MarakaTom: Uma Interface Musical Humano-Computador para Otimização da Musicoterapia para Idosos com Demência

Resumo

A demência, condição que afeta principalmente a capacidade de memorização de um indivíduo, foi a sétima causa de morte no mundo em 2019. Atinge 55 milhões de pessoas, mas em 2050 deverá atingir cerca de 139 milhões (WHO, 2021). Por ser uma doença que não tem cura, o tratamento mais comum consiste na prescrição de medicamentos. Esse tratamento é muito comum, mas pode gerar efeitos colaterais devido à polifarmácia. Um tratamento alternativo e não farmacológico é a musicoterapia (NUNES, 2020). Realizada apenas por profissionais qualificados, a musicoterapia pode ser classificada como passiva (onde o paciente apenas ouve a música) e ativa (onde o paciente participa da construção da música). A interação Humano-Computador tem característica multidisciplinar e tem por objetivo tornar máquinas sofisticadas mais acessíveis quanto à interação, para os potenciais usuários (CARVALHO, 2003). MarakaTom é uma interface musical humano-computador no formato de aplicativo para dispositivos móveis que visa facilitar sessões de musicoterapia passiva para idosos com sintomas iniciais de demência. É um sistema de recomendação musical capaz de indicar músicas de acordo com o gênero musical e/ou emoção que a música pode despertar. O musicoterapeuta também pode criar playlists personalizadas para cada paciente, tornando a terapia mais individualizada. Além disso, nosso objetivo é difundir essa prática integrativa como tratamento de demências. Para a realização deste projeto, inicialmente foram feitos testes para avaliar qual o melhor algoritmo de aprendizado de máquina a ser usado. Posteriormente, um mapa mental foi construído, para melhor visualização das telas da aplicação e a interação do usuário com o sistema. Em seguida, foram feitos o diagrama de caso de uso e o fluxograma do funcionamento do sistema. Por fim, utilizando o Figma, telas de baixa fidelidade foram desenvolvidas para demonstrar um pouco do design e como as telas do aplicativo vão se comportar. O algoritmo que obteve melhor desempenho para executar a recomendação musical foi o Random Forest.