[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-117930-pt":3,"doc-seo-117930-112":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},117930,962084925782,"Ava Thompson","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_9964176cb1d06d4a9deccf72a44ae3dc",32,"Pesquisa e Relatórios","Modelo de machine learning para padrões alimentares de doentes com Alzheimer","Este trabalho explora a aplicação de técnicas de machine learning à análise de padrões alimentares, com foco na identificação de regularidades a partir do registo prévio de alimentação. A doença de Alzheimer condiciona a autonomia para expressar necessidades, levando os doentes a dependerem do Cuidador Informal para tarefas básicas como a escolha de alimentos e a gestão do controlo alimentar. O estudo pretende desenvolver e avaliar um modelo capaz de detetar padrões, considerar preferências e regras de combinação, e comparar configurações via ajuste de hiperparâmetros para suportar decisões e conclusões no contexto do cuidador.","DEDICATÓRIA  \nAos meus pais.  \nAGRADECIMENTOS  \nGostaria de agradecer à minha família e amigos, em especial aos meus pais que, sempre me ajudaram e me apoiaram, não só durante o desenvolvimento desta tese, mas tambémem todo o meu percurso académico.  \nUm forte agradecimento para o professor Doutor Carlos Augusto da Silva Cunha e para o professor Doutor Rui Pedro Monteiro Amaro Duarte que me ajudaram e aconselharam sempre.  \nMuito obrigado a todos.  \nRESUMO  \nEste trabalho pretende explorar a aplicação de técnicas de machine learning naanálise de padrões de alimentares. A área de machine learning pode ser aplicável aqualquer indústria e que, se corretamente aplicada, poderá trazer benefícios que até agoraeram impossíveis de alcançar para a qualidade da vida humana. Por estas razões autilização de técnicas de machine learning tem vindo nos últimos anos a ganhar importância no âmbito do reconhecimento de padrões para suporte á tomada de decisões.  \nA doença de Alzheimer leva as pessoas a perder a autonomia de exprimir as suas necessidades. Com isto os doentes de Alzheimer tornam-se dependentes de outras pessoas, mesmo para as tarefas mais básicas, nomeadamente a escolha de alimentos. Tornando assim o controlo alimentar destas pessoas uma tarefa bastante importante executada pela pessoa que apoia a sua rotina diária, denominada de Cuidador Informal (CI) . Este acompanhamento é sem dúvida um processo que exige do CI uma grande responsabilidade, disciplina e habilidade para lidar com possíveis adaptaçõescircunstanciais, como a substituição de alimentos prescritos no plano alimentar por outros equivalentes ou a combinação cuidadosa de alimentos.  \nA combinação de alimentos é um fator sobretudo ligado à preferência dos própriosdoentes, para além das regras de combinação dos alimentos recomendados pelosespecialistas da doença, existem padrões particulares a cada indivíduo que podem variarao longo do tempo. Pretende-se assim, desenvolver um modelo de machine learning paradetetar padrões a partir do registo prévio alimentar, podendo substituir o doente nas suasescolhas e auxiliar a pessoa que o acompanha. Pretende-se explorar várias combinações de configurações, adaptando os valores dos diferentes hiperparâmetros na execução dotrabalho experimental, para comparar e obter resultados que servirão para retirarconclusões sobre a aplicação destas técnicas neste contexto.  \nPalavras-chave: Doença de Alzheimer; Cuidador Informal; Machine learning, ML  \nABSTRACT  \nThis work intends to explore the application of machine learning techniques to the analysis of eating patterns. The area of machine learning can be applicable to any industry and, if correctly applied, can bring benefits that until now were impossible to achieve for the quality of human life. For these reasons, the use of machine learning techniques has gained importance in recent years in the field of pattern recognition to support decision making.  \nAlzheimer's disease causes people to lose the autonomy to express their needs. With this, Alzheimer's patients become dependent on other people, even for the most basic tasks, namely choosing food. Thus, making the dietary control of these people avery important task performed by the person who supports their daily routine, called Informal Caregiver (IC) . This follow-up is undoubtedly a process that demands great responsibility, discipline and ability from the IC to deal with possible circumstantial adaptations, such as replacing foods prescribed in the food plan with equivalent ones or carefully combining foods.  \nThe combination of foods is a factor mainly linked to the preference of the patients themselves, in addition to the rules for combining foods recommended by specialists in the disease, there are particular standards for each individual that can vary over time. The aim is thus to develop a machine learning model to detect patterns from the previous food record, being able to replace the patient in his choices and help the perso","cbCailzKdjMkJnR6","https://ap.wps.com/l/cbCailzKdjMkJnR6","pdf",2466807,1,96,"Portuguese","pt",112,"# Resumo\n# Palavras-chave\n# Abstract\n# Keywords","[{\"question\":\"Qual é o objetivo central do modelo proposto no trabalho?\",\"answer\":\"O trabalho pretende desenvolver um modelo de machine learning para detetar padrões a partir do registo alimentar prévio, apoiando as escolhas e o processo do cuidador.\"},{\"question\":\"Porque é que o controlo alimentar é particularmente importante em doentes com Alzheimer?\",\"answer\":\"A doença de Alzheimer reduz a autonomia para exprimir necessidades, tornando os doentes dependentes do cuidador informal até para tarefas básicas como a escolha de alimentos.\"},{\"question\":\"Que tipos de mudanças o cuidador pode precisar de gerir durante o processo 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