Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS)
O Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS) – antigo Workshop de Informática Médica (WIM) – é o evento científico anual da Comissão Especial de Computação Aplicada à Saúde (CE-CAS) da Sociedade Brasileira de Computação, que tem como objetivo reunir pesquisadores, estudantes, professores, profissionais e empresários interessados em aplicações da Computação na área de Saúde. As atividades no SBCAS compreendem a apresentação de artigos resultantes de pesquisas da área, apresentação de trabalhos em andamento, além de palestras convidadas e mesas de debate sobre temas e desafios atuais.
Sociedade Brasileira de Computação - SBC
Um Modelo Sequencial para Identificação do Comprometimento Cognitivo Usando Dados de Acelerômetro
A identificação precoce é essencial para o retardo de certos comprometimentos cognitivos. Porém, métodos atuais para diagnóstico não estão amplamente acessíveis à população. Este artigo apresenta um modelo para análise de sequências que utiliza dados de acelerômetro para caracterizar rotinas comportamentais, permitindo a diferenciação entre indivíduos com e sem comprometimento cognitivo. Dados coletados a 80 Hz foram consolidados em janelas de tempo de 24 horas e representados por 13 atributos. O dataset final (N = 2934) com 429.912 horas foi usado para treinar um modelo Conv1D, o qual obteve um resultado melhor (AUC-ROC de 0,90 ± 0,01) em comparação ao obtido com dados transversais (0,59 ± 0,02).
Enhancing HAR Novelty Detection with Activity Confusion Analysis and Clustering
The field of medicine and healthcare, especially Human Activity Recognition (HAR), has been experiencing the benefits of technology for tracking people’s habits. In this context, novelty detection aims to detect if an activity performed by a subject hasn’t been seen before, in the past training data. However, the novelty may not be properly recognized if there is a similar action in the train set. Thus, this work proposes an analysis of activity pairs to determine which pairs are most confused when using three traditional models for novelty detection: Local Outlier Factor, One-class SVM, and Isolation Forest. After that, we employ agglomerative clustering to gather similar activities, and the clustered activities are used as input to a leave-one-activity-out novelty detection approach. We conclude that the Isolation Forest model achieves the best results in the activity pairs analysis, yielding an F1 score of 88.4%. Finally, the leave-one-activity-out methodology is evaluated with a sliding window technique, and the F1 score on the Local Outlier Factor model increases from 66.3% (without grouping similar activities) to 74.6% (grouping similar activities).
Estimativa da Ocupação de Leitos para Tratamento da COVID-19 Usando Dados Temporais
O gerenciamento eficiente da quantidade e dos tipos de leitos hospitalares é um desafio crítico na saúde pública, evidenciado na pandemia de COVID-19. Este estudo propõe uma abordagem baseada em redes neurais artificiais do tipo Multi Layer Perceptron (MLP) e análise de séries temporais, utilizando dados coletados no estado de Mato Grosso entre 2020 e 2022. O modelo foi treinado com dados de internações das duas semanas anteriores para prever a demanda de leitos clínicos e complementares, alcançando um erro quadrático médio de 45,83 para um horizonte de duas semanas. Os resultados demonstram sua aplicabilidade como ferramenta de apoio à decisão para gestores, contribuindo para uma alocação mais eficiente de recursos hospitalares.
Classification of Alzheimer’s Disease by Magnetic Resonance Imaging with an Ensemble Approach
Alzheimer’s Disease (AD), affecting over 55 million people globally, demands reliable diagnostic tools. Single-model approaches using CNNs and traditional ML face critical limitations. This study proposes two frameworks: a stacking-CNN ensemble (VGG-16, ResNet-101, DenseNet-121) and two voting ML ensembles (Voting[all]: KNN, RF, SVC, LR, XGBoost; Voting[few]: KNN, RF, XGBoost). Evaluated on 6,400 MRIs, Voting[few] achieved the highest classification metrics (97.8% accuracy; 0.984 MCC; 93.8% F1macro), outperforming individual CNNs, validated through Friedman-Nemenyi tests. Results suggest, in this context, that simpler ML models might better capture the inherent characteristics of MRI data for AD diagnosis.
A-Track: An Ontological Approach to Assisting Anxiety Management
Anxiety, a natural survival mechanism, becomes chronic under modern stressors, escalating into chronic disorders with multifaceted health impacts. While early detection is crucial, healthcare systems struggle with scalability. This study introduces the A-Track Ontology, a digital tool designed to model anxiety through personalized context histories. Validated through logical consistency, domain coverage, and utility assessments, the ontology synthesizes multimodal data into actionable insights for proactive intervention. Integrating ontological reasoning with real-world context awareness, this approach addresses clinical scalability gaps, enabling personalized, data-driven strategies for anxiety management.
Um Modelo Inteligente para Auxílio a Pessoas com Uso Problemático de Smartphones
O Uso Problemático de Smartphones (UPS) é caracterizado por padrões de uso compulsivos que podem gerar impactos negativos na rotina e no bem-estar. Este artigo apresenta o modelo Kratos, que integra consciência de contextos, análise de Históricos de Contextos, aprendizado de máquina e inferência ontológica para detectar UPS e gerar intervenções personalizadas. O modelo foi avaliado por meio de dados simulados de 49 usuários ao longo de 30 dias, demonstrando eficácia na identificação e na redução do uso problemático. O Kratos permite a detecção de padrões de risco e a recomendação de intervenções personalizadas, complementando métodos tradicionais baseados em questionários e intervenções manuais.
Classificação de Carcinoma Endometrioide de Ovário por Transformação de Esquema de Cor e Radiomics em Imagens Histopatológicas
Carcinoma endometrioide de ovário (CEO) é um subtipo do câncer de ovário com diagnóstico desafiador em imagens histopatológicas. Redes neurais convolucionais (CNNs) são amplamente utilizadas nessa tarefa, mas exigem grandes volumes de dados e alta carga computacional. Este trabalho propõe uma abordagem baseada em transformação de esquema de cor, Radiomics, e seleção incremental de características (I-RFE), aplicada em vários classificadores. Os experimentos mostraram que o método proposto supera CNNs da literatura, alcançando uma acurácia de 97,96% e F1-Score de 98,26%, enquanto a melhor CNN obteve 75% de acurácia. Esses achados sugerem que a abordagem pode aprimorar a detecção de CEO, tornando-se uma alternativa promissora no auxílio ao diagnóstico precoce.
MoveBoost: Um modelo para estímulo ao desenvolvimento do controle motor em crianças através de gamificação em ambientes escolares
O desenvolvimento motor é fundamental para o crescimento infantil, mas sua estimulação em escolas costuma ser limitada. O MoveBoost complementa um jogo para estímulo ao controle motor de crianças chamado GameMove, utilizando gamificação e exergames para promover habilidades motoras como equilíbrio e coordenação. A aplicação incorpora ranqueamento, conquistas, recompensas e objetivos para engajar as crianças de forma lúdica. Além disso, analisa dados das ações dos usuários e propõe desafios personalizados para estimular o progresso. Uma avaliação de usabilidade foi conduzida através do modelo TAM, envolvendo os especialistas do GameMove, e indicou altos índices de facilidade de uso (92%) e utilidade percebida (88%).
Um Modelo Computacional para Análise de Depressão em Dados de Redes Sociais
Os transtornos mentais prejudicam a vida de milhões, comprometem a qualidade de vida e reduzem a produtividade. A depressão impacta cerca de 5% dos adultos em todo o mundo e gera custos anuais próximos a US$1 trilhão. Propomos o Serapis, um modelo computacional que organiza dados de redes sociais, questionários e do PHQ-9 para produzir inteligência acionável e apoiar o diagnóstico da depressão. O modelo integra LLMs com uma ontologia construída segundo as melhores práticas de computação forense e OSINT. Desenvolvemos um protótipo MVP que constrói uma linha do tempo de postagens e destaca entradas relevantes para psicólogos. Um grupo focal com profissionais validou a usabilidade do sistema, apontando alta facilidade de uso e utilidade, e recomendou melhorias na acurácia contextual e na colaboração.
Atlas-Guided U-Net++ with EfficientNetB5 for Automatic Pancreas Segmentation in Abdominal CT Scans
Pancreas segmentation in abdominal computed tomography images is challenging due to the organ’s variability in shape, size, and position. This work proposes an automatic segmentation method based on a 2D Convolutional Neural Network (CNN) approach, consisting of three steps: (1) filtering non-pancreas slices using a CNN, (2) region of interest detection via a probabilistic atlas, and (3) final segmentation with U-Net++ with an EfficientNetB5 backbone. The method achieves a mean Dice coefficient of 78.59% and Recall of 79.12%, with a lower computational cost compared to 2.5 and 3D approaches. Thus, our results stand out among state-of-the-art methods, providing a computationally efficient and accurate solution for diagnosis and treatment planning.
Classificação de Doença Arterial Coronariana através de redes neurais profundas
As doenças arteriais coronarianas (DAC) figuram entre as principais causas de mortalidade no mundo, demandando avanços no diagnóstico precoce. Este estudo compara redes neurais LSTM, Bi-GRU e Transformer na classificação de eletrocardiogramas (ECG) em três categorias: normal, infarto inferior (IMI) e anterior (AMI), utilizando o conjunto de dados PTB-XL. Os resultados indicam que Transformers são mais rápidos no treinamento (média de 35 minutos), enquanto LSTM e Bi-GRU apresentam maior precisão (91% e 92%, respectivamente). O trabalho também contribui para a melhoria do préprocessamento e do treinamento de dados de ECG aplicados ao diagnóstico cardíaco.
Segmentação de Núcleos em Imagens Citológicas do Colo do Útero com Pix2Pix e U-Net
A segmentação de núcleos celulares é essencial para a análise de imagens citológicas e a detecção precoce de doenças como o câncer cervical. Este trabalho compara as arquiteturas U-Net e Pix2Pix na tarefa de segmentação semântica de núcleos de células do colo do útero. O Pix2Pix é uma GAN condicional que utiliza aprendizado adversarial. Os experimentos foram realizados com a base de dados CNSeg, composta por imagens citológicas em diferentes contextos. A U-Net teve desempenho superior nas métricas AJI (+2, 90%) e PQ (+3, 12%). No entanto, o Pix2Pix mostrou-se promissor, produzindo segmentações precisas. Isso indica que redes adversariais podem ser uma alternativa promissora para essa tarefa, ainda pouco explorada na literatura.
