Banca de QUALIFICAÇÃO: MAYRA DAHER DE CARVALHO PEREIRA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: MAYRA DAHER DE CARVALHO PEREIRA
DATA: 17/08/2026
HORA: 14:00
LOCAL: Centro de Informática
TÍTULO: Da pesquisa à aplicação clínica: Um guia de diretrizes para validação clínica de Modelos de Aprendizagem de Máquina no Diagnóstico do TDAH
PALAVRAS-CHAVES: Aprendizagem de Máquina; Transtorno do Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH); Validação clínica; Explicabilidade
PÁGINAS: 33
RESUMO: Este trabalho tem como objetivo investigar as barreiras de implementação de soluções baseadas em Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) na prática clínica e propor estratégias para superá-las no contexto do diagnóstico do Transtorno do Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH). O Design Science Research é o método adotado para guiar esta pesquisa que segue a abordagem de Peffers, com 6 passos. Na etapa de identificação do problema, foi realizada uma Revisão Sistemática da Literatura com análise qualitativa conduzida a partir das orientações do PRISMA. As buscas foram realizadas nas bases de dados ACM Digital Library, IEEE Xplore Digital Library e PubMed e buscaram estudos que aplicassem ML no diagnóstico de TDAH com explicabilidade. A fase de projeto e desenvolvimento será composta pela elaboração do guia de diretrizes para auxiliar pesquisadores no desenvolvimento de modelos de Machine Learning e Deep Learning aplicáveis ao contexto clínico. A avaliação consistirá em um estudo de caso simulado para um painel de especialistas. Como resultados parciais, nove estudos foram incluídos no corpus final da RSL. CNN e XGBoost são os algoritmos mais utilizados. Acurácia e sensibilidade apareceram como as métricas mais reportadas. Dentre as estratégias de validação, a 5-fold cross-validation foi a mais utilizada. A técnica SHAP foi a mais recorrente quanto à explicabilidade e a utilização de biomarcadores e equipes multidisciplinares aparecem como aspectos importantes para a adesão clínica. Como conclusão parcial, tem-se que, apesar dos avanços, os modelos de ML ainda carecem de validação externa para o uso clínico real. Como contribuição, esta pesquisa visa apresentar um guia de diretrizes voltado à validação clínica de modelos aplicados ao diagnóstico do TDAH.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente(a) - 1723491 - CLAUIRTON DE ALBUQUERQUE SIEBRA
Interno(a) - 2126491 - GUSTAVO HENRIQUE MATOS BEZERRA MOTTA
Externo(a) ao Programa - 1542344 - ADRIANA CARLA DAMASCENO CAVALCANTI