Identificação da Doença de Parkinson com Aprendizado Profundo: uma revisão integrativa

Objetivo: Buscou-se identificar e analisar os trabalhos cientificos que tratam da identificacao precoce da doenca de Parkinson em propostas que associam uso de smartphones e aprendizagem de maquina profundo.  Metodos:  A busca foi realizada nas bases de dados IEEE Xplore Digital Library, Web of Science e PubMed. Dos 9 artigos identificados no IEEE Xplore, dos 7 identificados na base do Web of Science e dos 8 identificados no PubMed, apos as fases de triagem e aplicacao de criterios de exclusao, restaram 10 artigos. Desses 10, 4 foram publicados em revistas cientificas e 6 em conferencias, no periodo de 2018 a 2020. Resultados: Apos analise dos artigos, verificou-se a existencia de duas abordagens de identificacao da doenca de Parkinson: a identificacao da doenca, no estagio inicial, por meio da voz e a identificacao da doenca, em um estagio mais avancado, por meio dos sintomas motores. Com relacao ao tipo de arquitetura de aprendizagem de maquina, a maioria dos trabalhos usou redes neurais convolutivas. Apenas tres trabalhos utilizaram redes neurais recorrentes. Conclusoes: Permanece ainda o desafio, em face das limitacoes de hardware e poder computacional, a possibilidade de embarcar o metodo de aprendizado profundo em smartphones.