Investigando o Uso de Aprendizado Federado na Detecção e Controle de Diabetes
Este estudo explora o uso de aprendizado federado para detecção e monitoramento do diabetes com dados fisiológicos de dispositivos semelhantes a wearables. O sistema é composto por um servidor e dois dispositivos ESP32, visando melhorar o diagnóstico precoce e o cuidado personalizado. Três conjuntos de dados—Ohio T1DM, DiaHealth e GBS—foram processados com redução de dimensionalidade, remoção de outliers e técnicas de balanceamento. Os principais biomarcadores incluem índice glicêmico, frequência cardíaca, temperatura corporal, suor e saturação de oxigênio. Modelos de aprendizado de máquina foram treinados no Orange Data Mining e avaliados por precisão, recall, F1-score e acurácia. O Random Forest destacou-se como modelo global dentro do framework federado, permitindo personalização local nos ESP32, apesar das limitações de memória. O aprendizado federado mostrase promissor para o monitoramento personalizado do diabetes, com possíveis melhorias ao integrar dados de atividades diárias.
Anotação de imagens médicas assistida por IA: um estudo sobre segmentação de lesões de pele por não especialistas
A anotação de imagens médicas é essencial para a construção de bases de dados destinadas ao treinamento de algoritmos de inteligência artificial (IA). No entanto, a dependência de especialistas torna esse processo caro e difícil de escalar. Este trabalho propõe um framework interativo para auxiliar não especialistas na segmentação de lesões de pele. Sua eficácia e usabilidade foram avaliadas em um experimento com 50 voluntários, que segmentaram lesões de pele em dois modos: manual e assistido pela ferramenta. Os resultados indicam que a abordagem assistida melhora a eficiência sem comprometer a precisão, especialmente quando combinada com crowdsourcing. A ferramenta proposta está disponível em formato open-source e pode ser utilizada em diversas áreas médicas além da dermatologia.
OntoDemer: Uma Ontologia para Identificação de Riscos de Doenças com Base nos Comportamentos de Cadeirantes
O aumento global das deficiências destaca a necessidade de gerenciar comportamentos de saúde, especialmente para usuários de cadeiras de rodas, os quais enfrentam desafios únicos. Avanços em Interação Humano-Computador (IHC), especialmente em monitoramento de saúde, são ferramentas eficazes para melhorar o autocuidado. Este artigo apresenta o OntoDemer, uma ontologia para identificar comportamentos e fatores de risco em cadeirantes, servindo de base para a prevenção de doenças. O estudo identifica a falta de ontologias específicas nessa área. As entidades, métricas e relacionamentos da OntoDemer mostraram sua capacidade de detectar riscos de saúde. Avaliações com perguntas de competência confirmaram sua utilidade, apoiando recomendações preventivas.
Lightweight Method for Yoga Posture Recognition: Contributions to Well-Being and Quality of Life
Recognizing the growing importance of yoga for enhancing physical health and mental well-being, this paper proposes a lightweight neural network method for the automatic recognition of yoga postures from images. By leveraging skeletal keypoints, our model achieves efficient and accurate posture classification. We evaluated our approach on the Yoga-82 dataset using two data augmentation strategies: horizontal flipping of images and data balancing via random Gaussian noise addition combined with keypoint fusion. Our model attains an accuracy of 90.31% with only 85,582 parameters, demonstrating competitive performance relative to more resource-intensive methods. This efficiency makes the approach particularly suitable for resource-constrained environments, such as smartphones, and paves the way for developing tutor applications that promote individual yoga practice and enhance overall well-being.
Vision Transformers com Patches Dinâmicos para a Análise de Lâminas Histológicas
Este trabalho apresenta uma abordagem para aprimorar os Vision Transformers (ViT) por meio da implementação de captura de patches de maneira dinâmica. Foram conduzidos experimentos com diferentes tipos de modelos, realizando ajuste fino (fine-tuning) e explorando múltiplas estratégias para identificar as áreas mais relevantes na captura de patches. As modificações propostas foram comparadas ao modelo tradicional do ViT, aplicando-se essas abordagens ao conjunto de dados do Centro de Reconhecimento e Inspeção de Células (CRIC), composto por imagens de exames de Papanicolau. Os resultados demonstraram que o fine-tuning do modelo ViT-Small com extração de patches em Grid alcançou uma acurácia de 0,81. Em contrapartida, a melhor abordagem dinâmica obteve 0,78, devido à excessiva sobreposição dos patches.
Gêmeos Digitais Humanos para Personalização do Treinamento de Profissionais da Saúde: Uma Proposta Baseada em Evidências Organizacionais
A capacitação de profissionais da saúde enfrenta desafios como a falta de personalização. Este estudo propõe um modelo de Gêmeo Digital Humano (GDH) estruturado em duas dimensões: indivíduo e relações profissionais, permitindo a personalização contínua do aprendizado. O modelo, construído com base em um estudo de caso, integra um pipeline de dados para capturar informações organizacionais, fisiológicas e de desempenho, adaptando recomendações ao perfil do profissional. Uma avaliação baseada em simulações de cenários evidencia o potencial do GDH para otimizar treinamentos e viabilizar o acompanhamento profissional ao longo da carreira. A proposta estende os GDHs para o contexto da capacitação em saúde.
Analyzing the Trade-off Between Fairness and Model Performance in Supervised Learning: A Case Study in the MIMIC dataset
Fairness has become a key area in machine learning (ML), aiming to ensure equitable outcomes across demographic groups and mitigate biases. This study examines fairness in healthcare using the MIMIC III dataset, comparing traditional and fair ML approaches in pre, in, and post-processing stages. Methods include Correlation Remover and Adversarial Learning from Fairlearn, and Equalized Odds Post-processing from AI Fairness 360. We evaluate performance (accuracy, F1-score) alongside fairness metrics (equal opportunity, equalized odds) considering different sensible attributes. Notably, Equalized Odds Post-processing improved fairness with less performance loss, highlighting the trade-off between fairness and predictive accuracy in healthcare models.
Critical analysis of the performance of the YOLO architecture in the detection of oral lesions from clinical images
The objective of this work was to train a convolutional neural network for the detection of oral cavity lesions in heterogeneous clinical images, using YOLOv5, as well as the critical analysis of its effectiveness. The database had four categories of elementary oral lesions, without stipulating protocols for obtaining the images, such as distance, angle, and illumination. YOLO showed the best performance in detecting vesicular/blister lesions in both models analyzed: YOLOv5m mAP@50 was 86.8% and in the YOLOv5x model it was 80.7%, followed by papule/nodule in both tests. Images containing only one lesion showed better performance. We considered the quality of the detections obtained to be satisfactory in the majority of images despite using a small dataset for this evaluation.
Um Classificador Explicável para Transtorno de Estresse Pós-Traumático Utilizando Redes Neurais Convolucionais Tridimensionais
O Transtorno de Estresse Pós-Traumático (TEPT) é uma condição psiquiátrica caracterizada por sintomas persistentes de reexperiência, evitação e hiperexcitabilidade em resposta a eventos traumáticos. A identificação precisa de indivíduos com TEPT a partir de dados neurobiológicos permanece um desafio, motivando o uso de abordagens baseadas em aprendizado profundo. Neste estudo, empregamos redes neurais convolucionais tridimensionais (3D-CNNs) para a classificação de TEPT a partir de dados de ressonância magnética funcional (fMRI). Utilizamos uma amostra de 43 participantes (20 com TEPT) expostos a estímulos visuais aversivos e avaliamos o desempenho do modelo por meio de validação cruzada, obtendo uma acurácia média de 86,25%. Além disso, empregamos a técnica de oclusão, baseada no Atlas Harvard-Oxford, para identificar as regiões cerebrais mais relevantes para a classificação. Os resultados destacam o envolvimento de áreas associadas ao processamento visual e emocional, incluindo o giro fusiforme occipital, a divisão superior do córtex occipital lateral e o córtex pré-cúneo.
Cardiac pathology classification with one-dimensional convolutional neural network
Currently, technology is indispensable in the medical field and the use of artificial intelligence tools is responsible for accelerating several processes, facilitating data acquisition, and recognizing important patterns for patient diagnosis. Focusing on cardiac pathologies, the electrocardiogram is the most widely used examination to diagnose patients, and optimizing this process is extremely important. Therefore, the objective of this study is to develop a model capable of classifying cardiac pathologies using raw ECG signals. For this purpose, signals from the PTB-XL database, recorded in the 12-lead standard, were used to train a 1D convolutional neural network without pre-training. Various hyperparameters were adjusted to find the model that is the best suited to the application. The model was evaluated using a test dataset, achieving an accuracy of 84%. The model demonstrated satisfactory performance, which can lead to the possibility of improving the current diagnostic system by accelerating the examination reading process and helping healthcare professionals interpret the results.
An approach based on IoT and machine learning for monitoring patients on healthcare centers
Internet of Things (IoT) enables remote monitoring using existing networks, integrating diverse computing systems and communication protocols. This adaptability makes IoT applicable across domains, including healthcare. Hospitals leverage the Internet of Medical Things (IoMT) to collect and transmit patient data, enabling real-time diagnoses, operational efficiency, and personalized care. This paper presents a patient monitoring system for healthcare centers using IoMT and machine learning (ML). The system is capable of performing facial recognition of patients, identifying movement patterns associated with falls, using cameras, and sending alerts to caregivers or healthcare professionals. Results demonstrate the system’s feasibility in enhancing healthcare outcomes. The system achieved a precision of 95% for facial recognition and 97% for fall detection.
Uma Abordagem Baseada em LLMs para Análise de Desinformação sobre Vacinas
Este artigo propõe uma abordagem totalmente baseada em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para obter percepções a partir de dados em massa de desinformação sobre vacinas. Utilizando modelos BERT e GPT, foram analisadas milhões de mensagens antivacina coletadas do Telegram. A análise revelou 12 principais narrativas desinformativas, destacando preocupações alarmistas e teorias conspiratórias, além de indicar estratégias de mitigação. Os resultados evidenciam o potencial dos LLMs na análise automatizada de desinformação em larga escala, mapeando as dinâmicas e fornecendo insights para o desenvolvimento de respostas estratégicas ágeis e baseadas em evidências.
Challenges and Innovations in Healthcare Fraud and Waste Detection Systems: A Systematic Review and Proposed Framework
Fraud and abuse in the healthcare sector cause considerable financial losses to public and private entities.This article conducted a systematic literature review to identify the challenges in fraud and waste detection systems. Ten articles were identified in the review that covered the IEEE, PubMed, Scopus, and Web of Science bases. Based on these studies, we developed a framework in which we categorized the works by anomaly point, contextual, and collective. We also identified the unsupervised learning techniques used and identified the following challenges dimensionality reduction, conceptual deviations caused by changes in fraudsters’ behavior to bypass audit systems, and the need for real-time detection support.
