a probabilidade de desenvolver uma doença específica, ou como 
determinados tratamentos afetam os resultados dos pacientes. 
À medida que a rede neural é treinada, ela ajusta os pesos e parâmetros de 
suas camadas internas para otimizar suas previsões com base nos dados de 
treinamento. Isso permite que a rede "aprenda" com os dados históricos e, quando 
alimentada com novos dados, seja capaz de fazer previsões ou fornecer informações 
úteis. 
No entanto, é importante notar que o sucesso da transformação de dados em 
informações significativas depende da qualidade dos dados e do treinamento 
adequado da rede neural. Além disso, a interpretação e validação das conclusões 
geradas pela rede neural continuam sendo tarefas críticas que requerem expertise 
humana. 
 Por exemplo, a rede neural pode ser usada para prever o risco de um paciente 
desenvolver uma condição médica específica com base em seu histórico médico e 
outros fatores. Isso é especialmente valioso para a medicina preventiva, permitindo 
intervenções precoces que podem melhorar a saúde do paciente. 
Uma base de dados rica em informações pode ser transformada em insights 
valiosos por meio do treinamento de redes neurais. E estas informações poderão 
fazer a diferença entre o sucesso ou fracasso de um determinado aplicativo que está 
sendo desenvolvido. 
 
10.3 - Como os aplicativos monitoram e comparam as informações 
com os modelos treinados nas bases de dados 
 
Os dispositivos vestíveis (que vão desde smartwatch até sensores de fitness) 
estão revolucionando a forma de como estamos cuidando da saúde na década de 
2020. Estes dispositivos vestíveis e os avanços na tecnologia de monitoramento da 
saúde, estão moldando nosso entendimento da saúde e do bem-estar. 
Esses dispositivos, coletam uma quantidade impressionante de dados sobre 
nossa atividade física, ritmo cardíaco, qualidade do sono e muito mais, oferecendo 
uma visão detalhada de nossa saúde cotidiana. Por meio do uso de algoritmos de 
aprendizado de máquina e modelos treinados em bases de dados extensas de saúde, 
esses aplicativos agora têm a capacidade de monitorar nossos indicadores de saúde 
e compará-los com padrões pré-estabelecidos. Isso abre um novo mundo de 
possibilidades para a prevenção, diagnóstico precoce e gestão de condições de 
saúde. 
A capacidade de monitorar constantemente a saúde e comparar os dados 
coletados com modelos de referência é um passo significativo na direção de cuidados 
de saúde mais proativos e personalizados. Também pode desempenhar um papel 
crucial na prevenção e detecção precoce de condições médicas, permitindo 
intervenções oportunas que podem melhorar significativamente a qualidade de vida. 
Uma aplicação deste tipo de atuação seria um aplicativo de monitoramento de 
saúde que coleta dados constantemente de um usuário usando um smartwatch. Ele 
pode detectar mudanças sutis no ritmo cardíaco e na qualidade do sono ao longo do 
tempo. Ao comparar esses dados com modelos treinados em grandes conjuntos de 
dados de saúde, o aplicativo pode identificar padrões que podem indicar riscos para 
a saúde, como arritmias cardíacas ou distúrbios do sono. 
Ao implementar este tipo de aplicativo o desenvolvedor deve dedicar uma 
atenção especial com relação a segurança e privacidade dos usuários, pois esses 
aplicativos lidam com informações sensíveis, sendo primordial proteger a privacidade 
dos usuários. 
 
10.4 Aplicativos comerciais que fazem monitoramento de saúde. 
 
Neste tópico apresentaremos alguns aplicativos e é importante esclarecer que 
as opiniões e informações fornecidas sobre as aplicações não constituem forma de 
publicidade ou demérito para o produto relacionado. Muitas outras aplicações 
poderiam estar nesta lista, mas ela é limitada porque analisar todos os aplicativos 
existentes não é o objetivo deste trabalho. 
A intenção por trás dessas informações é mostrar aos leitores que existem 
diversos aplicativos comerciais que podem fornecer um auxílio nos cuidados da 
saúde. 
 
