{"id":40112,"date":"2025-05-20T08:08:00","date_gmt":"2025-05-20T06:08:00","guid":{"rendered":"https:\/\/neuronup.com\/?p=40112"},"modified":"2025-05-20T08:08:00","modified_gmt":"2025-05-20T06:08:00","slug":"previsao-de-resultados-de-jogadores-por-meio-de-ta-lstm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/neuronup.com\/br\/investigacao\/novas-tecnologias\/previsao-de-resultados-de-jogadores-por-meio-de-ta-lstm\/","title":{"rendered":"Previs\u00e3o de resultados de jogadores com TA-LSTM."},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-xl-font-size wp-block-paragraph\">Elina Filatova, cientista de Dados da NeuronUP, exp\u00f5e neste artigo como o modelo <strong>Time-Aware LSTM (TA-LSTM) permite prever com alta precis\u00e3o os resultados dos usu\u00e1rios<\/strong> mesmo quando seus dados s\u00e3o gerados de maneira irregular. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En <a href=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/\">NeuronUP<\/a> implementamos activamente los m\u00e9todos m\u00e1s avanzados de aprendizaje autom\u00e1tico que nos permiten predecir con alta precisi\u00f3n el comportamiento de los usuarios, identificar tendencias y pronosticar resultados futuros bas\u00e1ndonos en sus datos hist\u00f3ricos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sin embargo, <strong>los enfoques tradicionales del aprendizaje autom\u00e1tico enfrentan dificultades cuando los datos se generan de forma irregular<\/strong> y los intervalos entre observaciones son ca\u00f3ticos o espec\u00edficos para cada usuario. En tales casos, los modelos convencionales se vuelven ineficaces, ya que no consideran el ritmo y la frecuencia \u00fanicos de la actividad de cada persona.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Precisamente <strong>para resolver este problema utilizamos una versi\u00f3n especial de la red neuronal LSTM<\/strong>, denominada Time-Aware LSTM (TA-LSTM). Este modelo es capaz de considerar eficazmente los intervalos temporales entre eventos, permitiendo predecir series temporales incluso cuando los datos son irregulares.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Objetivo do estudo e principais dificuldades<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En NeuronUP contamos con <a href=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/produto\/neuronup-score\/\">m\u00e9tricas del usuario<\/a> provenientes de d\u00edas anteriores, con el objetivo de predecir sus resultados la pr\u00f3xima vez que realice la actividad. A primera vista, esto podr\u00eda parecer una tarea sencilla, pero en la pr\u00e1ctica real surgen varias dificultades importantes:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Ritmo individual de los usuarios<\/strong>: Cada usuario tiene un patr\u00f3n \u00fanico de entrenamiento; algunos juegan diariamente, otros semanalmente, y algunos pueden hacer pausas prolongadas de hasta un mes, regresando inesperadamente a las actividades. Por ejemplo, Alex entrena de forma estable cada d\u00eda, mientras que Jos\u00e9 prefiere intervalos semanales. Si se promedian sus resultados sin considerar esta frecuencia, se perder\u00e1n detalles cruciales.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Variedad de actividades y su impacto diferencial en los usuarios<\/strong>: Las actividades en NeuronUP est\u00e1n dise\u00f1adas para mejorar distintas funciones cognitivas como la memoria, la atenci\u00f3n y la l\u00f3gica, entre otras. Cada actividad posee un nivel de dificultad particular que var\u00eda seg\u00fan el usuario. Lo que resulta sencillo para una persona, podr\u00eda representar un gran desaf\u00edo para otra.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Enfoque en actividades espec\u00edficas<\/strong>: Los especialistas en NeuronUP determinan qu\u00e9 actividades asignar a cada usuario. Por ejemplo, Carmen realiza regularmente ejercicios de memoria, l\u00f3gica y matem\u00e1ticas, mientras que Pablo prefiere exclusivamente ejercicios de atenci\u00f3n. Por tanto, el modelo predictivo debe considerar el camino personalizado de cada jugador.