Aplicação de Redes Perceptron Multicamadas no Diagnóstico da Doença de Alzheimer com IA Explicável
Resumo
Este artigo apresenta o desenvolvimento de uma rede neural do tipo MultiLayer Perceptron (MLP) para a classificação binária da Doença de Alzheimer (DA), utilizando dados clínicos estruturados. O objetivo é oferecer uma alternativa de baixo custo e alta sensibilidade para a triagem inicial, superando as barreiras socioeconômicas associadas aos exames de imagem. A metodologia envolveu o pré-processamento de 2.149 registros, incluindo normalização e balanceamento de classes, além de uma arquitetura otimizada com Batch Normalization, Dropout e regularização L2. Os resultados demonstraram uma acurácia de 79,07% e uma sensibilidade (recall) de 87,5%. Conclui-se que o modelo é eficaz na minimização de falsos negativos em cenários com infraestrutura limitada.
