Publicação: Estratégia de uso de inteligência artificial explicável no apoio à reabilitação neuromotora
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Data
Autores
Orientador
Brega, José Remo Ferreira 
Coorientador
Pós-graduação
Ciência da Computação - FC/FCT/IBILCE/IGCE
Curso de graduação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Tese de doutorado
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
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.
Resumo (inglês)
More and more solutions based on Artificial Intelligence are being used to solve problems in various fields. However, many people feel uncomfortable with this type of solution because they do not understand how it works. As a result, the so-called Explainable Artificial Intelligence (XAI) has emerged, seeking not only to provide the answers produced by Artificial Intelligence, but also to offer aspects of explainability, detailing the decisionmaking process and generating trust. The area of health is promising for the application of Explainable Artificial Intelligence, with the possibility of using it in the rehabilitation of
patients suffering from strokes and other diseases that affect neuromotor abilities. In this context, a literature review is presented on the use of Explainable Artificial Intelligence in Neuromotor Rehabilitation, a brief comparative study between the most popular libraries for this use and an in-depth look at the topic of evaluating explainability and the comprehension process. Based on the results obtained, a strategy was built for using XAI to support neuromotor rehabilitation, with a focus on classifying movements. As part of the use strategy, the MoveXAI tool was developed, which integrates the visualization
of the movement performed on an avatar with the explainability information. The tool is currently being tested and has shown relevant results, according to feedback from a researcher in the rehabilitation area.
Descrição
Palavras-chave
Inteligência Artificial, Inteligência Artificial Explicável, Uso, Classificação de Movimentos, Reabilitação Neuromotora, Artificial Intelligence, Explainable Artificial Intelligence, Usage, Movement Classification, Neuromotor Rehabilitation
Idioma
Português
Como citar
CAMARGO, Luiz Felipe de. Estratégia de uso de inteligência artificial explicável no apoio à reabilitação neuromotora. Brega, José Remo Ferreira. 2024. 132 f. Dissertação (Tese de Doutorado em Ciência da Computação) - Faculdade de Ciências, Universidade Estadual Paulista (UNESP), Bauru, 2024.
