Investigação de enviesamento de modelos de aprendizado demáquina para diagnóstico de doenças neurodegenerativasvia registros de marcha e voz
| dc.creator | Chagas, Ana Luísa de Bastos | |
| dc.creator | Bucci, Giordana de Farias Franco Bueno | |
| dc.creator | Félix, Juliana Paula | |
| dc.creator | Salvini, Rogerio Lopes | |
| dc.creator | Nascimento, Hugo Alexandre Dantas do | |
| dc.creator | Soares, Fabrízzio Alphonsus Alves de Melo Nunes | |
| dc.date.accessioned | 2026-02-24T19:42:48Z | |
| dc.date.available | 2026-02-24T19:42:48Z | |
| dc.date.issued | 2025-12 | |
| dc.description.abstract | This paper synthesizes the main findings of a study on biases in machine learning models for diagnosingneurodegenerative diseases through gait and voice analysis. We evaluated how oversampling techniques, such as gaitwindowing and the indiscriminate use of multiple voice samples per person, inflate performance metrics when treatingsamples from the same subject as independent. By comparing protocols that ignore or preserve these dependencies in twodatasets, we observed that disregarding them inflates the metrics, while preserving them provides more reliable assessments.The results emphasize the importance of proper segregation of samples to obtain diagnostic models. | |
| dc.description.resumo | Este trabalho sintetiza os principais achados de uma pesquisa sobre vieses em modelos de aprendizado demáquina para o diagnóstico de doenças neurodegenerativas por análise da marcha e da voz. Avaliamos como técnicas desobreamostragem, como o janelamento da marcha e o uso indiscriminado de múltiplas amostras de voz por pessoa, inflammétricas de desempenho ao tratar amostras do mesmo sujeito como independentes. Comparando protocolos que ignoramou preservam essas dependências em dois conjuntos de dados, observamos que desconsiderá-las inflaciona as métricas,enquanto sua preservação fornece avaliações mais fiáveis. Os resultados destacam a importância da segregação adequadadas amostras para obter modelos diagnósticos confiáveis. | |
| dc.identifier.citation | CHAGAS, Ana Luísa de Bastos et al. Investigação de enviesamento de modelos de aprendizado de máquina para diagnóstico de doenças neurodegenerativas via registros de marcha e voz. Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação, Porto Alegre, v. 23, p. 291-297, 2025. DOI: 10.5753/reic.2025.6402. Disponível em: https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/reic/article/view/6402. Acesso em: 4 fev. 2026. | |
| dc.identifier.doi | 10.5753/reic.2025.6402 | |
| dc.identifier.issn | e- 3085-8461 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.bc.ufg.br//handle/ri/29703 | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.department | Instituto de Informática - INF (RMG) | |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Doenças neurodegenerativas | |
| dc.subject | Diagnóstico | |
| dc.subject | Enviesamento | |
| dc.subject | Aprendizado de máquina | |
| dc.subject | Neurodegenerative diseases | |
| dc.subject | Diagnosis | |
| dc.subject | Biases | |
| dc.subject | Machine learning | |
| dc.title | Investigação de enviesamento de modelos de aprendizado demáquina para diagnóstico de doenças neurodegenerativasvia registros de marcha e voz | |
| dc.title.alternative | Investigation of bias in machine learning models for the diagnosis ofneurodegenerative diseases using gait and voice records | |
| dc.type | Artigo |