Uma avaliação da capacidade de Modelos de Linguagem para análise de sentimentos em um contexto de saúde mental
Transtornos mentais impactam negativamente a qualidade de vida das pessoas. A manifestação dessas condições ocorre através de sentimentos, tais como tristeza, solidão, apatia ou medo. Desta forma, a análise de sentimentos pode auxiliar na identificação prévia de sintomas mentais. Portanto, este trabalho apresenta uma avaliação sobre a capacidade de modelos de linguagem baseados em Inteligência Artificial em relação à análise de sentimentos de textos em português brasileiro. Os modelos foram avaliados através de um conjunto de dados com 5.000 postagens de texto da rede social Twitter. O modelo caramelo-smile-2 obteve o melhor desempenho no experimento, atingindo aproximadamente 0,8 nas métricas precision, recall e f1-score. Os resultados destacam o potencial de uso de modelos de linguagem pré-treinados para análise de sentimentos de textos em português brasileiro, o que pode viabilizar a utilização em aplicações para análise de mensagens de texto de pacientes diagnosticados com transtornos mentais.
MarIA - DeepSeek: Uma Proposta de Assistente por Modelo Amplo de Linguagem para Agentes Comunitários de Saúde
Os primeiros 1.000 dias de vida, que compreendem a gestação e os dois primeiros anos da criança, representam um período crítico para prevenir doenças crônicas não transmissíveis (DCNT). No entanto, Agentes Comunitários de Saúde (ACS) enfrentam dificuldades para acessar e aplicar recomendações baseadas em evidências científicas durante esse período. Este trabalho apresenta o MarIA DeepSeek, uma assistente virtual baseada em modelos amplos de linguagem (LLMs), que integra técnicas de Prompt Chaining, Retrieval-Augmented Generation (RAG) e curadoria de documentos especializados para oferecer orientações personalizadas e cientificamente embasadas aos ACS. Os experimentos demonstraram que a ferramenta aprimora a precisão, a clareza e a acessibilidade das recomendações, superando modelos generalistas como GPT-4.0 e Gemini, e contribuindo para uma tomada de decisão mais eficaz na atenção primária à saúde.
Análise de Imagens Faciais para Identificação do Parkinson em Contextos de Dados Limitados
Este estudo investiga o uso de imagens faciais 2D para identificar a Doença de Parkinson (DP) em cenários com dados limitados. A exploração de expressões faciais em imagens 2D ainda é restrita na literatura. Para ajudar a suprir essa lacuna, foi implementado um pipeline completo. Compararam-se abordagens de extração de características faciais pré-definidas e automática via modelos de redes neurais convolucionais pré-treinadas. Entre os modelos avaliados, a combinação da DenseNet-201 para extração de características e SVM para classificação obteve o melhor desempenho, atingindo 94,75% de acurácia. Os resultados reforçam o potencial da análise de imagens faciais 2D para identificar a DP, apesar dos desafios relacionados à escassez de dados.
Comparing YOLO and Detectron2 models for automatic extracting patients information from leprosy assessment form
Leprosy, caused by Mycobacterium leprae, remains a global challenge, requiring strategies to achieve disease elimination by 2030. In Brazil, the Simplified Neurological Assessment (from Portuguese Avaliação Neurológica Simplificada, ANS) is mandatory for suspected cases; however, the form is still manually fulfilled, which limits the use of data. This study evaluates computer vision models (YOLOv8x, YOLO11x, Faster R-CNN) for detecting hand and foot sensitivity regions from ANS forms. All models were evaluated based on precision, recall, mean average precision (mAP) and confusion matrix. YOLO variants achieved over 94% precision and 84% recall across all classes. Automating ANS data extraction can facilitate the creation of structured datasets, enhancing disease monitoring and enabling the train of predictive models.
Bias Propagation in Health AI: Measuring Pre-Training Bias and Its Effect on Machine Learning Model Outcomes
Machine learning (ML) has become an essential tool in healthcare, supporting diagnosis, prognosis, and treatment decisions. However, biases present in pre-training data can compromise both model performance and fairness, disproportionately affecting underrepresented groups. This study systematically examines the impact of four pre-training bias metrics on the accuracy of three ML models across four health-related datasets. Our findings show that more data does not necessarily translate to better performance, particularly when data imbalance and bias are present. Moreover, pre-training bias metrics are associated with accuracy disparities, underscoring the importance of proactive bias assessment to develop more equitable ML models in healthcare.
Forecasting Weekly Dengue Cases in Brazilian Federative Units
Effective epidemic management requires proactive measures, making the accurate prediction of weekly dengue cases in specific regions essential for prevention and control strategies. In this study, we evaluated the effectiveness of classical statistical techniques and machine learning methods in forecasting the number of weekly dengue cases across 27 Brazilian federative units. For each unit, we explored a multivariate one-step prediction strategy, applying wavelet filtering to the features to enhance signal decomposition and improve predictive performance. We investigated the univariate LightGBM model trained on data from 26 cities (cross-learning) and validated it individually in each federative unit using the univariate leave-one-out (LOO) technique with one-step predictions. Additionally, we demonstrated the model’s generalizability by training LightGBM on data from all Brazilian federative units and validating it in a different geographic location, San Juan. The LightGBM LOO model exhibited superior generalization compared to other shallow, deep, and foundation models, including TimeGPT-1 and MOIRAI.
Anonimização de Textos Clínicos Utilizando LLM
O uso de dados no treinamento de modelos é essencial para avanços na saúde, viabilizando um tratamento mais personalizado. A anonimização de textos terapêuticos protege a privacidade dos pacientes diante da digitalização crescente. Métodos tradicionais, embora eficazes, podem reduzir a utilidade dos dados e falhar na anonimização contextual. Este estudo propõe um método baseado em modelos de linguagem de grande porte (LLMs), combinando reconhecimento de entidades nomeadas (NER) e reformulação textual para garantir coerência e anonimização contextual. Testado em transcrições terapêuticas, o método demonstrou alta precisão na remoção de informações sensíveis sem comprometer a integridade textual,se tornando aplicável a diferentes contextos.
Uncovering Potential Proteomic Biomarkers for Cancer Patients with COVID-19 Infection using Multilabel Deep Learning Model
The effects of COVID-19 on cancer patients are concerning. This work proposes a framework that employs a multilabel classifier processing longitudinal proteomics patients’ data to identify potential proteomic biomarkers that correlate cancer and COVID-19. The framework uses Olink NPX data from 305 COVID-19-positive cancer patients. Stratified k-fold cross-validation addresses data imbalance. The overall average results show a Jaccard index of 88.79%, a hamming loss of 0.32%, a Wasserstein distance of 0.64%, and an area under the curve of 94.47%, across 312 labels, with four proteins presenting a Jaccard index of 97% or above, identified as proeminent biomarkers.
On the Performance of Cyber-Biomedical Features for Intrusion Detection in Healthcare 5.0
Healthcare 5.0 integrates Artificial Intelligence (AI), the Internet of Things (IoT), real-time monitoring, and human-centered design toward personalized medicine and predictive diagnostics. However, the increasing reliance on interconnected medical technologies exposes them to cyber threats. Meanwhile, current AI-driven cybersecurity models often neglect biomedical data, limiting their effectiveness and interpretability. This study addresses this gap by applying eXplainable AI (XAI) to a Healthcare 5.0 dataset that integrates network traffic and biomedical sensor data. Classification outputs indicate that XGBoost achieved 99% F1-score for benign and data alteration, and 81% for spoofing. Explainability findings reveal that network data play a dominant role in intrusion detection whereas biomedical features contributed to spoofing detection, with temperature reaching a Shapley values magnitude of 0.37.
Abordagem baseada em Deep Features para Diagnóstico de Câncer Seroso de Ovário em Imagens Histopatológicas
O carcinoma seroso de ovário (CSO) é um subtipo agressivo de câncer de ovário com diagnóstico desafiador em imagens histopatológicas. Este trabalho propõe uma abordagem para definição do melhor esquema de cor que represente a imagem e extração de Deep Features. Os experimentos demonstraram que o método proposto supera outras abordagens baseadas em Rede Neural Convolucional (CNN), atingindo 94,99% de acurácia. Além disso, mostrou-se eficaz na diferenciação do CSO em relação a outros subtipos, como células claras, endometrioide e mucinoso. Esses resultados evidenciam o potencial da abordagem proposta para auxiliar no diagnóstico do CSO, fornecendo uma ferramenta promissora para apoio à decisão clínica.
Avaliando a qualidade de aplicativos de saúde através da metodologia uMARS e do uso de personas
Os aplicativos de saúde móvel tornaram-se ferramentas populares para auxiliar usuários leigos com seu auto-cuidado. No entanto, há poucas evidências sobre a qualidade desses aplicativos. Este estudo analisa aplicativos de saúde utilizando a metodologia User Mobile App Rating Scale (uMARS). A pesquisa contrasta os aplicativos com as expectativas de um usuário típico, identificando fatores que influenciam sua adoção e retenção. Os resultados indicam uma grande variação na qualidade dos aplicativos, com diferenças significativas na usabilidade, credibilidade e adequação às necessidades dos usuários. A partir desses achados, o estudo destaca a importância de um maior alinhamento entre os aplicativos de saúde e as demandas do público-alvo.
Autoencoders to detect manifestation shift in medical images
Modelos inteligentes podem potencialmente ajudar os profissionais médicos em suas tarefas diárias. No entanto, um desafio encontrado é que estes algoritmos muitas vezes apresentam bons resultados operando dentro da sua distribuição, mas podem ter um desempenho inferior quando confrontados com situações fora de distribuição de diversas fontes, causadas principalmente por alterações de manifestação. Esta inconsistência esclarece a disparidade entre os resultados baseados em laboratório e as aplicações clínicas no mundo real, necessitando de métodos adequados para medir a incerteza. Este estudo apresenta uma nova abordagem que propõe a autoconsciência na detecção de mudanças de manifestação em imagens médicas, concebendo o desafio como uma classificação de subtipos de lesões. O método proposto alcançou desempenho competitivo em comparação com a literatura recente, utilizando limiares de reconstrução baseados na análise de histograma. Além disso, uma revisão de classificações erradas revelou vários fatores de confusão, contribuindo para uma melhor compreensão das limitações dos modelos.