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por supuesto, todos <strong>estos matices complican tanto el proceso adecuado de preparaci\u00f3n de datos como el propio entrenamiento de los modelos de aprendizaje <\/strong>autom\u00e1tico. Ignorar el ritmo individual de los jugadores, sus intervalos irregulares y los diferentes niveles de dificultad de las actividades inevitablemente conduce a la p\u00e9rdida de informaci\u00f3n clave. Como consecuencia, existe el riesgo de obtener predicciones menos precisas, lo que a su vez puede reducir la eficacia de las recomendaciones personalizadas en NeuronUP.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group br-0111 has-primary-background-color has-background has-dark-background has-sm-padding-top has-sm-padding-left has-sm-padding-right has-xxl-margin-top\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-8f761849 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<figure class=\"wp-block-image size-full desktop-position-absolute desktop-bottom-0 mobile-width-50 mobile-m-inline-auto has-xl-margin-top\"><img decoding=\"async\" width=\"292\" height=\"338\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/certificado-de-produto.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-31568\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/certificado-de-produto-259x300.webp 259w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/certificado-de-produto.webp 292w\" sizes=\"(max-width: 292px) 100vw, 292px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<h2 class=\"wp-block-heading has-white-color has-text-color\"><strong>Inscreva-se<\/strong> <br>na nossa <br>Newsletter<\/h2>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button--1\" style=\"--button-outline-color:var(--color-white);--button-outline-color-hover:rgba(0,0,0,0.8);\"><a class=\"wp-block-button__link button button-outline   wp-element-button\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/newsletter\/\">Inscreva-se<\/a><\/div>\n\n<\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:40px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Solu\u00e7\u00e3o: Time-Aware LSTM<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Para superar eficazmente todas las dificultades <\/strong>mencionadas anteriormente, el equipo de datos de NeuronUP <strong>desarroll\u00f3 una soluci\u00f3n espec\u00edfica <\/strong>basada en el modelo personalizado Time-Aware LSTM (TA-LSTM). Esta es una versi\u00f3n mejorada de la red neuronal est\u00e1ndar LSTM, que es capaz de considerar no s\u00f3lo los eventos en las series temporales, sino tambi\u00e9n los intervalos de tiempo entre ellos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Preparaci\u00f3n de datos: \u00bfpor qu\u00e9 es tan importante la diferencia temporal?<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nuestro modelo recibe como entrada datos preparados de una manera espec\u00edfica. Cada registro es una <strong>matriz bidimensional<\/strong> que contiene los resultados secuenciales de un jugador, <strong>ordenados cronol\u00f3gicamente<\/strong>, as\u00ed como los intervalos de tiempo en d\u00edas entre cada vez que realiz\u00f3 la actividad. Para entender por qu\u00e9 es tan importante considerar la diferencia temporal, conozcamos a dos personajes que nos ayudar\u00e1n a ilustrar este punto de manera clara.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Imaginemos un marat\u00f3n llamado &#8220;El m\u00e1s r\u00e1pido y \u00e1gil&#8221;, para el cual se est\u00e1n preparando dos atletas:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Neuronito <\/strong>\u2013 un deportista disciplinado y determinado. Nunca se salta un entrenamiento, trabaja en s\u00ed mismo todos los d\u00edas y cuida meticulosamente su alimentaci\u00f3n. Neuronito progresa constantemente: con cada nueva sesi\u00f3n de entrenamiento se vuelve m\u00e1s r\u00e1pido, resistente y seguro de s\u00ed mismo. Dado su ritmo de preparaci\u00f3n estable, podemos predecir f\u00e1cilmente que tendr\u00e1 un excelente desempe\u00f1o en el marat\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-1024x1024.webp\" alt=\"Personagem azul sorridente com toalha na cabe\u00e7a, em uma academia cercado de pesos, aparelho de exerc\u00edcios e kettlebells.