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) (2021)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, VANDERLEI CARNEIRO DA - FSP
- Unidade: FSP
- DOI: 10.11606/T.6.2021.tde-23042021-163016
- Subjects: ANÁLISE DE DADOS; EPIDEMIOLOGIA NUTRICIONAL; DIETA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; COMPORTAMENTO ALIMENTAR
- Keywords: Clustering; Sistema de Recomendação
- Language: Português
- Abstract: 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.
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- Data da defesa: 10.02.2021
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ABNT
SILVA, Vanderlei Carneiro da. 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). 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.11606/T.6.2021.tde-23042021-163016. Acesso em: 18 maio 2025. -
APA
Silva, V. C. da. (2021). 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) (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://doi.org/10.11606/T.6.2021.tde-23042021-163016 -
NLM
Silva VC da. 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) [Internet]. 2021 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.11606/T.6.2021.tde-23042021-163016 -
Vancouver
Silva VC da. 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) [Internet]. 2021 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.11606/T.6.2021.tde-23042021-163016 - Aposentadoria, alimentação e fatores de risco à saúde no Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil)
- Recommender system based on collaborative filtering for personalized dietary advice: a cross-sectional analysis of the ELSA-Brasil Study
- Diet Quality of Workers and Retirees: A Cross-sectional Analysis of the Brazilian Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brasil)
- Clustering analysis and machine learning algorithms in the prediction of dietary patterns: Cross-sectional results of the Brazilian Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brasil)
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.6.2021.tde-23042021-163016 (Fonte: oaDOI API)
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