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Aplicação de algoritmos de machine learning na avaliação do consumo alimentar: resultados da linha de base do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil)

Silva, Vanderlei Carneiro Da

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Faculdade de Saúde Pública 2021-02-10

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Aplicação de algoritmos de machine learning na avaliação do consumo alimentar: resultados da linha de base do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil)
  • Autor: Silva, Vanderlei Carneiro Da
  • Orientador: Benseñor, Isabela Judith Martins
  • Assuntos: Análise De Dados; Epidemiologia Nutricional; Dieta; Clustering; Sistema De Recomendação; Data Analysis; Diet; Nutritional Epidemiology; Recommendation System
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: Introdução: A avaliação do consumo alimentar permite gerar conhecimento sobre a alimentação de indivíduos e populações, além de identificar os determinantes e tendências no consumo. Com ela é possível planejar ações, orientar serviços e implementar políticas públicas de saúde adequadas as necessidades da população. Com o apoio da tecnologia é possível automatizar algumas etapas do processo de análise de dados, com redução do tempo e recursos necessários, especialmente em grandes grupos. Entretanto, em países como o Brasil, ainda são escassas as aplicações de algoritmos de machine learning na avaliação da dieta. Objetivo: Aplicar algoritmos de machine learning na avaliação do consumo alimentar de servidores públicos em um grande estudo brasileiro. Métodos: Este estudo analisou transversalmente os dados da linha de base do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil). A partir destes dados, para explorar e classificar padrões alimentares, foi utilizado o algoritmo de cluster - K-Means. Na sequência, quatro algoritmos preditivos - Support Vector Machines (SVM), Decision Trees (DT), Naïve Bayes (NB), K-Nearest Neighbours (Knn) - foram aplicados incluindo variáveis demográficas, socioeconômicas e clínicas para predizer padrões alimentares. Adicionalmente, Sistemas de Recomendações foram construídos com algoritmos de Filtragem Colaborativa Baseada em Usuário e Itens (UBCF / IBCF) para o aconselhamento personalizado de dieta. As análises foram realizadas com a utilização do ambiente R. Resultados: Dois padrões alimentares foram derivados na amostra. O primeiro padrão, rotulado como \"Padrão Ocidental\", no qual os participantes apresentaram ingestões médias superiores para cereais refinados, feijões, carnes vermelhas e processadas, leite e produtos lácteos com alto teor de gorduras e bebidas adoçadas, quando comparados aqueles incluídos no outro padrão. O segundo padrão, rotulado como \"Padrão Prudente\", os participantes apresentaram consumo superior de frutas, vegetais, cereais integrais, aves, peixes, leite e produtos lácteos com redução de gorduras. Para a construção dos Sistemas de Recomendações foi fixado o limite de cinco itens, por participante, para evitar recomendações extensas e inespecíficas sobre a dieta (precisão entre 90% [IBCF] e 91% [UBCF]). Conclusão: Através da aplicação de algoritmos de machine learning foi possível realizar a análise de dados sobre o consumo, predizer padrões e personalizar recomendações sobre a dieta. Com o apoio das técnicas utilizadas, é possível subsidiar profissionais na gestão e no planejamento de ações de educação alimentar e nutricional personalizadas.
  • DOI: 10.11606/T.6.2021.tde-23042021-163016
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Faculdade de Saúde Pública
  • Data de criação/publicação: 2021-02-10
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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