Development of software for the early detection of alzheimer's using artificial intelligence techniques
DOI:
https://doi.org/10.61799/2216-0388.2011Keywords:
Artificial Intelligence, Numpy, Scrum, Pattern RecognitionAbstract
can be concluded that the use of computer technology to improve the detection and treatment of Alzheimer's disease is critically important. An innovative tool can facilitate quality healthcare and patient follow-up.
The research focused on developing software, primarily to enable the analysis of medical data, incorporating machine learning algorithms. Appropriate methods were implemented to identify patterns in patients' clinical data, including brain images and cognitive tests. The research is descriptive and quantitative, allowing for the measurement and analysis of variables related to the software's accuracy in identifying signs of Alzheimer's disease. A Scrum development methodology was used, characterized by rapid iterations, constant feedback, and continuous software adaptation during development. The results demonstrate that the software identifies early signs of Alzheimer's with sufficient accuracy, potentially demonstrating the effectiveness of AI in this application. Overall, it
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