Strategy for using explainable artificial intelligence to support neuromotor rehabilitation
Year: 2024
Type: dissertation
Abstract: Cada vez mais soluções baseadas em Inteligência Artificial são utilizadas para resolver problemas em diversos domínios. Entretanto, muitas pessoas demonstram não se sentirem a vontade com esse tipo de solução por não compreender seu funcionamento. Diante disso surge a chamada Inteligência Artificial Explicável (XAI), buscando além de fornecer as respostas produzidas pela Inteligência Artificial, oferecer também aspectos de explicabilidade, detalhando o processo de decisão e gerando confiança. A área de saúde é promissora para aplicação de Inteligência Artificial Explicável, apresentando a possibilidade de uso na reabilitação de pacientes que sofre de acidente vascular cerebral e outras doenças que afetam as capacidades neuromotoras. Nesse contexto é apresentada uma revisão de literatura sobre o uso de Inteligência Artificial Explicável na Reabilitação Neuromotora, um breve estudo comparativo entre as bibliotecas mais populares para esse uso e um aprofundamento na temática de avaliação de explicabilidade e do processo de compreensão. A partir dos resultados obtidos, foi construída uma estratégia de uso de XAI para apoio à reabilitação neuromotora, com foco na classificação de movimentos. Como parte da estratégia de uso foi desenvolvida a ferramenta MoveXAI, que integra a visualização do movimento executado em um avatar com as informações de explicabilidade. A ferramenta se encontra em testes e tem demonstrado resultados relevantes segundo feedback de colaborador pesquisador da área de reabilitação.
Author: Camargo, Luiz Felipe de [UNESP]
Language: Portuguese
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7120825305