\" class=\"wp-image-40115\" style=\"width:600px\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-24x24.webp 24w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-48x48.webp 48w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-80x80.webp 80w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-96x96.webp 96w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-150x150.webp 150w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-300x300.webp 300w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-768x768.webp 768w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-1024x1024.webp 1024w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-1536x1536.webp 1536w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-2048x2048.webp 2048w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">&#8220;Neuronito&#8221;. Elabora\u00e7\u00e3o pr\u00f3pria.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Lentonito <\/strong>\u2013 un atleta talentoso, pero menos disciplinado. Sus entrenamientos son irregulares. Hoy entrena con entusiasmo, pero ma\u00f1ana prefiere descansar disfrutando de su paella y un buen jam\u00f3n. Estas sesiones inconstantes generan fluctuaciones en su rendimiento: a veces mejora, otras veces no, pero sin un crecimiento estable. Es probable que Lentonito llegue a la meta con resultados menos impresionantes.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-1024x1024.webp\" alt=\"Personagem azul em forma de gota com \u00f3culos de sol segurando um coquetel; fundo tropical com duas palmeiras e uma rede vermelha.\" class=\"wp-image-40116\" style=\"width:600px\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-24x24.webp 24w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-48x48.webp 48w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-80x80.webp 80w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-96x96.webp 96w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-150x150.webp 150w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-300x300.webp 300w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-768x768.webp 768w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-1024x1024.webp 1024w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-1536x1536.webp 1536w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-2048x2048.webp 2048w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">&#8220;Lentocito&#8221;. Elabora\u00e7\u00e3o pr\u00f3pria.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">De esta manera, hemos visto con un ejemplo sencillo cu\u00e1nto influyen los intervalos de tiempo entre eventos en los resultados finales. Precisamente esta informaci\u00f3n sobre estabilidad y regularidad en los &#8220;entrenamientos&#8221; es la que proporcionamos a nuestra modelo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Si no consideramos los intervalos de tiempo, el modelo percibir\u00eda a estos dos atletas como iguales<\/strong>, sin notar la diferencia en su enfoque de entrenamiento. Pero TA-LSTM detecta esta caracter\u00edstica clave, analiza los intervalos individuales entre eventos y realiza predicciones m\u00e1s precisas, teniendo en cuenta el ritmo \u00fanico de cada participante (o en nuestro caso en NeuronUP, del usuario).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00a1Pero eso no es todo! Como habr\u00e1s notado, tambi\u00e9n mencionamos la alimentaci\u00f3n de Neuronito y Lentonito. No precisamente por casualidad, sino porque estos datos representan caracter\u00edsticas adicionales que tambi\u00e9n influyen significativamente en el resultado final.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">De manera similar, <strong>nuestro modelo es capaz de considerar no s\u00f3lo los intervalos de tiempo, sino tambi\u00e9n otras caracter\u00edsticas importantes<\/strong>, como la edad, el g\u00e9nero, el diagn\u00f3stico e incluso las preferencias de los usuarios. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esto <strong>permite mejorar considerablemente la precisi\u00f3n de las predicciones<\/strong>, tal como en nuestro ejemplo con los protagonistas, donde tomamos en cuenta su r\u00e9gimen alimenticio y su influencia en el \u00e9xito.