AllianceScan: identificação de disfluências em português brasileiro em áudios transcritos de psicoterapia para predizer aliança terapêutica
As disfluências na fala, como pausas e repetições, podem indicar tanto processos cognitivos quanto estados emocionais subjacentes. Este estudo propõe a AllianceScan, uma abordagem para identificar disfluências em transcrições de áudios em Português Brasileiro, aplicada em sessões de psicoterapia. Utilizando reconhecimento de voz, a abordagem classifica quatro tipos de disfluências e utiliza modelos de regressão para prever a aliança terapêutica. Os resultados, avaliados por métricas como Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Median Absolute Error (MDAE), indicam que a abordagem pode melhorar a compreensão das interações terapêuticas e identificar sinais de progresso no tratamento.
Diagnóstico de Glaucoma em Retinografias de Oftalmoscópio Portátil Utilizando Ensemble Baseado em Transformers
Este trabalho explora a utilização de modelos baseados em Transformers para a detecção de glaucoma em retinografias adquiridas por oftalmoscópio portátil, abordando a crescente necessidade de diagnósticos acessíveis em regiões com recursos limitados. O glaucoma é uma doença ocular crônica que pode levar à cegueira irreversível se não diagnosticada precocemente, sendo essencial a implementação de metodologias automáticas para auxiliar na triagem. A pesquisa utiliza um conjunto de dados composto por 2.000 imagens de fundo de olho, capturadas em condições práticas e com qualidade reduzida, para treinar e avaliar os modelos. Os resultados demonstram que os modelos de Transformers, como SwinV2, BEiT, DeiT e ViT, apresentam desempenho competitivo em comparação com abordagens anteriores baseadas em redes convolucionais, destacando o potencial desses modelos na classificação de glaucoma em retinografias de baixa resolução. A combinação das previsões dos modelos em um Ensemble resultou em uma acurácia média de 93,25%, evidenciando a eficácia da abordagem proposta.
Classificação Hierárquica de Células de Câncer de Mama Usando Imagens MIBI e Aprendizado de Máquina
O câncer de mama é uma das principais causas de mortalidade feminina mundial, com diagnóstico frequentemente tardio. A detecção precoce é crucial para evitar estágios avançados da doença e melhorar o prognóstico. Subtipos agressivos, como o carcinoma triplo-negativo (TNBC), demandam terapias personalizadas baseadas no perfil tumoral. A análise do microambiente tumoral é desafiadora devido à complexidade na identificação dos componentes do tecido. Avanços em visão computacional e aprendizado profundo têm permitido o desenvolvimento de métodos para segmentação e classificação de imagens. Este estudo propõe um método para classificar células quanto ao tipo geral e à identidade imune. A abordagem foi testada em imagens de TNBC e apresentou resultados promissores de AUC para a classificação de células em tipos gerais (0,9998) e imunes (0,9994).
Prediction of Gold Standard Gait Data from Inertial Data: A Machine Learning Approach
Laboratórios de biomecânica normalmente utilizam câmeras cinemáticas e plataformas de força como padrão-ouro na avaliação da marcha. Contudo, tais sistemas são custosos e têm disponibilidade limitada. Dispositivos vestíveis podem conter sensores, principalmente inerciais, que capturam movimentos permitindo inferir o comportamento humano em uma marcha. Com o objetivo aumentar a qualidade das medições obtidas por vestíveis, este estudo investiga a viabilidade de prever parâmetros cinemáticos a partir de dados inerciais coletados por sensores vestíveis. O estudo utiliza técnicas de aprendizado de máquina, incluindo Random Forest, XGBoost e Gradient Boosting, que correlacionam medições inerciais com dados obtidos por sistemas tradicionais de captura de movimento. A análise de importância de características e SHAP destacou a relevância da velocidade e aceleração na predição dos parâmetros cinemáticos. Os resultados experimentais indicam que modelos baseados em árvores, especialmente Gradient Boosting e XGBoost, apresentaram os melhores desempenhos, com coeficientes de determinação próximos a 0,989, mostrando a viabilidade da abordagem proposta.
Image Stitching Baseado em Bifurcações Vasculares Aplicado a Retinografias de Baixa Resolução
O image stitching é uma técnica que permite combinar múltiplas imagens, formando uma imagem única com um campo de visão amplo. No contexto da retinografia, essa técnica é crucial para capturar uma visão detalhada da retina, permitindo que exames mais amplos sejam realizados. Neste trabalho, é apresentado um método de costura de imagens de baixa resolução, utilizando pontos de bifurcação como características da imagem. O método proposto apresenta um aumento das correspondências obtidas em relação aos detectores da literatura, obtendo o resultado de RMSE com uma redução de aproximadamente 14% em comparação ao SIFT (24,29) e ORB (24,32). Além disso, o método proposto obteve um PSNR médio superior, atingindo 26,27 para imagens de glaucoma, 26,72 para imagens normais e 26,71 para imagens de pacientes suspeitos, enquanto os métodos baseados em SIFT e ORB apresentaram valores inferiores, confirmando a eficácia da abordagem proposta.
Classificação de Células Cervicais Cancerígenas com CNNs e ViTs em Ensemble para Auxílio ao Diagnóstico Médico
O câncer cervical é um problema global de saúde pública que exige métodos eficazes de triagem. Este trabalho propõe um ensemble de EfficientViT, EVA-02 e EdgeNeXt para classificação automática de células cervicais. Foram avaliados os conjuntos Herlev (917 imagens) e SIPaKMeD (4.049 imagens) em tarefas de classificação binária e multiclasse. A metodologia inclui transferência de aprendizado, aumento de dados e validação cruzada (5 folds). No conjunto Herlev, os resultados foram 98,35% de acurácia (binário) e 83,40% (7 classes). No SIPaKMeD, obteve-se 99,73% (binário), 98,96% (3 classes) e 98,08% (5 classes), atingindo o estado da arte. Os resultados demonstram o potencial do modelo para auxílio ao diagnóstico médico, reduzindo a necessidade de análise manual.
Discovery of Conditionally Independent Networks Among Gene Expressions in Breast Cancer Using Fast Step Graph
A heterogeneidade das causas do câncer de mama e as complexas interações gênicas que caracterizam essa neoplasia apresentam desafios significativos para a compreensão e o tratamento desta doença. Este estudo é motivado pela necessidade de identificar redes de genes interligados do cancer de mama, especificamente aquelas que representam relações de independência condicional. Para criar essas redes, propomos o uso do algoritmo Fast Step Graph, que pertence à família de Modelos Gráficos Gaussianos esparsos e de alta dimensionalidade, aplicado à base de dados de expressão gênica PAM50. Esta base de dados foi estratificada de acordo com os receptores de estrogênio e progesterona, elementos cruciais para o prognóstico e a terapia personalizada. A aplicação do algoritmo resultou na obtenção de quatro grafos que destacam as relações entre os genes envolvidos no câncer de mama. Esses achados apoiam a hipótese de que existem sub-redes gênicas específicas e contribuem para uma compreensão mais profunda das interações gênicas deste câncer, podendo oferecer novos insights para pesquisas futuras e novas estratégias terapêuticas.
Redução do Viés Intra-Sujeito na Classificação da Doença de Parkinson pela Voz com Otimização por Colônia de Formigas
A Doença de Parkinson (DP) é uma condição neurodegenerativa que afeta a voz. Estudos anteriores utilizaram aprendizado de máquina para diagnóstico de Parkinson a partir de dados obtidos pela voz. Entretanto, a grande maioria das abordagens existentes desconsideram a variação intrasujeito nas abordagens propostas. Este estudo propõe um método que aborda essa variação, além de empregar o algoritmo bioinspirado Otimização por Colônia de Formigas para seleção de características, reduzindo o sobreajuste. Foi obtida uma acurácia de 84,80% na distinção entre indivíduos com DP e controles saudáveis em uma abordagem mais justa e confiável, destacando o potencial de algoritmos bioinspirados no diagnóstico da DP.
Explorando objetos do dia a dia como guias táteis para simulação médica em realidade virtual
Os ambientes de realidade virtual desempenham um importante papel no processo educacional em saúde, provendo ambientes seguros para prática profissional. A sensação tátil e das forças associadas aos movimentos são fatores fundamentais para o treinamento de procedimentos médicos que envolvem habilidades psicomotoras, como cirurgias, suturas e exames invasivos. Nos sistemas de realidade virtual, estas sensações são providas por dispositivos hápticos, que oferecem limitações de custo e funcionalidade. Visando propor uma alternativa a esses dispositivos, este estudo investiga o impacto de guias táteis na interação em ambientes de realidade virtual para treinamento médico. No presente trabalho, foi investigado como o peso, a textura, o formato e a empunhadura de objetos convencionais, utilizados como guias táteis de um bisturi em um ambiente de realidade virtual, impactaram a experiência do usuário. Os resultados indicaram que objetos familiares e ergonomicamente equilibrados proporcionam maior conforto e imersão, enquanto formatos inadequados comprometem a experiência.
Análise Inteligente de Espirais de Arquimedes para Identificação de Indícios de Parkinson
A doença de Parkinson é uma condição neurológica que compromete os movimentos, frequentemente associada à redução da dopamina no cérebro. O desenho da espiral de Arquimedes, uma tarefa motora sofisticada que exige coordenação, oferece uma avaliação precisa da função motora. Esta pesquisa apresenta uma metodologia inovadora que utiliza o pré-processamento das imagens, dividindo-as em segmentos, empilhando-os e somando os pixels de cada um para gerar uma imagem final. Com resultados promissores, alcançando 95,4% de acurácia e um F1-Score de 97%, esta abordagem pode ser uma ferramenta valiosa para apoiar especialistas no diagnóstico da doença.
Análise de Sinais Cerebrais para Detecção de Níveis de Atenção em Jogos Digitais
Este estudo propõe o uso de sinais cerebrais para detecção e análise de foco de atenção em 4 jogos utilizando mouse e touchpad. A abordagem utilizada recorre ao dispositivo Bitalino para capturar as ondas cerebrais e decomposições de Wavelets e análises de espectrogramas para detectar diferentes níveis de atenção. Resultados identificaram um baseline médio de referência de 55% e indicaram que jogos sem tempo limite ajudaram a aumentar a atenção dos participantes ao longo do tempo, enquanto outros apresentaram dificuldade em manter o foco, independentemente do dispositivo utilizado. As descobertas destacam a possibilidade de projetar tecnologias interativas que promovam maior engajamento e considerem a dinâmica natural da atenção humana.
