Modelo Fundacional Zero-Shot e Dados Multimodais para Predição Probabilística de Glicemia em Diabetes Tipo 1 - Dias Filho, Mario Cesar Freire; Siqueira, Rodrigo de Azeredo; Ribeiro, Vinicius Silva Osterne; G. Gomes, Danielo (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci); 2026: Anais do XX Brazilian e-Science WorkshopDO - 10.5753/bresci.2026.249484, 2026)
A predição da glicose no sangue é um desafio central no manejo do diabetes tipo 1 (DM1), pois os níveis de glicemia resultam de interações dinâmicas entre insulina, alimentação, atividade física e fatores fisiológicos. Neste artigo, mostramos que o modelo fundacional Chronos-2 supera a necessidade de treinamentos específicos ao oferecer previsões glicêmicas com elevada fração em zonas de erro clinicamente aceitáveis em regime zero-shot. Avaliamos o desempenho do modelo no conjunto OhioT1DM para horizontes de 30 a 120 minutos, utilizando covariáveis multimodais. O modelo manteve 98,45% das predições nas zonas clinicamente aceitáveis (A+B) da Clarke Error Grid. As covariáveis não reduziram o erro pontual de forma consistente, mas melhoraram a calibração da incerteza (P10-P90), aproximando a cobertura do nível nominal. Assim, modelos fundacionais como o Chronos-2 estabelecem um novo patamar de baseline probabilístico robusto, ainda sujeito a validação clínica, para o manejo automatizado do DM1.