IMPORTÂNCIA DO ÍNDICE FOWLKES-MALLOWS (IMF), DO COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO DE MATTHEWS (MCC) E DO ÍNDICE YOUDEN (IY) NOS CLASSIFICADORES DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA ÁREA DA SAÚDE
Authors: Vilela Junior Guanis de Barros , Lima Bráulio Nascimento , Ribeiro Heros Ferreira , Rodrigues Marcelo Francisco , Pereira Adriano de Almeida , Oliveira José Ricardo Lourenço de , Silio Luís Felipe , Passos Ricardo Pablo 
Published: August 2022

Introdução: Os classificadores utilizados nos algoritmos da inteligência artificial precisam ser avaliados com métricas que sejam capazes de aferir a confiabilidade de seus outputs. A maioria deles utiliza o número de valores verdadeiros positivos e negativos, além dos valores falsos positivos e negativos, obtidos a partir da matriz de confusão, seja ela de uma ordem nxn qualquer. Um dos maiores desafios do machine learning é minimizar o overfitting, pois com ele ocorre uma superestimação da eficiência e confiabilidade do algoritmo. Objetivo: avaliar o Índice de Fowlkes–Mallows (FMI), Coeficiente de Correlação de Matthews (MCC) e Índice de Youden (IY) em redes neurais convolucionais (CNN) e classificadores K-Nearst Neighbours (KNN), Regressão Linear (RL), Random Forest (RF) em cenários circunscritos a identificação de movimentos corporais, identificação e diagnóstico de patologias no sistema locomotor humano. Métodos: foram considerados quatro cenários de investigação: 1) CNN para identificação, a partir de registros filmográficos, dos movimentos correr, caminhar, saltar para cima e agachar. 2) KNN para identificação dos movimentos corrida estacionária, burpee, polichinelo e marcha estacionária a partir de dados cinemáticos de aceleração e velocidade angular. 3) CNN para identificação de desvios escolióticos patológicos na coluna lombar a partir de imagens de RX. 4) CNN para identificação e classificação de artrite de joelho a partir de imagens de RX. 5) KNN, RF e RL para classificação de ações de jogo no voleibol a partir de scout de partidas. Todos esses cenários fazem parte de projetos de doutoramentos junto ao Programa de Pós-Graduação em Ciências do Movimento Humano (CMH) da Universidade Metodista de Piracicaba (UNIMEP) que estão vinculados ao projeto integrado “Métodos da Inteligência Artificial Aplicados na Análise do Movimento Humano”, sob o protocolo CAAE no 33912120.9.0000.5507 e aprovada sob parecer no 4.126.546 do Comitê de Ética. Resultados e discussão: no cenário 1, FMI=0,966; MCC=0,932; IY=0,932; tais resultados corroboram com robustez a acurácia, a precisão, a especificidade e a sensibilidade da CNN, apresentando as melhores métricas. No cenário 2, FMI=0,807; MCC=0,759; IY=0,673; sendo MCC<0,800 e IY<0,700, consequências prováveis da moderada sensibilidade da KNN. No cenário 3, FMI=0,934; MCC=0,894; IY=0,877, sendo o segundo mais eficiente dos cenários, evidenciando a confiabilidade da CNN. No cenário 4, FMI=0,877; MCC=0,864; IY=0,913, se constatou um equilíbrio entre as métricas atestando a confiabilidade do algoritmo em classificar a artrite de joelho. No cenário 5, para KNN=1,00; para RF, FMI=0,980; para RL, FMI=0,980, resultados considerados robustos; nesse cenário não foram calculados o MCC e IY dada a impossibilidade matemática decorrente do fato de que VN=FN=0,00 para o KNN, RF e RL. Conclusão: As métricas FMI, MCC e IY devem ser calculadas sempre que possível em algoritmos inteligentes, uma vez que conseguem identificar valores fruto de provável overfitting na capacidade preditiva destes classificadores e redes neurais convolucionais.