 
Figura 1 - Apple Saúde (imagem editada pelos autores) 
 
O “Apple Saúde” é um aplicativo nativo do sistema operacional iOS, 
desenvolvido pela Apple para centralizar e facilitar o monitoramento da saúde e bem-
estar do usuário, o aplicativo utiliza tecnologia de aprendizado de máquina (Machine 
Learning) para melhorar suas respostas e fornecer respostas mais personalizadas de 
acordo com as experiências. 
 Através do rastreamento de dados de saúde, o Apple Saúde permite que os 
usuários coletem uma ampla gama de dados de saúde de dispositivos Apple e 
aplicativos de terceiros compatíveis, incluindo atividade física, qualidade do sono, 
frequência cardíaca e muito mais. Também permite a personalização da informação, 
uma vez que a aprendizagem automática é utilizada para analisar dados de saúde e 
compreender padrões individuais dos utilizadores. Com base nessas informações, o 
aplicativo pode adaptar recomendações e insights de saúde para atender às 
necessidades específicas de cada usuário. 
 
Figura 2 – Ada – a sua guia de Saúde (imagem editada pelos autores) 
 
O "Ada" é um aplicativo que visa ajudar os usuários a entenderem melhor seus 
sintomas e obterem informações sobre sua saúde. Ele permite que os usuários 
ingressem informações sobre seus sintomas, histórico médico e outros detalhes 
relevantes. Com base nessas informações, o aplicativo utiliza algoritmos de 
aprendizado de máquina e inteligência artificial para gerar possíveis diagnósticos e 
recomendações de cuidados de saúde. 
Este aplicativo faz uso ostensivo do Aprendizado de Máquina, uma vez que na 
Avaliação de Sintomas, quando os usuários descrevem seus sintomas no aplicativo, 
o aprendizado de máquina é usado para analisar essas informações e gerar uma lista 
de possíveis condições médicas que podem estar relacionadas aos sintomas. Para 
istoos Modelos de Diagnóstico foram treinados em uma vasta quantidade de dados 
médicos para comparar os sintomas relatados pelos usuários com casos anteriores. 
Isso ajuda a gerar diagnósticos mais precisos. Também tem o aprendizado contínuo 
à medida que mais usuários utilizam o aplicativo e fornecem feedback, o sistema de 
aprendizado de máquina do "Ada" continua a se aprimorar e a melhorar suas 
capacidades de diagnóstico. 
 
Figura 3 – NeuroNation – Brain Training (imagem editada pelos autores) 
 
O aplicativo "NeuroNation" é uma plataforma dedicada ao treinamento 
cerebral, projetada para impulsionar a saúde mental e cognitiva dos usuários. Uma 
característica marcante deste aplicativo é sua ampla gama de exercícios 
cuidadosamente elaborados, que abrangem diversos aspectos do funcionamento 
cerebral, como memória, raciocínio, concentração etc. Com esta diversidade garante 
que os usuários possam direcionar seu treinamento para áreas específicas de 
interesse. Os exercícios são projetados para serem desafiadores e proporcionar uma 
experiência de aprendizado estimulante. 
O aplicativo utiliza do aprendizado de máquina para aprimorar a experiência 
dos usuários e personalizar o treinamento cerebral e ter uma adaptação contínua com 
o tempo. Usando algoritmos de aprendizado de máquina, ele identifica áreas em que 
o usuário está progredindo e aquelas que precisam de mais atenção. Então ajusta o 
treinamento os exercícios com base nessa análise contínua. Se alguém estiver 
trabalhando para melhorar a memória, por exemplo, o aplicativo oferecerá mais 
exercícios voltados para essa habilidade. 
 
Os exercícios cerebrais oferecidos pelo "NeuroNation" podem ajudar a 
melhorar a memória, a capacidade de concentração, o pensamento lógico e outros 
aspectos importantes da saúde cognitiva. Isso é particularmente valioso para pessoas 
de todas as idades, desde jovens que desejam aprimorar seu desempenho 
acadêmico até idosos que buscam manter a mente ágil e saudável. 
 