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Detalhes t\u00e9cnicos <\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ahora que hemos visto el concepto principal, pasemos al <strong>aspecto t\u00e9cnico del funcionamiento del modelo Time-Aware LSTM (TA-LSTM)<\/strong>. Este modelo es una modificaci\u00f3n de la celda LSTM est\u00e1ndar, dise\u00f1ada espec\u00edficamente para tener en cuenta los intervalos de tiempo entre eventos secuenciales.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El objetivo principal de TA-LSTM es la <strong>actualizaci\u00f3n adaptativa del estado interno de memoria del modelo en funci\u00f3n del tiempo transcurrido desde la \u00faltima observaci\u00f3n<\/strong>. Este enfoque es crucial cuando se trabaja con series temporales irregulares, exactamente el tipo de datos con los que tratamos en NeuronUP.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El vector de entrada en el instante de tiempo t est\u00e1 representado como:<\/p>\n\n\n\n[text{inputs}_{t} = [x_{t},,Delta t]]\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Donde:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>(x_t in mathbb{R}^d) &#8211; es el vector de caracter\u00edsticas que describe el evento actual (cada d\u00eda que se realiza la actividad).<\/li>\n\n\n\n<li>(Delta t in mathbb{R}) &#8211; es el intervalo de tiempo entre la observaci\u00f3n actual y la anterior.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los estados anteriores del modelo se representan de la manera est\u00e1ndar:<\/p>\n\n\n\n[h_{t-1},; C_{t-1}]\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Donde:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>(h_{t-1}) &#8211; es el vector de estado oculto en el paso anterior.<\/li>\n\n\n\n<li>(C_{t-1}) &#8211; es el estado de memoria (celda LSTM) en el paso anterior.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para levar em conta a influ\u00eancia do intervalo de tempo t, o modelo emprega um mecanismo especial de atenua\u00e7\u00e3o da mem\u00f3ria, descrito pela seguinte f\u00f3rmula:<\/p>\n\n\n\n[gamma_t = e^{-text{RELU}(w_d cdot Delta t + b_d)}]\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Onde:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>(w_d, ; b_d) &#8211; s\u00e3o par\u00e2metros trein\u00e1veis do modelo.<\/li>\n\n\n\n<li>(text{RELU}(x) = max(0, x)) &#8211; \u00e9 a fun\u00e7\u00e3o de ativa\u00e7\u00e3o que evita valores negativos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O coeficiente de atenua\u00e7\u00e3o (gamma_t) controla a atualiza\u00e7\u00e3o do estado de mem\u00f3ria.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A atualiza\u00e7\u00e3o da mem\u00f3ria \u00e9 definida como:<\/p>\n\n\n\n[bar{C}_{t-1} = gamma_t cdot C_{t-1}]\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Isso significa que quando o intervalo de tempo  aumenta, o valor de  tende a zero, o que provoca um maior &#8220;esquecimento&#8221; dos estados de mem\u00f3ria anteriores.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No passo seguinte, o estado de mem\u00f3ria corrigido (bar{C}_{t-1}) \u00e9 introduzido nas equa\u00e7\u00f5es padr\u00e3o do LSTM:<\/p>\n\n\n\n[h_t, ; C_t = text{LSTM}(x_{t&#8217;}, h_{t-1}, bar{C}_{t-1})]\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Os valores de sa\u00edda (h_t) e o estado de mem\u00f3ria atualizado (C_t) s\u00e3o utilizados no passo seguinte do modelo, o que garante uma previs\u00e3o precisa e a capacidade de considerar intervalos de tempo irregulares entre eventos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Por que utilizar a previs\u00e3o?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O uso da previs\u00e3o nos <strong>permite antecipar com alta precis\u00e3o os resultados futuros de um paciente<\/strong>, analisando previamente seus dados atrav\u00e9s do nosso modelo personalizado TA-LSTM. Para verificar a precis\u00e3o das previs\u00f5es, tomamos uma amostra de dados de pacientes reais e aplicamos o modelo com base em seus registros pr\u00e9vios de atividade. O \u00faltimo dia de atividade de cada paciente foi exclu\u00eddo dos dados para comparar o resultado real com a previs\u00e3o gerada pelo modelo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Na maioria dos casos, os resultados previstos <\/strong>pelo nosso modelo <strong>coincidiram estreitamente com os valores reais<\/strong> dos jogadores. No entanto, tamb\u00e9m identificamos algumas exce\u00e7\u00f5es interessantes nas quais a previs\u00e3o diferiu significativamente do resultado real.