[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-119366-pt":3,"doc-seo-119366-112":30,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":91},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":4,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},119366,549768072016,"River Wang","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_155a257f0dc6eb9ab79c44ca47cae57d",32,"Pesquisa e Relatórios","PREVISÃO E DIAGNÓSTICO DE ALZHEIMER UTILIZANDO TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING","Este trabalho explora o uso de técnicas de machine learning para prever o diagnóstico da Doença de Alzheimer, uma condição neurodegenerativa marcada por difícil detecção precoce. O estudo aplica algoritmos como Support Vector Machine, Random Forest e K-Nearest Neighbors a um conjunto de dados com informações demográficas, estilo de vida e histórico médico. Os resultados permitem avaliar o desempenho dos modelos com métricas como acurácia, precisão, recall e especificidade, oferecendo subsídios para apoiar diagnósticos em estágios iniciais.","PREVISÃO E DIAGNÓSTICO DE ALZHEIMER USANDO TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING PREDICTION AND DIAGNOSIS OF ALZHEIMER’S USING MACHINE LEARNING TECHNIQUES  \nPREDICCIÓN Y DIAGNÓSTICO DEL ALZHEIMER UTILIZANDO TÉCNICAS DE MACHINE  \nLEARNING  \nLuiz Fernando da Cunha Silva1 , Letícia Maria Bandeira de Lucena2 , Samara Martins Nascimento Gonçalves3 ,  \nVerônica Maria Lima Silva4  \ne656399  \n[https://doi.org/10.47820/recima21.v6i5.6399](https://doi.org/10.47820/recima21.v6i5.6399)  \nPUBLICADO: 5/2025  \nRESUMO  \nEste trabalho visa explorar o uso de técnicas de machine learning para prever o diagnóstico da doençade Alzheimer, uma condição neurodegenerativa de difícil detecção precoce. O estudo utiliza técnicas como Support Vector Machine , Random Forest e K-Nearest Neighbors aplicados em um conjunto de dados que apresenta informações demográficas, de estilo de vida e histórico médico de pacientes. Os resultados alcançados permitiram avaliar o desempenho dos modelos a partir de métricas, como acurácia, precisão, recall e especificidade.  \nPALAVRAS-CHAVE: Aprendizagem de Máquina. Doença de Alzheimer. Classificação. Aprendizado de Máquina Supervisionado.  \nABSTRACT  \nThis study aims to explore the use of machine learning techniques to predict the diagnosis of Alzheimer’s disease, a neurodegenerative condition that is challenging to detect early. The study employs techniques such as Support Vector Machine, Random Forest, and K-Nearest Neighbors, applying them to a dataset containing demographic, lifestyle, and medical history information from patients. The results enabled the evaluation of model performance using metrics such as accuracy, precision, recall, and specificity.  \nKEYWORDS: Machine Learning. Alzheimer Disease. Classification. Supervised Machine Learning.  \nRESUMEN  \nEste trabajo tiene como objetivo explorar el uso de técnicas de aprendizaje automático para predecir el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer, una condición neurodegenerativa de difícil deteccióntemprana. El estudio utiliza técnicas como Support Vector Machine, Random Forest y K-Nearest Neighbors, aplicadas a un conjunto de datos que contiene información demográfica, de estilo de vida ehistorial médico de los pacientes. Los resultados obtenidos permitieron evaluar el rendimiento de los modelos a partir de métricas como exactitud, precisión, recall y especificidad.  \nPALABRAS CLAVE: Aprendizaje automático. Enfermedad de Alzheimer. Clasificación. Aprendizaje supervisado.  \n1. INTRODUÇÃO  \nA Doença de Alzheimer (AD) é neurodegenerativa, sendo a causa mais frequente da demência, comprometendo a memória, o pensamento e o comportamento, com esses sintomas se agravando nodecorrer do tempo (Caramelli; Barbosa, 2002) . Sua causa é indefinida e há muita dificuldade para se  \n1 Graduando em Sistemas de Informação na Universidade Federal Rural do Semi-Árido-UFERSA.  \n2 Graduanda em Sistemas de Informação na Universidade Federal Rural do Semi-Árido-UFERSA.  \n3 Docente do Departamento de Ciências Exatas e Tecnologia na Universidade Federal Rural do Semi-Árido UFERSA.  \n4 Docente do Departamento de Sistemas de Computação na Universidade Federal da Paraíba-UFPB.  \nobter diagnósticos na fase inicial da doença (Oliveira; Rabi, 2023) . Nesse contexto, o uso de tecnologias revela-se relevante.  \nO Machine Learning (ML) é uma área da Inteligência Artificial (IA) que se dedica ao desenvolvimento de algoritmos e modelos, baseados em matemática e estatística, que permitem o aprendizado do computador a partir de dados (Escovedo; Koshiyama, 2020) . Dessa forma, diante dadificuldade de diagnósticos precoces da AD e do potencial das técnicas de ML, esse trabalho foca na seguinte problemática: como técnicas de ML podem ser utilizadas para auxiliar na predição do diagnóstico da AD e qual modelo apresenta melhor desempenho nesse cenário?  \nDiante do exposto, percebe-se que a aplicação de algoritmos de ML na área da saúde pode representar um avanço significativo na forma como doenças complexas, como o ","cbCaigMld6TlIlj7","https://ap.wps.com/l/cbCaigMld6TlIlj7","pdf",635168,1,19,"Portuguese","pt",112,"# Introdução\n# Fundamentação Teórica\n## Doença de Alzheimer\n# Métodos Empregados\n# Resultados e Discussões\n# Conclusão","[{\"question\":\"Qual é o objetivo principal do estudo sobre Alzheimer e machine learning?\",\"answer\":\"O trabalho busca prever o diagnóstico da Doença de Alzheimer usando técnicas de machine learning e identificar qual modelo apresenta melhor desempenho no cenário proposto.\"},{\"question\":\"Quais algoritmos 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PDF",1785723941,29,{"code":4,"msg":31,"data":32},"ok",{"site_id":24,"language":23,"slug":33,"title":13,"keywords":34,"description":14,"schema_data":35,"social_meta":86,"head_meta":88,"extra_data":90,"updated_unix":28},"alzheimer-prediction-and-diagnosis-using-machine-learning-techniques","",{"@graph":36,"@context":85},[37,54,68],{"@type":38,"itemListElement":39},"BreadcrumbList",[40,44,48,51],{"item":41,"name":42,"@type":43,"position":20},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",{"item":45,"name":46,"@type":43,"position":47},"https://docshare.wps.com/pt/document/","Document",2,{"item":49,"name":12,"@type":43,"position":50},"https://docshare.wps.com/pt/document/pesquisa-e-relatórios/",3,{"item":52,"name":13,"@type":43,"position":53},"https://docshare.wps.com/pt/document/alzheimer-prediction-and-diagnosis-using-machine-learning-techniques/119366/",4,{"url":52,"name":13,"@type":55,"author":56,"headline":13,"publisher":58,"fileFormat":61,"inLanguage":23,"description":14,"dateModified":62,"datePublished":62,"encodingFormat":61,"isAccessibleForFree":63,"interactionStatistic":64},"DigitalDocument",{"name":9,"@type":57},"Person",{"url":41,"name":59,"@type":60},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-08-03",true,{"@type":65,"interactionType":66,"userInteractionCount":4},"InteractionCounter",{"@type":67},"ViewAction",{"@type":69,"mainEntity":70},"FAQPage",[71,77,81],{"name":72,"@type":73,"acceptedAnswer":74},"Qual 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