Análise da Tendência de Suicídio no Brasil: o Efeito da Pandemia de COVID-19
O suicídio é uma das principais causas de morte no mundo todo. Atrelado às condições de saúde mental de uma população, eventos globais estressantes podem afetar as tendências. Este trabalho analisou as tendências de suicídio no Brasil entre 2003 e 2022, com foco no período da pandemia de COVID-19. Foram usados dados do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) do DATASUS (218.707 ocorrências de suicídio). Foram previstas as taxas de mortalidade por suicídio nos anos da pandemia e seguintes (2020-2022) com modelos de séries temporais (Prophet, SARIMA e LSTM) treinados com dados até 2019. O intuito é comparar os resultados reais e os obtidos de forma a avaliar um possível impacto da pandemia. Os principais resultados indicaram que a taxa de suicídio praticamente dobrou ao longo de 20 anos (4,45 para 8,11 por 100 mil habitantes), com elevação mais expressiva durante a pandemia de COVID-19. Os modelos de séries temporais testados obtiveram bom desempenho em períodos anteriores a 2020, mas subestimaram os picos de suicídio durante a pandemia, reforçando o papel de eventos disruptivos na previsão de fenômenos complexos como o suicídio. A análise destacou a importância de políticas públicas voltadas para saúde mental e reforça a necessidade de ações preventivas, especialmente no contexto de crises como a COVID-19.
Detecção Automática de Macrófagos em Esfregaço de Medula Óssea Canina com Deep Learning
A Leishmaniose Visceral Canina (LVC) é uma zoonose negligenciada que afeta cães e humanos, representando um desafio significativo para a saúde pública devido às dificuldades diagnósticas. Este estudo buscou aprimorar a detecção de macrófagos em imagens microscópicas do material aspirado da medula óssea canina. Para tal, utilizou-se o modelo YOLOv8 combinado com estratégias de aumento de variabilidade, incluindo ajustes de cores e transformações geométricas. Os resultados foram promissores, alcançando um recall de 0,79 e um mAP50 de 0,85, indicando alta sensibilidade e precisão na detecção. Essa etapa é crucial para o diagnóstico da LVC, pois a identificação precisa dos macrófagos facilita a subsequente detecção das amastigotas.
Analyzing Shallow and Deep CNNs with Gold Standard and Random EEG Segment Selections for Coma Prognosis
This study focuses on deep learning models for predicting coma outcomes using electroencephalogram (EEG) data, exploring convolutional neural networks (CNNs), particularly Shallow and Deep ConvNets, based on Filter Bank Common Spatial Patterns. A dataset of 121 EEG samples (42 favorable, 79 unfavorable) was analyzed. EEG segments were selected using two strategies and frequencies. Models were trained with 10-fold cross-validation and FTSurrogate for class balance. Shallow ConvNet showed stable performance across frequencies, while Deep ConvNet excelled at 200Hz. Simple segment selection and sampling frequency methods improved CNN performance. The findings offer insights for future research and potential clinical applications.
Harnessing Self-Supervised Features for Histopathological Image Retrieval and Classification Through Efficient Fine-Tuning
This study evaluates machine learning models pre-trained using the self-supervised architectures iBOT and DINOv2 for disease/lesion classification and histopathological image retrieval. Experiments were conducted using five datasets and explored three fine-tuning strategies: Full, Low-Rank Adaptation (LoRa), and Linear Probe. The LoRa technique yielded significant effectiveness gains, improving model effectiveness by over 40% in some scenarios (LoRa vs Full). In image retrieval, the DINO-Hist model outperformed iBOT-Hist, demonstrating statistically significant superiority in MAP@10 and MAP@40. These findings underscore the adaptability of self-supervised architectures and the critical role of fine-tuning in enhancing model effectiveness.
Investigação de Arquiteturas de Aprendizagem Profunda para Segmentação de Lesões em Imagens Histológicas
Este estudo avalia o desempenho de modelos baseados em redes neurais convolucionais (CNN) e Transformers para segmentação de imagens histológicas, utilizando os conjuntos de dados públicos OCDC e GlaS. Quatro modelos foram analisados: UNet, UNet++, SharpUNet e TransUNet, com e sem aumento de dados. O aumento de dados mostrou-se crucial para melhorar a generalização dos modelos, com SharpUNet e UNet++ alcançando os melhores resultados em coeficiente Dice e precisão. O TransUNet, apesar de sua arquitetura híbrida, teve desempenho inferior, possivelmente devido à sua complexidade e necessidade de grandes volumes de dados. Os resultados indicam que modelos baseados em CNN, como UNet++ e SharpUNet, são eficazes na segmentação de imagens histológicas, especialmente quando combinados com aumento de dados.
Detecção Automática do Glaucoma em Imagens Retinianas Utilizando Redes Neurais Convolucionais
O glaucoma é uma das principais causas de cegueira no mundo, afetando o nervo óptico e causando danos progressivos. A detecção precoce é essencial para evitar a perda da visão, mas o diagnóstico manual baseado em imagens retinianas pode ser subjetivo e propenso a erros. Propõe-se o uso de deep learning com o modelo YOLOv8n para detectar o disco óptico, seguido da classificação com uma ResNet-50 refinada. O método obteve 91,7% de precisão, 91,1% de recall, 91,5% de acurácia e 82,7% no coeficiente kappa. Conclui-se que o uso da imagem completa da retina teve melhor desempenho do que o uso exclusivo da região do disco óptico, conforme confirmado pela análise de ativação do Grad-CAM.
Machine Learning no Diagnóstico Parasitológico Direto de Leishmaniose Visceral: Uma Revisão
A Leishmaniose Visceral Canina (LVC) é uma zoonose de grande impacto na saúde pública, cujo diagnóstico parasitológico direto exige análise microscópica detalhada, tornando-se um processo exaustivo e suscetível a erros. Técnicas de Visão Computacional (VC) e Machine Learning (ML) têm sido exploradas para automatizar esse diagnóstico, melhorando sua precisão e eficiência. Esta revisão identificou que abordagens baseadas em redes neurais profundas e segmentação de imagens demonstram alto potencial na detecção da Leishmania. No entanto, desafios como a escassez de bases de dados públicas e a limitada aplicação de imagens do exame parasitológico direto da medula óssea ainda dificultam avanços mais significativos. A implementação dessas tecnologias requer padronização e maior interpretabilidade dos modelos para garantir sua aplicabilidade na prática clínica.
Predicting Age and Sex from Reduced Lead Electrocardiograms using Deep Learning
Artificial intelligence is increasingly used to extract health insights from 12-lead (12L) electrocardiograms (ECG). Here, we propose a deeplearning model to predict sex and age from 12L and reduced-lead ECGs (6L–1L) and assess their impact on mortality risk. Using a ResNeXt-based model trained on the CODE15 dataset, our best models achieved an F1-score of 0.800 for sex classification (12L) and a mean absolute error of 8.961 for age estimation (4L). We found that overestimated age predictions and incorrect sex classifications were associated with higher mortality risk, whereas underestimated age predictions correlated with lower risk. These findings highlight the potential of reduced-lead ECGs for risk assessment, expanding their clinical utility.
Justiça Algorítmica na Saúde: Uma Revisão sobre Detecção e Avaliação de Impactos dos Vieses em Aprendizado de Máquina
O uso de aprendizado de máquina na área da saúde tem crescido, mas vieses algorítmicos podem comprometer a equidade e a confiabilidade das predições. Nesta revisão, analisamos 56 estudos publicados entre 2020 e 2022 para investigar como os vieses em modelos preditivos para a saúde foram identificados e quantificados, e qual seu potencial impacto . Nossos resultados indicam que as métricas de equidade e interpretabilidade foram pouco exploradas e ainda faltam abordagens mais sistemáticas para garantir predições justas. Os vieses identificados podem prejudicar desproporcionalmente grupos minoritários de pacientes, aumentando erros diagnósticos, reduzindo a eficácia dos tratamentos e restrigindo o acesso a suporte e recursos essenciais.
Investigação de Padrões Epidemiológicos em Oncologia Pediátrica a partir de Integração e Visualização de Dados
Este artigo descreve um estudo com o objetivo de investigar padrões epidemiológicos, nas bases de dados do DATASUS e RHC, a partir da extração e processamento de dados relacionados ao câncer infantojuvenil. A partir dos dados coletados, tratados e integrados, foi desenvolvido um sistema web composto por três dashboards, os quais apresentam diferentes tipos de representações visuais interativas de dados de oncologia pediátrica. O sistema está disponibilizado para acesso público, uma vez que as informações coletadas das bases de dados citadas já estão anonimizadas, e visa auxiliar, principalmente, a tomada de decisão estratégica relacionada ao tratamento e prevenção do câncer infantil.
Inteligência Artificial na Caracterização e Mensuração de Feridas: Uma Revisão Sistemática
O uso de inteligência artificial (IA) e ferramentas computacionais para a caracterização e mensuração de feridas tem se expandido significativamente, oferecendo soluções mais precisas e eficientes para a avaliação clínica. Esta revisão sistemática analisa estudos que integram IA e metodologias computacionais na avaliação de feridas, com foco em sua eficácia na melhoria da acurácia diagnóstica, no monitoramento da cicatrização e na otimização de estratégias de tratamento. Os resultados destacam a prevalência de abordagens baseadas em aprendizado de máquina, técnicas de processamento de imagens e ferramentas digitais que automatizam e aprimoram os métodos tradicionais de mensuração de feridas. Além disso, a revisão discute desafios relacionados à padronização de dados, validação de modelos e adoção clínica. O estudo oferece uma visão abrangente do atual panorama da avaliação de feridas impulsionada por IA e identifica lacunas de pesquisa para avanços futuros.
A Comparative Study of Graph Neural Network Models for Drug-Target Interaction Prediction
Accurately predicting drug-target interactions (DTI) is crucial for computational drug discovery, yet there’s a research gap in evaluating existing graph neural network (GNN) models rather than developing novel architectures. This study provides a comparative analysis of three state-of-the-art GNN architectures – GraphSAGE, Graph Attention Network (GAT), and Graph Isomorphism Network (GIN) – for predicting interactions between chemical compounds and five protein targets. Using a dataset of 73,938 samples representing interactions between compounds and five protein targets derived from PubChem, we implement a robust evaluation framework with hyperparameter optimization and cross-validation. Our results show GraphSAGE achieves the highest accuracy (93%) and precision (79%), while GIN exhibits superior recall (72%). This work contributes to the field by: (1) providing a comprehensive evaluation framework for GNN models in DTI prediction; (2) offering empirical evidence of architecture-specific advantages for different application contexts; and (3) introducing a new benchmark dataset that facilitates reproducibility and further research in computational drug discovery.