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por exemplo, no gr\u00e1fico a seguir (Imagem 1), \u00e9 poss\u00edvel observar o progresso do paciente (linha azul) e a previs\u00e3o correspondente do modelo (linha vermelha). \u00c0 primeira vista, a diferen\u00e7a parece bastante grande: o paciente manteve um desempenho alto e est\u00e1vel durante todo o per\u00edodo de observa\u00e7\u00e3o, mas seu \u00faltimo resultado foi inesperadamente muito mais baixo do que o previsto. Neste caso, a previs\u00e3o do modelo parecia muito mais l\u00f3gica do que o resultado real.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Por que isso aconteceu?<\/h3>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image image-interface\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"420\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-1-Evolucion-diaria-del-paciente-1024x420.webp\" alt=\"Gr\u00e1fico de evolu\u00e7\u00e3o di\u00e1ria: eixo temporal, pontua\u00e7\u00e3o 0\u20131; pontos azuis Progresso Real e linha vermelha Pontua\u00e7\u00e3o Prevista.\" class=\"wp-image-40348\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-1-Evolucion-diaria-del-paciente-300x123.webp 300w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-1-Evolucion-diaria-del-paciente-768x315.webp 768w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-1-Evolucion-diaria-del-paciente-1024x420.webp 1024w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-1-Evolucion-diaria-del-paciente-1536x630.webp 1536w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-1-Evolucion-diaria-del-paciente.webp 1647w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Imagem 1. Evolu\u00e7\u00e3o di\u00e1ria do paciente.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A raz\u00e3o revelou-se simples mas importante: em todos os dias anteriores, o paciente jogou em n\u00edveis (fases) mais f\u00e1ceis, obtendo pontua\u00e7\u00f5es consistentemente altas. No entanto, no \u00faltimo dia, escolheu a fase 6, que era mais dif\u00edcil, o que provocou uma queda not\u00e1vel em seu desempenho (Imagem 2).<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image image-interface\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"454\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-2-Evolucion-del-paciente-con-detalle-de-fases-1024x454.webp\" alt=\"Gr\u00e1fico de barras que mostra a evolu\u00e7\u00e3o di\u00e1ria de um paciente com fases 4, 5 e 6 e pontua\u00e7\u00e3o entre 0 e 1, entre 04\/09\/2024 e 16\/10\/2024.\" class=\"wp-image-40349\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-2-Evolucion-del-paciente-con-detalle-de-fases-300x133.webp 300w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-2-Evolucion-del-paciente-con-detalle-de-fases-768x341.webp 768w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-2-Evolucion-del-paciente-con-detalle-de-fases-1024x454.webp 1024w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-2-Evolucion-del-paciente-con-detalle-de-fases.webp 1522w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Imagem 2. Evolu\u00e7\u00e3o do paciente com detalhe das fases.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dessa forma, <strong>a previs\u00e3o do modelo permitiu reconhecer um desvio inesperado do comportamento habitual <\/strong>do paciente, identificando que foi causado por um aumento no n\u00edvel de dificuldade.<\/p>\n\n\n\n<pEssa abordagem proporciona aos profissionais da NeuronUP uma ferramenta poderosa para detectar a tempo esse tipo de situa\u00e7\u00f5es e analisar rapidamente as causas dos desvios.