Sistema de Recomendação Nutricional para Pacientes com Diabetes Mellitus Tipo 2

• Autor(a) principal: Batista, Sara Catarina Mendes
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.22/17589
• topic: Sistemas de Recomendação; Filtragem Colaborativa; Diabetes Mellitus Tipo 2; Recommender Systems; Collaborative Filtering; Type 2 Diabetes Mellitus

A diabetes mellitus tipo 2 é considerada uma das doenças crónicas mais comuns no mundo. Atualmente ainda não existe uma cura, mas o tratamento assenta num controlo e acompanhamento contínuo da mesma. A autogestão da doença faz parte de uma das soluções previstas, uma vez que pode incentivar à adoção de hábitos saudáveis. São vários os métodos que podem ser praticados nesta autogestão, nomeadamente métodos tradicionais que estão dependentes do uso de papel e caneta, como diários de alimentos, que se revelam pouco eficazes e não correspondem, sempre, às necessidades do utilizador. Isto leva à necessidade de desenvolver sistemas que mitiguem esses problemas e que sejam capazes de auxiliar o paciente no controlo da doença no seu dia a dia. Sendo assim, faz sentido estudar uma abordagem que permita ao utilizador registar o seu perfil, a sua rotina diária obtendo, por fim, recomendações tendo em conta esses dados. Para atingir esse objetivo foi desenvolvido, no trabalho descrito nesta dissertação, um sistema de recomendação, associado a uma aplicação móvel, que visa proporcionar ao paciente uma autogestão da doença em questão. Este sistema, recomenda ao utilizador alimentos, de acordo com o seu registo diário e com as suas preferências alimentares, adaptando-se às necessidades do mesmo. Para o desenvolvimento do sistema de recomendação, optou-se por um algoritmo cuja técnica abordada é baseada em filtragem colaborativa, sendo que considera os alimentos que o utilizador classificou, mas também classificações atribuídas por outros utilizadores, apresentando-os como uma possível solução. Para perceber os comportamentos do sistema desenvolvido, foram definidos casos de teste para analisar os diferentes cenários de um dia a dia do paciente, no que diz respeito aos alimentos que ingere, e aos valores nutritivos dos mesmos. Por fim, os resultados obtidos permitem concluir que o sistema desenvolvido recomenda de acordo com as preferências do utilizador, mas também de outros através das classificações que foram atribuídas aos alimentos.