Impacto do Machine Learning em Idosos

Machine Learning

•

FASUL

Danilo Mistrinel

16/05/2024

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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 ............................................................................................................................... 4
2 Objetivos ................................................................................................................................. 5
2.1 Objetivos gerais ................................................................................................................ 5
2.2 Objetivos específicos ........................................................................................................ 5
3 Justificativa .............................................................................................................................. 6
4 Revisão Bibliográfica ............................................................................................................... 7
4.1 Conceitos fundamentais de Ciência de Dados ................................................................. 7
4.2 Machine Learning: Definição e aplicações ....................................................................... 7
4.3 Machine Learning e o envelhecimento populacional ...................................................... 8
4.4 Benefícios e desafios do uso de Machine Learning na vida de idosos ............................ 8
4.5 Estudos e pesquisas relacionadas ao tema ...................................................................... 9
5 Metodologia .......................................................................................................................... 11
5.1 Tipo de pesquisa ............................................................................................................. 11
5.2 Coleta de dados .............................................................................................................. 11
5.3 Tratamento e análise dos dados .................................................................................... 12
5.4 Ferramentas e tecnologias utilizadas ............................................................................. 12
5.5 Considerações éticas ...................................................................................................... 12
6 Cronograma .......................................................................................................................... 14
7 Resultados e discussões ........................................................................................................ 15
7.1 Recapitulação dos principais resultados ........................................................................ 15
7.2 Contribuições da pesquisa ............................................................................................. 15
7.3 Sugestões para futuros trabalhos .................................................................................. 15
8 Conclusões ............................................................................................................................ 17
9 Referências ............................................................................................................................ 18
10 Anexos ................................................................................................................................. 22

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 interesseda 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 necessário estabelecer 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, comorevistas 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 Resultados e discussões
7.1 Recapitulação dos principais resultados

7.2 Contribuições da pesquisa

A pesquisa realizada neste 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.

7.3 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.

8 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.
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 reflexõessobre 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.

9 Referências
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Bartoski, V. D. Análise Comparativa de Algoritmos de Machine Learning na
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10 Anexos