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclus\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>O uso do Time-Aware LSTM abre novas possibilidades <\/strong>para a previs\u00e3o precisa de s\u00e9ries temporais com intervalos irregulares. Ao contr\u00e1rio dos modelos tradicionais, o TA-LSTM \u00e9 <strong>capaz de se adaptar ao ritmo \u00fanico de cada jogador<\/strong>, levando em conta suas pausas e intervalos de atividade. Gra\u00e7as a essa abordagem, nossa plataforma de estimula\u00e7\u00e3o cognitiva n\u00e3o apenas pode prever com precis\u00e3o os resultados futuros dos pacientes, como tamb\u00e9m detectar de maneira oportuna poss\u00edveis anomalias ou desvios inesperados.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Na NeuronUP valorizamos o seu tempo e <a href=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/produto\/\">sempre buscamos aplicar as tecnologias mais eficazes, inovadoras e avan\u00e7adas<\/a>. Fique atento \u00e0s nossas atualiza\u00e7\u00f5es, o melhor est\u00e1 por vir!<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Bibliograf\u00eda<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li class=\"has-sm-font-size\">Lechner, Mathias, and Ramin Hasani. \u201cLearning Long-Term Dependencies in Irregularly-Sampled Time Series.\u201d <em>arXiv preprint arXiv:2006.04418<\/em>, vol. -, no. -, 2020, pp. 1-11.<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-sm-font-size\">Michigan State University, et al. \u201cPatient Subtyping via Time-Aware LSTM Networks.\u201d <em>Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD &#8217;17)<\/em>, vol. -, no. -, 2017, pp. 65-74.<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-sm-font-size\">Nguyen, An, et al. \u201cTime Matters: Time-Aware LSTMs for Predictive Business Process Monitoring.\u201d <em>Lecture Notes in Business Information Processing, Process Mining Workshops\u200b<\/em>, vol. 406, no. -, 2021, pp. 112\u2013123.<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-sm-font-size\">Schirmer, Mona, et al. \u201cModeling Irregular Time Series with Continuous Recurrent Units.\u201d <em>Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning (ICML 2022)\u200b<\/em>, vol. 162, no. -, 2022, pp. 19388-19405.<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-sm-font-size\">\u201cTime aware long short-term memory.\u201d <em>Wikipedia<\/em>, https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Time_aware_long_short-term_memory. Accessed 12 March 2025.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Se voc\u00ea gostou deste artigo sobre a <strong>previs\u00e3o de resultados de jogadores por meio do TA-LSTM<\/strong>, certamente se interessar\u00e1 por estes artigos da NeuronUP:<\/h3>\n\n<div class=\"mai-grid entries entries-grid has-boxed has-image-full\" style=\"--entry-title-font-size:var(--font-size-lg);--align-text:start;--entry-meta-text-align:start;\"><div class=\"entries-wrap has-columns\" style=\"--columns-xs:1\/1;--columns-sm:1\/1;--columns-md:1\/3;--columns-lg:1\/3;--flex-xs:0 0 var(--flex-basis);--flex-sm:0 0 var(--flex-basis);--flex-md:0 0 var(--flex-basis);--flex-lg:0 0 var(--flex-basis);--column-gap:var(--spacing-lg);--row-gap:var(--spacing-lg);--align-columns:start;\"><article class=\"entry entry-grid is-column has-entry-link has-image has-image-first type-post category-neurociencia tag-cerebro\" style=\"--entry-index:1;\" aria-label=\"O que \u00e9 magnetorrecep\u00e7\u00e3o? O ser humano e a magnetorrecep\u00e7\u00e3o\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/neurociencia\/o-que-e-a-magnetorecepcao-o-ser-humano-e-a-magnetorecepcao\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"300\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/plantilla-blog-1-400x300.webp\" class=\"entry-image size-landscape-sm\" alt=\"Representa\u00e7\u00e3o art\u00edstica em azul de um objeto astron\u00f4mico com esfera central e fluxos de energia, contra um fundo estrelado.