ALZCHECK: INTELLIGENT SYSTEM TO SUPPORT THE EARLY DIAGNOSIS OF ALZHEIMER'S DISEASE
Abstract
This work presents AlzCheck, an intelligent decision support system for early diagnosis of Alzheimer’s disease, designed with emphasis on predictive performance, interpretability, and clinical usability. The system employs a supervised Random Forest model to classify patients into Non-Alzheimer and Alzheimer groups from structured clinical data, achieving an overall accuracy of 95. The solution is built on a microservices architecture integrated through a RESTful API, with independent modules for authentication, user management, medical data handling, prediction, explanation, and report generation, which supports scalability, modularity, and secure data management. In addition to prediction, AlzCheck incorporates a textual explanation service powered by a generative language model that converts model outputs into understandable descriptions and care recommendations in natural language. The results suggest that the system is a promising tool to support the early diagnosis of Alzheimer’s disease and to facilitate the integration of AI-based solutions into real clinical environments.
Author Biographies
Bacharela em Sistemas de Informação pela Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA).
Bacharel em Sistemas de Informação pela Universidade Federal Rural do Semi-Árido - UFERSA. Pesquisador Colaborador do Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA), São José dos Campos-SP.
Doutora em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Ceará (UFC). Professora da Universidade Federal Rural do Semi-Árido - UFERSA, Angicos-RN.
Doutora em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Campina Grande (UFCG). Professora da Universidade Federal da Paraíba (UFPB), João Pessoa-PB.
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