Complexity-Reduced End-to-End Fetal ECG Signal Recovery and QRS Complex Detection
Non-invasive electrocardiogram (niECG) enables pregnancy monitoring by assessing the mother’s and fetus’ health through maternal abdominal signal acquisition. However, isolating fetal ECG (fECG) is challenging due to low signal-to-noise ratio and time and frequency overlap with maternal cardiac activity. Prior studies focused on fetal R-peak detection and more recent works target full fECG waveform noise-free reconstruction, but at a high computational cost, precluding real-world applications. This paper explores different ways of reducing the complexity of state-of-the-art deep learning-based method for fECG recovery and fetal QRS complex localization. Results indicate that one encoder-decoder block pair can be removed without significantly impacting the metrics. While the other complexity-reduction options yield slightly lower metrics compared to the baseline and related works, they can be fine-tuned and adapted based on the specific requirements and objectives of the application.
Comparando Tipos de Representações Baseadas em Vídeo na Classificação de Movimentos Gerais de Bebês Recém-Nascidos
A Avaliação dos Movimentos Gerais (GMA) é um método clínico para detecção precoce de distúrbios neuromotores em bebês. Este estudo compara abordagens de representação de vídeo para a classificação de Writhing Movements (WMs) consolidadas na literatura: vídeos RGB, fluxo óptico, pontos-chave e histogramas de movimento. Nos experimentos executados em uma base de dados própria, o modelo treinado com vídeos RGB obteve maior acurácia individual (0,83), enquanto o modelo treinado com histogramas alcançou melhor F1-Score (0,83) e maior eficiência. Por fim, a fusão dos modelos via comitê elevou a acurácia para 0,87. Os resultados indicam que integrar múltiplas representações pode aprimorar a análise automatizada dos GMs e contribuir para o diagnóstico precoce de distúrbios neuromotores.
Avaliação da Evolução da Eficiência Operacional de Municípios Brasileiros na Gestão de Recursos para Atenção Primária à Saúde
A eficiência operacional das unidades de Atenção Primária à Saúde (APS) é um fator crítico para a otimização do uso de recursos e a garantia da qualidade dos serviços prestados à população. Neste estudo, propomos uma abordagem baseada na Análise Envoltória de Dados para mensurar um índice dinâmico de eficiência de municípios na gestão de recursos destinados à APS utilizando dados públicos. Além disso, foram conduzidos experimentos que demonstram como a realocação de recursos pode impactar a eficiência operacional, sugerindo estratégias para otimização da gestão pública. Por fim, modelamos a evolução da eficiência ao longo do tempo por meio de Cadeias de Markov, permitindo a análise probabilística de cenários futuros e auxiliando na formulação de políticas públicas baseadas em evidências.
Visualizando a Dinâmica de Infecção-Notificação da Malária na Amazônia Legal
A malária é uma doença endêmica na Amazônia Legal e os esforços para combatê-la precisam considerar a dinâmica de infecção-notificação de casos importados — quando a notificação não ocorre no mesmo local da infecção. Esse tipo de análise pode ser facilitado por visualizações interativas de dados organizadas como dashboards. No entanto, poucos trabalhos propuseram dashboard para análise de dados de malária, e nenhum deles se concentra na análise da dinâmica de infecção-notificação dessa doença. Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a avaliação de um dashboard focado na análise da dinâmica geolocalizada de infecção-notificação de malária. O dashboard foi validado por meio de casos de uso com dados reais e feedback de um especialista do domínio. Os resultados sugerem que a ferramenta é útil para encontrar padrões em dados de malária e pode ajudar as autoridades a cooperar e distribuir melhor os recursos de saúde entre municípios vizinhos.
Dual-Scale SE UNet: Uma Rede Neural Convolucional Aprimorada com SE Blocks para Segmentação Renal em Imagens de TC
O câncer renal é uma das neoplasias mais comuns do trato geniturinário, tornando a segmentação automática uma ferramenta essencial para auxiliar no diagnóstico precoce. Este trabalho visa desenvolver e avaliar uma rede neural para segmentação de imagens de tomografia computadorizada, identificando rins, tumores e cisto. Propomos a substituição das camadas convolucionais da U-Net por blocos Dual-Scale SE para aprimorar a extração de características. A metodologia proposta obteve um coeficiente Dice de 0,93 e 0,86, respectivamente.
Evaluating Deep Neural Skin Cancer Classifiers With Multiple Images Inputs
O câncer de pele representa um terço de todos os cânceres diagnosticados globalmente. Embora tenha uma taxa de mortalidade geralmente baixa, o diagnóstico tardio continua sendo o principal fator para complicações. Para mitigar esses riscos, sistemas de Diagnóstico Assistido por Computador (CAD) vem sendo desenvolvidos para fornecer métodos de diagnóstico mais acessíveis e oportunos. Embora os CADs vem desmostrando resultados consistentes, a maioria dos sistemas existentes se baseia em uma única imagem da lesão, e o impacto do uso de múltiplas imagens de uma mesma lesão não vem sendo estudado. Este trabalho visa investigar como a incorporação de múltiplas imagens afeta a eficiência e a precisão dos sistemas de CAD. Especificamente, foi avaliado o desempenho de três diferentes modelos de aprendizado profundo integrados em uma estratégia de stacking que processa múltiplas entradas de imagem de uma mesma lesão. De maneira geral, foi observado aumento de até 6% na acurácia balanceada, sem adicionar processamento significativos de treinamento ou de teste aos modelos existentes.
Seleção de Fatias Guiada por Grad-CAM em Tomografia Computadorizada para Detecção de Hemorragias Cerebrais
As hemorragias intracranianas são condições graves e potencialmente fatais, exigindo um diagnóstico rápido e preciso para reduzir sequelas neurológicas e mortalidade. A tomografia computadorizada (TC) é amplamente utilizada nesse contexto, mas a avaliação manual é demorada e sujeita a variações interobservador. Redes Neurais Convolucionais Tridimensionais (CNN3D) têm sido aplicadas para auxiliar na análise de imagens médicas volumétricas, porém sua utilização enfrenta desafios como alto custo computacional e redundância de informações nos volumes completos de TC. Este estudo propõe o método Seleção Guiada por Mapeamento de Ativação de Classe Ponderado por Gradiente (Grad-CAM) 2D (SGG-2D), uma abordagem híbrida que combina técnicas adaptativas e não adaptativas para seleção eficiente de fatias. A estratégia emprega um modelo de classificação 2D associado ao Grad-CAM para identificar fatias mais informativas, complementado por um esquema de amostragem estruturada que garante uma distribuição equilibrada das fatias ao longo do volume tomográfico. A abordagem foi comparada com seis métodos existentes, alcançando a maior acurácia (75,67%) e AUC-ROC (82,72%). Os resultados demonstram que a seleção otimizada de fatias não apenas reduz a complexidade computacional, mas também aprimora a qualidade dos dados de entrada para CNN3Ds, resultando em maior precisão na classificação de anomalias em exames volumétricos.
Towards a Personalized mHealth Model Using Intelligent Conversational Agents
Mobile health (mHealth) applications are increasingly used for health monitoring but often struggle to engage users effectively. This study proposes a computational model to personalize mHealth experiences using intelligent conversational agents that combine Large Language Models (LLMs), vector-based knowledge retrieval, and sentiment analysis. An experiment was conducted to evaluate the model’s application in assisting patients with urinary incontinence after radical prostatectomy. The results demonstrated that incorporating a specialized knowledge base significantly improves the personalization of clinical support. The study underscores the potential of LLMs to improve user experience in healthcare applications and highlights the need for further refinements in adapting interaction strategies to better meet patient needs.
Physio Games - Um Ambiente de Jogos Sérios para Reabilitação Física de Amputados
Este artigo propõe uma solução computacional, baseada em jogo sério, utilizando hardware e software, para auxiliar fisioterapeutas nas sessões de reabilitação de pacientes com amputação. A abordagem utiliza um nó sensor para capturar movimentos do paciente, processar e enviá-los, via bluetooth, para o ambiente integrado que foi desenvolvido utilizando o motor de jogos Godot, escolhido por sua capacidade de operar em múltiplas plataformas. Além disso, a solução também implementa uma proposta de Webapp para a visualização dos dados do paciente e acompanhamento das sessões de fisioterapia. O objetivo do jogo, além de auxiliar o fisioterapeuta, é promover o engajamento do paciente. Avaliações iniciais foram realizadas com os fisioterapeutas e os resultados se mostraram promissores quanto a aplicabilidade da solução.
Instance Segmentation in Medical Imaging: A Comparative Study of CNN and Transformer-Based Models in a Teledermatology Study-Case
The rapid evolution of instance segmentation models necessitates empirical comparisons to guide their adoption in critical domains like medical imaging. This study evaluates four state-of-the-art architectures—Mask R-CNN, Mask2Former, YOLOv11, and YOLOv12 on a teledermatological dataset annotated for compliance-driven segmentation of rulers and patient information tags. Results demonstrate that transformer-based and hybrid models (Mask2Former, YOLOv11) significantly outperform traditional CNNs in precision-driven metrics (AP75), highlighting their suitability for medical applications. This work provides actionable insights for model selection in healthcare, emphasizing the balance between accuracy and computational efficiency.
Uma Abordagem Baseada em Percepção Visual para Apoiar à Aprendizagem de Citologia Cervical
O surgimento de novos hardwares e softwares permitiu o aprimoramento de atividades em diferentes contextos por meio da inclusão de recursos tecnológicos para apoiar à execução dessas atividades. Um contexto que se beneficia dessa melhoria é a educação, pois o uso desses recursos permite explorar diferentes estratégias para potencializar o processo de ensino-aprendizagem. Essa incorporação de tecnologia em atividades regulares também se alinham a expectativa dos usuários, os quais esperam que os recursos tecnológicos sejam integrados ao seu cotidiano. Este trabalho apresenta uma abordagem computacional para apoiar o processo de ensino-aprendizagem de conteúdo baseado na percepção visual em citologia. Para atingir esse objetivo, projetamos um framework e implementamos uma prova de conceito para avaliar e construir o banco de dados necessário para atividades no contexto da citologia. Foi realizada uma análise do sistema com usuários especialistas na área. Os resultados coletados demonstram que o modelo de interação desenvolvido foi capaz de representar o ambiente real de uso e expor os alunos a situações rotineiras e incomuns. A avaliação realizada coletou informações e indicações de como a ferramenta pode aprimorar o processo de ensino-aprendizagem.