\" \/><\/a><div class=\"entry-wrap entry-wrap-grid\"><h3 class=\"entry-title\" itemprop=\"headline\"><a class=\"entry-title-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/neurociencia\/o-que-e-a-magnetorecepcao-o-ser-humano-e-a-magnetorecepcao\/\" rel=\"bookmark\">O que \u00e9 magnetorrecep\u00e7\u00e3o? O ser humano e a magnetorrecep\u00e7\u00e3o<\/a><\/h3>\n<\/div><\/article><article class=\"entry entry-grid is-column has-entry-link has-image has-image-first type-post category-de-atencao tag-actividades-de-estimulacion-cognitiva tag-actividades-de-estimulacion-cognitiva-para-adultos tag-adultos tag-atencion tag-noticias-de-neuronup\" style=\"--entry-index:2;\" aria-label=\"Ficha para trabalhar a velocidade de processamento em adultos: Fora ou dentro\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/atividades-de-neurorreabilitacao\/para-funcoes-cognitivas\/de-atencao\/ficha-para-trabalhar-a-velocidade-de-processamento-em-adultos-fora-ou-dentro\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"300\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/Actividad-de-NeuronUP-Fuera-o-dentro-400x300.webp\" class=\"entry-image size-landscape-sm\" alt=\"Atividade de NeuronUP   Fora ou dentro\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/Actividad-de-NeuronUP-Fuera-o-dentro-400x300.webp 400w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/Actividad-de-NeuronUP-Fuera-o-dentro-800x600.webp 800w\" sizes=\"(max-width:599px) 599px, (min-width:600px) and (max-width: 799px) 799px, (min-width:800px) and (max-width: 999px) 333px, (min-width:1000px) 400px\" \/><\/a><div class=\"entry-wrap entry-wrap-grid\"><h3 class=\"entry-title\" itemprop=\"headline\"><a class=\"entry-title-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/atividades-de-neurorreabilitacao\/para-funcoes-cognitivas\/de-atencao\/ficha-para-trabalhar-a-velocidade-de-processamento-em-adultos-fora-ou-dentro\/\" rel=\"bookmark\">Ficha para trabalhar a velocidade de processamento em adultos: Fora ou dentro<\/a><\/h3>\n<\/div><\/article><article class=\"entry entry-grid is-column has-entry-link has-image has-image-first type-post category-terapia-ocupacional tag-actividades-de-la-vida-diaria tag-terapia-ocupacional\" style=\"--entry-index:3;\" aria-label=\"Impacto da espasticidade nas AVDs e na aprendizagem motora: um guia para terapeutas ocupacionais\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/noticias-de-estimulacao-cognitiva\/terapia-ocupacional\/impacto-da-espasticidade-nas-avds-e-na-aprendizagem-motora-um-guia-para-terapeutas-ocupacionais\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"300\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Espasticidad-AVDs-y-aprendizaje-motor.-Espasticidad-para-TO.-NeuronUP-400x300.webp\" class=\"entry-image size-landscape-sm\" alt=\"Espasticidade, AVDs e aprendizado motor. Espasticidade para TO. NeuronUP.\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Espasticidad-AVDs-y-aprendizaje-motor.-Espasticidad-para-TO.-NeuronUP-400x300.webp 400w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Espasticidad-AVDs-y-aprendizaje-motor.-Espasticidad-para-TO.-NeuronUP-800x600.webp 800w\" sizes=\"(max-width:599px) 599px, (min-width:600px) and (max-width: 799px) 799px, (min-width:800px) and (max-width: 999px) 333px, (min-width:1000px) 400px\" \/><\/a><div class=\"entry-wrap entry-wrap-grid\"><h3 class=\"entry-title\" itemprop=\"headline\"><a class=\"entry-title-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/noticias-de-estimulacao-cognitiva\/terapia-ocupacional\/impacto-da-espasticidade-nas-avds-e-na-aprendizagem-motora-um-guia-para-terapeutas-ocupacionais\/\" rel=\"bookmark\">Impacto da espasticidade nas AVDs e na aprendizagem motora: um guia para terapeutas ocupacionais<\/a><\/h3>\n<\/div><\/article><article class=\"entry entry-grid is-column has-entry-link has-image has-image-first type-post category-transtorno-de-linguagem tag-afasia tag-linguagem\" style=\"--entry-index:4;\" aria-label=\"Cuidados de Pessoas com Afasia: Pautas Cruciais para Cuidadores\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/noticias-de-estimulacao-cognitiva\/transtorno-de-linguagem\/cuidando-de-pessoas-com-afasia-orientacoes-fundamentais-para-os-cuidadores\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"300\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/como-ayudar-a-una-persona-con-afasia-Cuidado-de-Personas-con-Afasia-400x300.webp\" class=\"entry-image size-landscape-sm\" alt=\"Homem mais velho e mulher jovem sentados juntos; ele segura um tablet, ela lhe explica; fundo com luz natural e plantas.