Classificação textual de narrativas de indivíduos com Doença de Alzheimer ou Déficit Cognitivo Leve

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Silva, José Roberto Homeli da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Alzheimer's disease; Classificação textual; Déficit cognitivo leve; Doença de Alzheimer; Linguística computacional; Mild Cognitive Impairment; Natural Language Processing; Text Classification
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8139/tde-16072024-121803/

Os diagnósticos de Doença de Alzheimer (DA) e de Comprometimento Cognitivo Leve (CCL) são processos, por vezes, custosos (para o indivíduo ou para o orçamento público) por envolverem recursos materiais e humanos, como consultas e exames médicos; além disso, podem ser obtidos quando essas condições neurodegenerativas já se encontram em estado avançado. No entanto, quanto mais precoce for o diagnóstico, melhor qualidade de vida o indivíduo tenderá a ter. Assim, para isso e para além de marcadores biológicos, existem outras pistas que o corpo humano fornece, cujos surgimentos e primeiros estágios o indivíduo ou seus familiares podem até não notar, mas são bons caminhos para se tentar identificar o início dessas doenças. Dentre essas pistas, estão alterações no campo da linguagem e é da classificação automática delas, bem uma análise linguística pormenorizada delas que esta pesquisa se ocupa. Para isso, foi feita (a) uma revisão da literatura acerca de corpora, tarefas, técnicas e resultados que tangenciam nosso escopo; (b) a escolha de um corpus para trabalho, chamado Datasets of Neuropsychological Language Tests in Brazilian Portuguese (DNLT-BP), além da realização de uma breve limpeza, organização dos dados; (c) elaboração, por meio de técnicas de Processamento de Linguagem Natural, de quatro modelos de classificação textual, um bayesiano ingênuo, outros dois calcados em redes neurais artificiais recorrentes (uma de propagação para frente e outra bidirecional, BiLSTM), além de um modelo baseado em transformers adaptado ao Português Brasileiro, DistilBERT. Os resultados mostram que três dos modelos cumpriram a tarefa satisfatoriamente, conseguindo cobrir bem métricas de avaliação da tarefa de classificação, sobretudo na distinção entre DA vs. controle e CCL vs. controle. Uma análise paralela que conduzimos foi a da incidência de fenômenos linguísticos de hesitação, a saber: pausas preenchidas, gaguejamentos, falsos inícios e repetições hesitativas. Por parte dessa análise, notar-se-á novamente que o grupo-controle apresenta a menor incidência deles em relação aos outros dois grupos