Figura 4 – Pillow: Rastreador de Sono (imagem editada pelos autores) 
 
O aplicativo "Pillow: Rastreador de Sono" é uma ferramenta para monitorar e 
melhorar a qualidade do sono, desempenhando um papel na promoção da saúde 
geral. Ele não apenas fornece informações valiosas sobre os padrões de sono dos 
usuários, mas também utiliza dados de aprendizado de máquina para oferecer 
insights personalizados e orientações para um sono mais saudável. 
O aplicativo realiza um monitoramento de uma variedade de métricas de sono, 
como duração, eficiência, estágios do sono (leve, profundo e REM) e movimentos 
noturnos. Esses dados oferecem aos usuários uma visão completa de como estão 
dormindo. Com estes dados monitorados é possível utilizar de algoritmos de 
aprendizado de máquina para identificar padrões nos dados de sono. Com a 
Detecção de Padrões é possível para os algoritmos de aprendizado de máquina 
analisarem os dados de sono para detectar padrões individuais, como a frequência 
de despertares noturnos ou a consistência dos horários de dormir. Com base nos 
padrões identificados também é possível para o aplicativo pode prever tendências de 
sono futuras e sugerir mudanças no estilo de vida para melhorar a qualidade do sono. 
Isso pode ajudar a destacar hábitos ou comportamentos que afetam negativamente 
o sono. 
Outro aspecto envolvendo o aprendizado de máquinas é o Aprimoramento 
Contínuo, pois quanto mais o aplicativo é usado, mais dados de aprendizado de 
máquina são coletados, o que aprimora constantemente sua capacidade de fornecer 
insights precisos e relevantes. 
 
10.5 Considerações sobre os aplicativos comerciais e sua aplicação 
a pessoas da terceira idade 
 
A utilização da aprendizagem automática tornou-se um instrumento 
fundamental para a inovação de aplicativos voltados para a saúde, especialmente 
para os idosos. Ao examinar minuciosamente as informações coletadas de 
dispositivos vestíveis, essa tecnologia pode detectar padrões minuciosos e prever 
possíveis resultados negativos para a saúde de seus usuários. Esta capacidade é 
especialmente crítica para os idosos, onde a rápida identificação e prevenção de 
problemas médicos pode ter uma influência notável na qualidade da sua vida diária. 
As aplicações de saúde baseadas em aprendizagem automática tornaram-se 
indispensáveis na promoção do bem-estar, pois permitem uma intervenção proativa 
baseada em dados objetivos e desempenham um papel crucial na prevenção de 
complicações de saúde para esta população. 
 
10.6 Montando uma rede neural para treinar uma base de dados. 
 
Nesta seção será feito um passo a passo de como montar uma rede neural 
para treinar uma base de dados. Para este treinamento foi escolhida a base de dados 
de: Heart Disease - UCI Machine Learning Repository. Após o download dos dados 
todas as informações foram concatenadas em um único arquivo chamado de heart-
disease.csv. O passo seguinte foi criar um arquivo no Jupiter Notebook e carregar o 
arquivo .csv para este notebook. 
Para criar uma rede neural será necessário primeiramente importar o Pandas, o keras 
e será necessário importar do sklearn a biblioteca de train_test_split 
 
 
Figura 5 – Importando bibliotecas necessárias 
 
Após a importação das bibliotecas vamos utilizar a biblioteca do Pandas para 
ler os dados da nossa base de dados, que colocamos em um arquivo .csv, aproveita-
se também para ver o cabeçalho do arquivo e com isto é possível verificar que temos 
13 parâmetros de entrada, sendo que a última variável é o alvo. 
 
 
Figura 6 – base de dados importada 
Com a base de dados importada é necessário dividir a mesma em uma parte 
para treinamento e outra para testes. 
 
Figura 7 - Divisão da base de dados, sendo 70% para treinamento e 30% para testes 
 
O modelo da rede neural pode ser feito antes ou depois de importar a base de 
dados. Para o nosso modelo, iremos trabalhar com uma camada de entrada, 4 
camadas ocultas e mais a camada de saída. Para evitar que os neurônios fiquem 
especializados, vamos considerar um Dropout de 30%, assim todos os neurônios 
serão utilizados. 
 