\" 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tag-actividades-de-estimulacion-cognitiva tag-actividades-de-estimulacion-cognitiva-para-ninos tag-memoria tag-memoria-episodica tag-ninos tag-noticias-de-neuronup\" style=\"--entry-index:5;\" aria-label=\"Jogo de mem\u00f3ria epis\u00f3dica para crian\u00e7as: Sons escondidos\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/atividades-de-neurorreabilitacao\/para-funcoes-cognitivas\/de-memoria\/jogo-de-memoria-episodica-para-criancas-sons-escondidos\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"300\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Juego-Sonidos-escondidos-400x300.webp\" class=\"entry-image size-landscape-sm\" alt=\"Interface do jogo com 16 caixas e elementos musicais, exibindo \u00edcones de ouvido e progresso visual para treinamento auditivo.\" 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aria-label=\"Mudan\u00e7as neuropsicol\u00f3gicas e no volume da subst\u00e2ncia cinzenta, em pacientes com esclerose m\u00faltipla, ap\u00f3s uma terapia de reabilita\u00e7\u00e3o cognitiva assistida por computador com NeuronUP\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/investigacao\/linhas-de-investigacao\/pesquisa-esclerose-multipla-reabilitacao-cognitiva\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"300\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Esclerosis-multiple-y-nuevas-tecnologias-Yolanda-Virue-NeuronUP-1-400x300.webp\" class=\"entry-image size-landscape-sm\" alt=\"Mulher sentada diante de um notebook em um ambiente moderno, concentrada, refletindo a reabilita\u00e7\u00e3o cognitiva e a esclerose m\u00faltipla.\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Esclerosis-multiple-y-nuevas-tecnologias-Yolanda-Virue-NeuronUP-1-400x300.webp 400w, https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Esclerosis-multiple-y-nuevas-tecnologias-Yolanda-Virue-NeuronUP-1-800x600.webp 800w\" sizes=\"(max-width:599px) 599px, (min-width:600px) and (max-width: 799px) 799px, (min-width:800px) and (max-width: 999px) 333px, (min-width:1000px) 400px\" \/><\/a><div class=\"entry-wrap entry-wrap-grid\"><h3 class=\"entry-title\" itemprop=\"headline\"><a class=\"entry-title-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/br\/investigacao\/linhas-de-investigacao\/pesquisa-esclerose-multipla-reabilitacao-cognitiva\/\" rel=\"bookmark\">Mudan\u00e7as neuropsicol\u00f3gicas e no volume da subst\u00e2ncia cinzenta, em pacientes com esclerose m\u00faltipla, ap\u00f3s uma terapia de reabilita\u00e7\u00e3o cognitiva assistida por computador com NeuronUP<\/a><\/h3>\n<\/div><\/article><\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Elina Filatova, cientista de Dados da NeuronUP, exp\u00f5e neste artigo como o modelo Time-Aware LSTM (TA-LSTM) permite prever com alta precis\u00e3o os resultados dos usu\u00e1rios mesmo quando seus dados s\u00e3o gerados de maneira irregular. En NeuronUP implementamos activamente los m\u00e9todos m\u00e1s avanzados de aprendizaje autom\u00e1tico que nos permiten predecir con alta precisi\u00f3n el comportamiento de &hellip;<\/p>\n","protected":false},"author":340,"featured_media":40355,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_genesis_hide_title":false,"_genesis_hide_breadcrumbs":false,"_genesis_hide_singular_image":false,"_genesis_hide_footer_widgets":false,"_genesis_custom_body_class":"","_genesis_custom_post_class":"","_genesis_layout":"","footnotes":""},"categories":[685],"tags":[757],"class_list":["type-post","category-novas-tecnologias","tag-noticias-de-neuronup","entry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/40112","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/users\/340"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=40112"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/40112\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/40355"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=40112"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=40112"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/neuronup.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=40112"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}