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Representação de narrativas e extração de suas unidades de informação para automatização de testes neuropsicológicos

Santos, Leandro Borges Dos

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2019-12-09

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Representação de narrativas e extração de suas unidades de informação para automatização de testes neuropsicológicos
  • Autor: Santos, Leandro Borges Dos
  • Orientador: Aluisio, Sandra Maria
  • Assuntos: Avaliação De Similaridade Semântica; Identificação De Unidades De Informação; Reconto De Narrativas; Testes Neuropsicológicos; Identification Of Information Units; Narrative Retelling; Neuropsychological Tests; Semantic Textual Similarity
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: O aumento da expectativa de vida tem ocasionado um aumento nas taxas de doenças neurodegenarativas na população idosa. Entre os vários tipos de demências, a principal é a Doença de Alzheimer (DA), correspondendo a 5075% dos casos. Outra enfermidade que tem recebido atenção nos últimos anos é o Comprometimento Cognitivo Leve (CCL), sendo considerado uma condição pré-clínica da DA, sendo assim importante o seu diagnóstico precoce. Para a identificação de demências e outras doenças relacionadas, são utilizados testes que avaliam a função cognitiva e aspectos linguísticos. Alguns desses exames utilizam como subtestes o reconto de narrativas. Nessa avaliação, a narrativa é dividida em partes, chamadas de unidades de informação, podendo ser palavras ou orações. O escore final do teste representa a quantidade de unidades recordadas. Em geral, é atribuído um ponto para cada unidade. Entretanto, as principais dificuldades no uso de tarefas de reconto são a demanda de tempo e a subjetividade da análise humana. Assim, aplicação de métodos computacionais que automatizem a avaliação é bem-vinda tanto para a larga utilização da tarefa de reconto como para a manutenção da uniformidade na correção, em uma análise longitudinal, por exemplo. O objetivo deste projeto de doutorado, na área de Processamento de Línguas Naturais (PLN) aplicado à área médica, é a avaliação de métodos para automatizar o exame de reconto de narrativas em Português, utilizado na Bateria Arizona para Desordens de Comunicação em Demências (ABCD) e na Bateria de Avaliação da Linguagem no Envelhecimento (BALE). Neste trabalho, avaliamos um método de similaridade semântica que se destacou na Avaliação de Similaridade Semântica e Inferência Textual (ASSIN), e desenvolvemos um método baseado na similaridade de word embeddings. Transformamos o problema multirrótulo de identificação de elementos de uma narrativa recontada em problemas de classificação binária, e encontramos um ponto de corte para o valor de similaridade de cada unidade de informação. Visando uma triagem automática, esses elementos são usados como atributos para os algoritmos de classificação binária (idosos saudáveis versus idosos com comprometimentos cognitivos). Além desses atributos, utilizamos métricas linguísticas, e desenvolvemos um léxico com propriedades psicolinguísticas. Também, propusemos uma abordagem para enriquecer as redes de adjacências, permitindo extrair métricas das propriedades topológicas de redes complexas. Por fim, combinamos todos os atributos para identificar automaticamente em um cenário binário (idosos saudáveis versus idosos com comprometimentos cognitivos). Os métodos de identificação de unidades superaram os baselines em ambas as baterias clínicas avaliadas. Na classificação binária, os resultados foram semelhantes aos da anotação manual, demostrando a adequação dos métodos desenvolvidos. Em geral, os resultados experimentais das métricas psicolinguísticas e de redes de adjacência enriquecidas ficaram acima de 50% de acurácia. Entretanto a combinação de todos os atributos investigados ou desenvolvidos não apresentou ganhos; acreditamos que a grande quantidade de atributos e o baixo número de exemplos causou esse resultado negativo.
  • DOI: 10.11606/T.55.2020.tde-05022020-155847
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Data de criação/publicação: 2019-12-09
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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