Estimativa da Frequência Respiratória Usando Dados Wi-Fi CSI Comparada a Medições com Dispositivos Comerciais
Os avanços tecnológicos têm impulsionado o desenvolvimento de diversos dispositivos capazes de estimar sinais vitais, como a frequência respiratória. Apesar da disponibilidade desses dispositivos, eles ainda apresentam desvantagens, como o desconforto gerado durante a estimativa da frequência respiratória, devido à necessidade de contato físico com o paciente. Nesse contexto, a tecnologia baseada em dados de Informação do Estado do Canal (CSI) tem emergido como uma alternativa promissora. Ela permite a utilização de sinais Wi-Fi, que contêm informações sobre o estado do canal de transmissão, para estimar a taxa de respiração em ambientes domiciliares e hospitalares. Neste trabalho, apresentamos a aplicação da CSI, juntamente com técnicas de processamento de sinais, para a estimativa da frequência respiratória em indivíduos. Para validar nossa abordagem, comparamos as estimativas da frequência respiratória obtidas com o CSI com as de dispositivos comerciais já validados, como o Polar H10 e o Biopac. A base de dados utilizada é composta por cerca de 100 voluntários. Os resultados obtidos demonstram uma alta similaridade entre as estimativas do CSI e as dos dispositivos comerciais validados.
Geração de laudos de retinografia utilizando Contrastive Captioner
A geração automática de laudos de retinografia atua como suporte médico, permitindo o diagnóstico de doenças oculares com maior agilidade se comparado a métodos tradicionais, reduzindo o tempo de espera dos pacientes com doenças oculares e contribuindo para a diminuição de casos de deficiência visual. Modelos recentes de geração de laudos propõem novos métodos para integração de informações visuais e textuais, apresentando dependência de palavras-chave para a geração das descrições clínicas. Neste trabalho, exploramos o Contrastive Captioner (CoCa) pré-treinado, visando correlacionar imagem e texto por meio da combinação das duas funções de perda presentes no modelo, visando gerar laudos de retinografias sem depender de palavras-chave. Nos experimentos realizados no dataset DeepEyeNet o método alcançou um BLEU-4 de 0,230, CIDEr de 0,517, e METEOR de 0,423.
Pampacare Ae Ae: Um App para Gestão e Rastreamento da Dengue
A dengue é uma doença transmitida pela picada do mosquito Aedes aegypti, que em alguns casos, pode elevar a morte de seres humanos. Este trabalho apresenta a proposta e o desenvolvimento de uma aplicação para dispositivos móveis com o intuito de digitalizar o processo de notificação de casos de dengue e focos do mosquito, efetuado pelos agentes de combate à endemias, com foco em usabilidade e praticidade. Algumas funcionalidades propostas são: digitalização de notificação de casos de dengue e focos do mosquito, funcionamento offline, preenchimento automático de endereço com base na localização, e relatórios com base nos dados inseridos. Com o aplicativo concluído, acredita-se que o mesmo possa tornar mais eficazes os processos a ajudar na tomada de decisões dos órgãos público para o controle da doença.
Segmentação de Endometriose Profunda em Imagens de Ressonância Magnética utilizando Redes Convolucionais como Codificadores para Arquitetura U-net
A endometriose profunda é uma patologia de escala global, afetando cerca de 20% das mulheres em idade reprodutiva. Seus sintomas vão de dores abdominais até sangramento e infertilidade quando em estágios avançados. Seu diagnóstico pode ser realizado por exames de imagem, os quais, combinados com modelos de aprendizado de máquina, representam uma poderosa ferramenta para o profissional em ambiente clínico. O presente trabalho traz uma abordagem automática para segmentação de endometriose em imagens de ressonância magnética, obtendo Dice de 51% e Sensibilidade de 66,58%.
Uma Metodologia Baseada em Modelo Transformer para Reconhecimento da Atividade de Varrer Independente de Pessoa Usando Dados Wi-Fi CSI
O uso de informações de estado do canal para reconhecimento de atividades humanas é promissor na área da saúde, especialmente para monitoramento remoto de pacientes. Ao capturar e interpretar sinais Wi-Fi em ambientes internos, o CSI pode ser usado para detectar atividade física, quedas ou movimentos diários de um paciente, permitindo que cuidadores e profissionais de saúde monitorem pacientes sem a necessidade de sensores vestíveis ou câmeras invasivas. O CSI tem grande potencial no atendimento a idosos. Portanto, este artigo propõe uma metodologia chamada DVC-CSI para identificar a atividade de varrer de uma pessoa em uma sala por meio da análise de dados CSI e um conjunto de dados usado para sua avaliação. O DVC-CSI usa modelos Transformer desenvolvidos para processar dados de séries temporais com uma estrutura que permite capturar dependências temporais. O DVC-CSI é capaz de identificar a atividade de pessoas que não participaram da fase de treinamento do modelo. A acurácia da identificação da atividade de varrer dentro de um conjunto de dados de 17 atividades é de 88,89% usando um conjunto de dados CSI de 86 voluntários (60 participantes para treinamento, 17 participantes para validação e 9 participantes para teste).
Uma Ferramenta para Avaliação Heurística de Usabilidade em Aplicações Móveis sob a Perspectiva do Letramento Digital em Saúde
A avaliação heurística baseada em inspeção é um método amplamente utilizado por especialistas para testar a usabilidade de interfaces. Apesar de sua eficácia, a avaliação heurística pode ser um processo moroso, especialmente em sistemas que apresentam um grande número de telas ou funcionalidades detalhadas. Para otimizar esse processo, esta pesquisa propõe o desenvolvimento e utilização da FAU-MH (ferramenta de avaliação da usabilidade de aplicações mHealth), projetada para apoiar especialistas na avaliação da usabilidade de aplicativos móveis na área da saúde. Para validar a eficácia da FAU-MH, foi conduzido um estudo experimental com especialistas em computação, divididos em dois grupos. Os achados indicam que a ferramenta FAU-MH apresenta uma interface intuitiva e contribui significativamente para a aceleração do processo de avaliação heurística.
Implementação de um Modelo Matemático para Geração de Sinais Analógicos de ECG Sintético Utilizando Hardware de Baixo Custo
A geração de sinais eletrocardiográficos sintéticos é uma abordagem promissora para superar desafios inerentes à obtenção de sinais reais, como interferências ambientais, escassez de registros de doenças raras e restrições éticas no uso de dados clínicos. Este trabalho implementa um modelo matemático aliado a um conversor digital-analógica de baixo custo, utilizando Modulação por Largura de Pulso (PWM) e um filtro passa-baixa. O modelo simula diferentes condições cardíacas, como fibrilação atrial (FA). Os resultados confirmam a fidelidade do sinal sintético, destacando sua aplicabilidade na calibração de equipamentos, ensino e aprimoramento de algoritmos de inteligência artificial para diagnóstico automatizado.
Detecção de Hipóxia Fetal explorando Representações de Séries Temporais com Redes Neurais Convolucionais
Este estudo explorou o uso do Gráfico de Recorrência (RP) e do Gráfico de Poincaré (PC) como entradas para Redes Neurais Convolucionais (CNNs) na detecção de hipóxia fetal a partir de dados de cardiotocografia. Os experimentos mostraram que o RP teve melhor desempenho geral (Sensibilidade (Se) = 61,98% ± 10,9; Especificidade (Sp) = 63,58% ± 11,2), sendo mais eficiente na detecção de padrões críticos, especialmente em segmentos de 15 minutos. O PC apresentou maior estabilidade em segmentos longos (Se = 65,62% ± 6,6; Sp = 61,17% ± 12,3), contudo, de maneira global, foi menos eficaz na identificação da hipóxia. Os resultados sugerem que o RP é mais adequado para capturar dinâmicas não lineares da frequência cardíaca fetal em sistemas automatizados de monitoramento.
IaraMed: A Women’s Healthcare Chatbot for Portuguese Speakers
The advent of large language models has significantly advanced natural language processing, revolutionizing numerous applications within the healthcare domain. Despite these advances, most existing research remains predominantly centered around English, resulting in notable disparities in medical AI accessibility for non-English speaking communities. To bridge this gap, we introduce a specialized Portuguese-language chatbot tailored explicitly to women’s healthcare needs, addressing critical shortages in linguistic resources and culturally relevant data. Leveraging retrieval-augmented generation, our chatbot integrates accurate, evidence-based information directly into generated responses. Evaluations demonstrate that our approach markedly enhances reliability, highlighting the potential for tailored AI applications to significantly improve healthcare accessibility and outcomes for Portuguese-speaking women.
Generalization of Cardiomyopathy Classification Models Based on Feature Descriptors from Magnetic Resonance Imaging
Supervised Machine Learning (SML) models can help physicians to compose more accurate diagnoses. Due to the diversity of machines, systems, and protocols, exams conducted at different centers may have high variability, decreasing the generalization ability of these models. This paper aims to evaluate generalization ability of SML models for cardiomyopathy classification in Cardiac Magnetic Resonance Imaging (CMRI), using a set of left ventricle morphological and motion features. We performed cross-validation tests on two public CMRI databases, comparing intraand inter-dataset performances. The results are promising and demonstrate that the implemented features can contribute to building generalizable classification models.
Sistema WEB para Diagnóstico Automatizado por Imagem com Suporte a Diferentes Modelos de Classificação Microscópica
As Leishmanioses são doenças negligenciadas que afetam principalmente regiões tropicais e podem resultar em um grave impacto na saúde pública, especialmente em países de terceiro mundo. Com base nisso, este trabalho propõe um sistema de baixo custo para efetuar a captura e a classificação de imagens baseadas em exames de microscopia, de forma automática, capaz de suportar múltiplos modelos para a detecção de diferentes doenças, incluindo Leishmaniose Visceral Humana (LVH) e Leishmaniose Visceral Canina (LVC). Os modelos de aprendizado profundo integrados ao sistema — InceptionV3 para LVH e YOLOv8 para LVC — alcançaram 98,7% e 82,2% de precisão, respectivamente. Além disso, foi desenvolvida uma plataforma de captura automatizada, que permite a aquisição de imagens microscópicas de forma padronizada e de baixo custo. Os testes de usabilidade demonstraram uma boa aceitação do sistema, destacando sua intuitividade e eficiência na análise de lâminas.
Classificação de texturas em imagens médicas através de modelos generativos e aprendizado autossupervisionado
Este trabalho propõe um Variational Autoencoder regularizado para análise de textura, composto por um encoder, um decoder e um módulo preditor, com uma função de perda tripla que regulariza simultaneamente a codificação da imagem, sua reconstrução e classificação. Experimentos na análise de densidade mamográfica alcançaram níveis de precisão superiores aos de outros estudos publicados, sugerindo que o modelo pode fornecer uma representação latente mais separável e contribuir para a melhoria da análise de textura.
