PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM INFORMÁTICA (PPGI)

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA

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Banca de DEFESA: ISABELA NASCIMENTO CAVACO

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ISABELA NASCIMENTO CAVACO
DATA: 30/07/2021
HORA: 14:00
LOCAL: Centro de Informática
TÍTULO: Explanações Baseadas em Conhecimento para Raciocínio Indutivo em Dados de mHealth
PALAVRAS-CHAVES: Representações holísticas, Raciocínio indutivo, Explanações, Qualidade de vida, mHealth.
PÁGINAS: 76
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO: Enquanto aplicações móveis para saúde (mHealth) possibilitam uma forma prática para o acesso contínuo de dados sobre as condições de saúde de seus usuários, técnicas de aprendizagem de máquina (AM) despontam como um dos principais recursos utilizados para processar estes dados. Contudo, algoritmos AM são geralmente caixa-preta e não retornam explanações sobre o raciocínio utilizado na produção dos resultados. Este estudo analisou 120 aplicações mHealth para criar uma ontologia unificada que representa as condições de saúde de potenciais usuários. Então, esta ontologia foi utilizada como conhecimento simbólico para suporte ao processo de geração de explanações em raciocínios do tipo indutivo. A ontologia integra várias dimensões relacionadas com a qualidade de vida (QoL), tais como comportamento nutricional, atividades físicas, estado emocional, etc.; permitindo a especificação de processos holísticos que podem melhorar , por exemplo, a eficiência de intervenções. Deste modo, as principais contribuições deste estudo são (1) a proposta de uma estratégia para criar conhecimento de suporte para aplicações mHealth com raciocínio holístico e explanações sobre resultados obtidos através deste raciocínio, (2) avaliação de uma abordagem baseada em lógica de descrição para a geração de explanações usando uma versão simplificada da nossa ontologia, e (3) discussão sobre importantes elementos que podem afetar a clareza e acurácia das explanações, tais como o uso de classes não-nomeadas e configurações do algoritmo de explanação.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1723491 - CLAUIRTON DE ALBUQUERQUE SIEBRA
Externo ao Programa - 1095991 - DANIELLE ROUSY DIAS RICARTE
Externo à Instituição - CECILIA NETA ALVES PEGADO GOMES