Figura 8 - Modelo da rede neural 
 
O próximo passo é compilar o nosso modelo, e verificar o tamanho da nossa 
rede. 
 
Figura 9 - Modelo da rede compilado 
 
Após a compilação do modelo tivemos um: 
 
 
Figura 10 - Fit do modelo 
 
 
Avaliação do modelo, após 3000 épocas. 
 
Figura 11 - Acuracidade 
 
Podemos observar que tanto o loss quanto a acurácia tiveram uma boa 
evolução e estão tendendo a uma assíntota para 3000 épocas de treinamento. Assim 
considera-se que esta rede está treinada. 
 
Figura 12 - loss e acurácia ao longo das épocas. 
 
Após 3000 épocas de treinamento podemos dar por concluído o treinamento. 
Esta rede neural tem um acerto da ordem de 80% com este treinamento. Caso o 
objetivo desta rede neural fosse um aplicativo comercial seria necessário estudar 
outras forma de otimizar a rede neural para ter uma melhor acurácia. 
 
 
 
 
 
 
11 Resultados e discussões 
11.1 Recapitulação dos principais resultados 
 
O presente trabalho teve como objetivo explorar o impacto do Machine 
Learning na vida de pessoas idosas, buscando compreender como essa tecnologia 
pode contribuir para a melhoria da saúde, bem-estar, mobilidade e independência 
dessa população. Ao longo do estudo, foram abordados diversos aspectos 
relacionados ao tema, desde a revisão bibliográfica sobre aplicações do Machine 
Learning na saúde e qualidade de vida de idosos até a implementação de um sistema 
voltado para essa faixa etária. Os resultados obtidos apontam para o grande potencial 
do Machine Learning em oferecer soluções personalizadas e eficientes para os 
idosos, mas também destacam desafios e limitações que devem ser considerados 
para garantir uma aplicação ética e inclusiva dessa tecnologia. 
 
11.2 Contribuições da pesquisa 
 
A pesquisa realizadaneste trabalho trouxe importantes contribuições para o 
campo da Ciência de Dados aplicada à saúde e ao envelhecimento. A revisão 
bibliográfica permitiu consolidar o conhecimento sobre o impacto do Machine 
Learning na vida de pessoas idosas, identificando áreas de aplicação e resultados 
relevantes em estudos anteriores. Através do estudo de caso, foi possível 
compreender o processo de implementação de um sistema de Machine Learning 
voltado para idosos, abordando questões técnicas, éticas e de acessibilidade. Além 
disso, as reflexões sobre desafios e limitações oferecem insights valiosos para 
pesquisadores e profissionais que desejam desenvolver tecnologias inclusivas e 
responsáveis para essa população. 
 
11.3 Sugestões para futuros trabalhos 
 
Dado o potencial do Machine Learning para impactar positivamente a vida de 
pessoas idosas, é importante que os futuros trabalhos se aprofundem em áreas 
específicas e busquem abordar questões ainda não exploradas. Sugere-se a 
realização de estudos longitudinais para avaliar o impacto do uso contínuo de 
tecnologias assistivas baseadas em Machine Learning na qualidade de vida e na 
saúde dos idosos ao longo do tempo. Além disso, é importante investigar formas de 
superar os desafios de privacidade e segurança, bem como de promover a inclusão 
digital e a acessibilidade tecnológica para garantir que todas as pessoas idosas 
possam se beneficiar dessas inovações. 
Em síntese, o estudo sobre o impacto do Machine Learning na vida de pessoas 
idosas revelou que essa tecnologia apresenta um grande potencial para melhorar a 
qualidade de vida e a autonomia dessa população. No entanto, é necessário 
considerar cuidadosamente os desafios e limitações inerentes ao uso de Machine 
Learning para garantir sua aplicação ética, inclusiva e responsável. Espera-se que 
este trabalho estimule novas pesquisas e iniciativas no campo da Ciência de Dados 
e do envelhecimento, visando sempre promover o bem-estar e a dignidade dos 
idosos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
12 Conclusões 
 
