Atualmente, a física vem contribuindo com áreas antes consideradas distantes, como a medicina, por exemplo, aplicando conceitos físicos com o objetivo de auxiliar tratamentos e diagnósticos clínicos (área denominada Física Médica). O objetivo deste trabalho é desenvolver e aplicar modelos de Caminhadas Aleatórias (CA) da mecânica estatística ao diagnóstico clínico de demências causadas por doenças neurodegenerativas, como a doença de Alzheimer (DA). Discutimos alguns modelos de CA com correlação temporal de longo alcance encontrados na literatura, como o modelo de CA com memória completa e os modelos com memória parcial (danos na memória antiga e na memória recente - denominado de modelo do "Alzheimer Random Walk)". Também, apresentamos e discutimos modelos com outros perfis de memória por nós desenvolvidos, sendo eles: o modelo de CA com perfil de memória mista, CA com parâmetro decisório dinâmico, CA com interação entre os n-ésimos vizinhos e CA com memória enviesada. Este último foi inspirado no fenômeno da ecolalia, um fenômeno observado em pacientes autistas e em crianças em fase de aprendizado. Adicionalmente, propomos um protocolo pré-clínico para a avaliação da capacidade de memória biológica para camundongos, visando a um diagnóstico precoce de demências, utilizando modelos de caminhantes aleatórios com memória.

Currently physics has been contributing to areas that used to be distant, such as medicine through Medical Physics, applying physical concepts in order to assist in treatments and clinical diagnoses. To this end, the project aims to apply models of statistical mechanics to Neurology in order to featuring such models, use them for a possible application in the clinical diagnosis of cases of dementia caused by neurodegenerative diseases, such as Alzheimer's disease (AD). In this work, we discuss some random walk (RW) models with long-range temporal correlation (non-Markovian Stochastic Process), found in the literature, such as the model with full memory and the models with partial memory (damage to old and recent memory - Alzheimer's model). We also present and discuss some random walk models with long-range temporal correlation with different memory profiles, developed by us, such as the RW model with mixed memory profile, RW model with dynamic decision parameter and RW model with interaction between nth neighbors. We propose an experimental protocol for the assessment of biological memory capacity, for mice, in order to associate the models of statistical mechanics, with medicine and biology, characterizing groups with dementia.