MODELO PREDITIVO DE RISCO DE SARCOPENIA EM IDOSOS

Angel De Faveri; Paulo Ricardo Romão Silva; Luis Alexandre de Oliveira; Amanda Spiller

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Trabalho

Título do Trabalho

MODELO PREDITIVO DE RISCO DE SARCOPENIA EM IDOSOS

Autores

Angel De Faveri
Paulo Ricardo Romão Silva
Luis Alexandre de Oliveira
Amanda Spiller

Modalidade

Resumo Simples

Área temática

Ciências da Saúde

Data de Publicação

23/01/2026

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

pt-BR

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/xviiiconince/1264089-modelo-preditivo-de-risco-de-sarcopenia-em-idosos

ISSN

2675-5734

Palavras-Chave

Sarcopenia, Idosos, Inteligência Artificial, Machine Learning, Saúde

Resumo

Introdução: A sarcopenia é uma condição caracterizada pela perda progressiva de massa muscular, força e função física em idosos, afetando diretamente a qualidade de vida e associando-se a fatores como idade, sexo, escolaridade, condição socioeconômica e limitações funcionais. Nesse cenário, Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (Machine Learning, ML) têm se destacado como ferramentas promissoras na saúde, possibilitando a análise de dados, a identificação de padrões complexos e a construção de modelos preditivos aplicáveis à prevenção de doenças. Surge, assim, a perspectiva de estudos voltados à detecção precoce do risco de sarcopenia, permitindo intervenções preventivas mais eficazes. O objetivo deste estudo foi analisar, por meio de revisão bibliográfica, a utilização de Machine Learning na estimativa do risco de sarcopenia em idosos a partir de dados dietéticos, clínicos e de atividade física. Metodologia: A busca foi realizada em bases de dados nacionais e internacionais, incluindo artigos publicados nos últimos 11 anos que abordaram avaliação física, funcional e aplicação de aprendizado de máquina na saúde. Resultados: Os achados evidenciam a viabilidade de desenvolver modelos preditivos baseados em variáveis como ingestão alimentar, perfil antropométrico, nível de atividade física e histórico clínico. Estudos analisados demonstraram que o ML contribui para a detecção precoce de alterações relacionadas à sarcopenia, reforçando seu potencial como apoio à prática clínica. Conclusão: Conclui-se que a aplicação de IA e ML representa uma estratégia inovadora e eficiente para identificar o risco de sarcopenia, permitindo intervenções antecipadas que favorecem a prevenção e a melhora da qualidade de vida de idosos.

Título do Evento: XVIII CONINCE "A CIÊNCIA NOS UNE"
Cidade do Evento: Avaré
Título dos Anais do Evento: Congresso de Iniciação Científica Eduvale
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

FAVERI, Angel De et al.. MODELO PREDITIVO DE RISCO DE SARCOPENIA EM IDOSOS.. In: Congresso de Iniciação Científica Eduvale. Anais...Avaré(SP) Uneduvale, 2025. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/xviiiconince/1264089-MODELO-PREDITIVO-DE-RISCO-DE-SARCOPENIA-EM-IDOSOS. Acesso em: 13/03/2026