Estudo de sistemas de inferência neuro-fuzzy adaptativo para estimativa e interpretação de parâmetros na modelagem de doenças

Abstract

A área de Inteligência Artificial (IA) tem sofrido grandes avanços nos últimos anos, gerando grande influência na sociedade. Um dos fatores que possibilitou tais avanços foi o aprimoramento de modelos de aprendizado profundo, que tem como base as Redes Neurais Artificiais (RNAs). As RNAs foram inspiradas em redes neurais biológicas, através do estudo do funcionamento dos neurônios, em que a sua ativação depende dos estímulos recebidos por outros neurônios. Neste trabalho, exploramos o método ANFIS e suas consequências na interpretabilidade de modelos gerados por RNAs, com foco na estimativa e interpretação de parâmetros na modelagem de doenças e auxílio na tomada de decisão em diagnósticos médicos.