Autor: Denis Kalleb Oliveira Costa

Curso: Especialização em Aprendizado de Máquina (IFAM)

Orientador: Prof. Me. Eduardo Palhares Júnior

Banca Examinadora:

• Dra. Natasha Fioretto Aguero
• Prof. Me. Wenndisson da Silva Souza

Resumo

O diagnóstico precoce da Doença de Alzheimer representa um dos principais desafios da neurologia contemporânea. Este trabalho propõe uma abordagem automatizada baseada em técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para análise de literatura científica sobre biomarcadores sanguíneos. A partir da extração de mais de 6.000 artigos da base Web of Science, foram aplicados modelos pré-treinados da biblioteca spaCy, extração de palavras-chave com TF-IDF, modelagem de tópicos via LDA e métricas de similaridade vetorial. Os resultados demonstram que o modelo baseado em transformadores (spaCy TRF) apresenta maior precisão semântica em tarefas de extração e agrupamento textual, evidenciando sua superioridade para análises contextuais de larga escala.

Palavras-chave: Alzheimer, Biomarcadores, PLN, TF-IDF, LDA.

Documentos

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Anexos

2025_Denis___Análise_Automatizada_da_Literatura_sobre_Biomarcadores_Sanguíneos_no_Diagnóstico_Precoce_do_Alzheimer.pdf Template Apresentação TCC - Denis.pdf