Classificação da osteoartrite de joelho em imagens de Raio-X por meio de Ensemble Learning
A osteoartrite de joelho (OA) é uma doença inflamatória que pode ocasionar a deformidade da cartilagem articular, entre outros sintomas, e cujo diagnóstico preciso é essencial para predizer sua progressão. Este trabalho propõe um ensemble de redes neurais profundas como a ResNet50, Xception, Inception ResNetV2 e EfficientNet para classificar a OA a partir de imagens de raio-X, conforme os níveis estabelecidos pela escala de Kellgren Lawrence. Uma análise preliminar indica que o modelo de ensemble supera resultados obtidos por redes individuais, classificando de forma mais assertiva os diversos estágios da doença.
Mitigação de Disparidades de Gênero em Modelos de Regressão de Redes Neurais Multitarefas Aplicado a Doença de Parkinson
Fairness em modelos preditivos é um aspecto crucial, especialmente em contextos sensíveis como a saúde, onde disparidades podem resultar em consequências graves. Este trabalho propõe uma solução para mitigar tais disparidades em problemas de regressão. A abordagem emprega uma rede neural multitarefa modificada, na qual são realizadas modificações na função de perda para redução da disparidade dos erros entre os sexos. O modelo foi aplicado num conjunto de dados de pacientes com Parkinson para prever um escore sobre a progressão da doença. Os resultados preliminares mostram a capacidade de predição do sexo e um desempenho satisfatório na tarefa de regressão.
Inovação e Transformação no Ecossistema de Saúde Auditiva: Inteligência Artificial e Interoperabilidade
Com o avanço da inteligência artificial e a crescente digitalização dos sistemas de saúde, a interoperabilidade emerge como um fator crítico para integrar diferentes fontes de informação e melhorar a eficácia dos serviços audiológicos. No entanto, desafios como fragmentação dos dados, barreiras tecnológicas e heterogeneidade dos sistemas ainda limitam a adoção de soluções com uso de AI e bases padronizadas no setor. Este estudo apresenta lacunas na área e propõem o desenvolvimento de um componente integrado a um ecossistema digital de saúde auditiva, com o objetivo de automatizar processos, viabilizar a interoperabilidade dos dados audiológicos e aprimorar a tomada de decisão baseada em dados.
Modelagem de Séries Temporais Biomédicas: Um Estudo Comparativo entre PSTA-TCN e TCN Vanilla para Previsão de Dados de Glicose de Pessoas Diabéticas
Este estudo compara o desempenho de modelos baseados em camadas convolucionais unidimensionais, PSTA-TCN e Vanilla TCN (keras-tcn) na previsão one-step-ahead dos níveis de glicose nos participantes diabéticos. Foram utilizadas medições contínuas de glicose e batimento cardíaco como variáveis preditoras, avaliando os modelos com métricas como MAE, RMSE e medindo o tempo de treinamento. Foram coletados dados contínuos de batimentos cardíacos e glicose de 20 voluntários diabéticos em um período de 3 meses. Os resultados mostram que o Vanilla TCN alcança menor erro preditivo, enquanto o PSTA-TCN apresenta maior eficiência computacional.
SPIRA-BM: Biomarkers for Respiratory Conditions by Audio Analysis via Artificial Intelligence
Este artigo apresenta um projeto em andamento com o objetivo de investigar biomarcadores de áudio para condições respiratórias, como insuficiência respiratória, asma severa e tabagismo. O projeto SPIRA-BM está desenvolvendo detectores baratos para estes biomarcadores, utilizando de coleta e processamento de áudio em dispositivos de computação móvel e lançando mão de técnicas de aprendizado automático, inteligência artificial e análise de sinais.
Videolaringoscópio Assistivo de Baixo Custo para Ensino e Treinamento de Procedimentos de Intubação
Este artigo apresenta um sistema inovador de videolaringoscopia assistiva projetado para aprimorar o ensino e treinamento médico e a visualização dos procedimentos. Este sistema foi construído sob o paradigma da IoT. Ao integrar hardware, software, sensores e uma câmera em um laringoscópio tradicional por meio de uma rede sem fio, o sistema oferece dados em tempo real e visuais aprimorados. Avaliações preliminares têm indicado a aderência do sistema aos requisitos funcionais e de desempenho, demonstrando seu potencial para melhorar as habilidades de manuseio pelos profissionais de saúde.
Can Data Complexity Measures Detect Pre-Training Bias in Machine Learning? A Case-Study with Health Data
Bias in healthcare data can negatively impact vulnerable populations and reduce the reliability of predictive models. This work investigates the use of data complexity measures to identify features that may introduce bias during model training with machine learning (ML) algorithms. We analyze a synthetic dataset on schizophrenia and depression and a real dataset on liver disease, evaluating complexity across subgroups defined by protected attributes such as sex and race. The approach is validated against traditional pre-training bias metrics. Preliminary results suggest that data complexity measures can serve as an early indicator of bias, supporting the development of fairer and more transparent predictive models. This framework could inform bias mitigation strategies to improve model fairness in health-related ML applications.
Classificação Binária de Imagens de Ressonância Magnética de Osteoartrite com o Modelo R3D_18 Modificado
Este trabalho propõe um modelo de rede neural convolucional 3D derivado da arquitetura R3D_18 para classificar imagens de ressonância magnética (MRI) do joelho, diferenciando imagens normais e anormais associadas à osteoartrite. Utilizando o dataset OAI-MRI-3DDESS, o modelo foi treinado com validação cruzada e oversampling para compensar o desbalanceamento de classes. A abordagem visa aprimorar a precisão diagnóstica e reduzir a sobrecarga dos profissionais, explorando as informações volumétricas das imagens. Os experimentos indicaram desempenho robusto, com acurácia superior a 86% e AUC próximo a 0,92, mostrando o potencial do método para aplicações clínicas.
Soluções digitais para gestão de serviços de saúde na comunidade brasileira: resultados iniciais de uma revisão de escopo em publicações do SBCAS
Os sistemas e serviços de saúde enfrentam pressão crescente por maior eficiência e qualidade na gestão, especialmente diante de restrições econômicas e aumento na demanda. Este estudo investiga as soluções digitais para gestão de serviços de saúde apresentadas no SBCAS. Conduziu-se uma busca e seleção sistemática na SBC-OpenLib, com palavras-chave sobre gestão e administração em saúde, resultando um conjunto de 26 artigos. Os resultados preliminares indicam que as soluções abordam análise de dados, alocação de recursos, modelagem preditiva e administração hospitalar. Este trabalho em andamento sugere que essas tecnologias oferecem suporte estratégico para gestores, reforçando a necessidade de maior integração entre inovação e gestão.
iTB: Solução Tecnológica para a Gestão e Monitoramento da Tuberculose na Atenção Primária
A tuberculose (TB) é um desafio de saúde pública que exige soluções inovadoras para otimizar a gestão e o acompanhamento de pacientes. O iTB, desenvolvido pela Secretaria Municipal de Saúde de Manaus com metodologia ágil Kanban e validado em projeto piloto em três Unidades de Saúde da Família, integra dados dos sistemas PEC e-SUS e SINAN. Esta ferramenta aprimora a qualidade dos dados, permite a liberação de medicamentos em tempo real e facilita decisões clínicas, estando implementada em 216 unidades de saúde. Apesar dos desafios de conectividade em áreas remotas, o iTB demonstra potencial para otimizar a gestão da TB na Atenção Primária à Saúde (APS).
Bayesian optimization of a laser-plasma accelerator aiming the production of high-energy electron beams for VHEE radiotherapy
Radiation therapy aims to maximize tumor dose while minimizing exposure to healthy tissues. Despite advances, normal tissue toxicity remains a significant obstacle. While proton therapy shows promise, its high cost limits widespread adoption. Very high-energy electrons (VHEE, 50-250 MeV) represent an alternative with deep tissue penetration suitable for conventional and FLASH radiotherapy, which enables higher curative doses while reducing normal tissue toxicity. Laser-plasma accelerators (LPAs) offer a compact and costeffective approach to generating electron beams for VHEE radiotherapy, a modality with dosimetric advantages comparable to proton therapy but without requiring the large cyclotrons typically used for ion acceleration. This work implements Bayesian optimization to systematically tune particle-in-cell (PIC) simulations modeling an LPA, aiming to produce optimal electron beams for VHEE radiotherapy. Key findings include achieving a spectrum with two charge peaks at different energies and total integrated charge of 1.9 nC. Additionally, the Institute of Energy and Nuclear Research (IPEN) has recently received approval to acquire a 15 TW laser, making it the most powerful in the Southern Hemisphere. The framework developed in this work can be scaled to IPEN’s laser system parameters to guide future VHEE radiotherapy experiments.
Proposta de um Sistema para Análise da Pressão Plantar Utilizando Palmilhas Sensíveis a Pressão
Este trabalho apresenta a evolução do sistema Foot Inspect, uma ferramenta computacional para análise da pressão plantar e confecção de palmilhas personalizadas. A proposta inicial utilizava um microcontrolador Arduino e sensores de pressão, enquanto a nova versão emprega um NodeMCU ESP32 com comunicação Bluetooth, sensores Force Sensitive Resistors (FSR), dos quais são capazes de medir forças que variam de 0 N a 445 N, e um aplicativo desktop para processamento de dados. O sistema gera mapas de calor da pressão plantar por meio de técnicas de geoestatística, como a Krigagem, e integra-se a um banco de dados e uma interface Web para facilitar o diagnóstico e tratamento de deformidades podais.
Explorando o uso de Vision Transformer na Classificação de Lesões Anais e Cervicais: uma Revisão Sistemática
Embora o câncer de canal anal (CCA) apresente baixa incidência entre os tumores do trato digestivo, observa-se um aumento significativo no número de casos, configurando-se como uma questão emergente de saúde pública. Este artigo apresenta uma revisão sistemática sobre o uso da arquitetura Vision Transformer na classificação de células cervicais e anais, avaliando seu desempenho em comparação com outras arquiteturas de aprendizado de máquina. As células cervicais foram incluídas no estudo devido à semelhança histológica com as células anais e à ampla utilização do teste de Papanicolau. O objetivo é identificar o estado da arte no diagnóstico de câncer cervical por meio de citologia convencional e explorar a viabilidade do uso de transferência de aprendizado para aplicação no câncer anal.