O presente trabalho teve como objetivo explorar o impacto do Machine 
Learning na vida de pessoas idosas, buscando compreender como essa tecnologia 
pode contribuir para a melhoria da saúde, bem-estar, mobilidade e independência 
dessa população. Ao longo do desenvolvimento deste excerto, foram abordados 
diversos tópicos, desde a contextualização do tema até a implementação de um 
sistema de Machine Learning voltado para idosos. A revisão bibliográfica permitiu 
consolidar o conhecimento sobre aplicações do Machine Learning na saúde e 
qualidade de vida dos idosos, enquanto a metodologia delineou o caminho para o 
estudo de caso e análise dos resultados obtidos. 
No tópico de "Impacto do Machine Learning na saúde e bem-estar de pessoas 
idosas", foi possível verificar que a aplicação de Machine Learning na área da saúde 
tem proporcionado avanços significativos, desde o monitoramento de doenças 
crônicas até o diagnóstico precoce de doenças. Essas aplicações têm contribuído 
para a melhoria da qualidade de vida dos idosos, permitindo intervenções mais 
assertivas e personalizadas para cada indivíduo. 
O tópico "Impacto do Machine Learning na mobilidade e independência de 
pessoas idosas" revelou que o uso de tecnologias assistivas e robótica tem promovido 
maior autonomia e independência para os idosos. Com dispositivos vestíveis e 
sistemas inteligentes, tem sido possível auxiliar na locomoção e atividades diárias, 
além de estimular o desenvolvimento cognitivo e social. 
Ao abordar os "Desafios e Limitações do uso de Machine Learning na vida de 
pessoas idosas", ficou evidente que, embora o Machine Learning apresente inúmeras 
possibilidades, ainda há desafios a serem superados. Questões de privacidade e 
segurança, acesso à tecnologia, interoperabilidade de sistemas e desafios éticos e 
legais devem ser abordados de forma cuidadosa e responsável para garantir o uso 
adequado dessa tecnologia na vida dos idosos. 
O capítulo “O QUE UM SISTEMA DE MACHINE LEARNING VOLTADO PARA 
IDOSOS DEVE TER”, mostrou que os sistemas de Machine Learning voltados para 
idosos devem ser projetados considerando a empatia, acessibilidade e segurança, 
priorizando a qualidade de vida, saúde e segurança dessa população. A 
personalização e a adaptação às necessidades individuais são fundamentais para 
garantir que o sistema seja verdadeiramente útil e eficaz para os idosos, mesmo que 
não incorpore necessariamente todas as características mencionadas. A escolha do 
modelo, a coleta e preparação dos dados, o desenvolvimento do sistema e a 
avaliação dos resultados permitem identificar as complexidades e os aspectos 
fundamentais para o sucesso de uma aplicação dessa natureza. 
Ao finalizar com as "Considerações Finais", reforçamos as principais 
contribuições deste trabalho, que incluem uma revisão abrangente da literatura, a 
apresentação de um estudo de caso prático e reflexões sobre desafios e limitações 
do uso de Machine Learning na vida de pessoas idosas. Esperamos que este trabalho 
de conclusão de curso estimule novas pesquisas e iniciativas no campo da Ciência 
de Dados aplicada à saúde e ao envelhecimento, visando sempre promover o bem-
estar e a dignidade dos idosos. 
Em síntese, o impacto do Machine Learning na vida de pessoas idosas tem 
sido notável, apresentando potencial para melhorar a qualidade de vida e a 
independência dessa população. No entanto, é fundamental abordar os desafios e 
limitações de forma ética e inclusiva, garantindo que essa tecnologia seja aplicada de 
maneira responsável e benéfica para os idosos. Acreditamos que, com esforços 
contínuos de pesquisadores, profissionais e entidades, o Machine Learning pode se 
tornar uma ferramenta cada vez mais poderosa para promover o bem-estar e a saúde 
na terceira idade. 
 
 
 
 
 
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14 Anexos