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
A Teleophthalmology Screening Platform for Diabetic Retinopathy with Lesion-Based Evidence and Ordinal Grading
Diabetic retinopathy screening in public health settings demands scalable workflows, traceability, and clinically meaningful visual evidence. This paper presents an open teleophthalmology platform that couples multi-label lesion segmentation with ordinal DR grading (0–4) and exposes the inference trail through an interactive interface. Using the public IDRiD dataset, we evaluated segmentation performance across U-Net++, Attention U-Net, and Swin-Unet, and grading performance with EfficientNetV2-S and ConvNeXt-Tiny, including QWK, Macro-F1, Weighted-F1, AUC (OvR), per-class reports, and confusion matrices. Beyond model metrics, the contribution is a healthcare-oriented system design that operationalizes visual evidence, class-wise threshold calibration, and experiment governance, enabling remote triage scenarios and supporting future external and clinical validation in partner ophthalmology clinics.
Predição de Mortalidade em Prematuros no Brasil com Otimização de Limiar Orientada à Sensibilidade Clínica e Validação Temporal
A mortalidade em prematuros constitui relevante desafio para a saúde pública brasileira. Este estudo propõe um modelo baseado em XGBoost para predição de óbito até 365 dias, utilizando coorte nacional vinculada dos sistemas SINASC e SIM (2014–2022), com 3.064.338 registros e prevalência de 1,78%. O modelo alcançou AUC-ROC de 0,9296. O critério com precisão mínima de 20% identificou 54,8% dos óbitos sinalizando 5% da população, com enriquecimento de 11,2 vezes. A validação temporal (2021–2022) confirmou robustez interanual (AUC-ROC = 0,9312). Os resultados indicam potencial para suporte decisório na alocação de recursos no SUS.
Predicting the Evolution of Depressive Symptoms Using Spatiotemporal Graph Neural Networks
Network psychopathology has emerged as an innovative paradigm for understanding mental disorders, modeling them as dynamic systems of interacting symptoms. Previous studies have predominantly focused on cross-sectional analyzes of symptom networks. In contrast, this study explores the temporal dimension through the application of Spatio-Temporal Graph Neural Networks (STGNNs) to predict the symptomatic evolution of patients with depressive symptoms. To this end, longitudinal data from the Experience Sampling Method (ESM) of 129 participants were used, with the implementation and comparison of three GNN architectures: Graph Convolutional Network (GCN), Graph Attention Network (GAT) and TransformerConv. These architectures were combined with a temporal layer of GRU in a previously established population network. The results show that TransformerConv achieved the best overall performance (R² = 0.6126), demonstrating a statistically significant result and maintaining stability at different depths and cross-validation folds. This study establishes a methodological basis for the application of STGNNs in psychopathology, offering new tools to predict symptomatic trajectories.
FRCS-Net: Superando a Cauda Longa em Radiografias de Tórax Via Aprendizado em Dois Estágios e Ranking Sensível ao Custo
A radiografia de tórax é fundamental para triagem, mas o desbalanceamento severo de classes em bases de dados públicas prejudica a detecção de patologias raras. Abordagens baseadas em entropia cruzada ignoram a cauda longa, enquanto técnicas de reamostragem introduzem ruído em cenários multirrótulo. Este trabalho propõe a Focal-Ranking Cost-Sensitive (FRCS) Loss, uma função de perda híbrida desenhada para priorizar a severidade clínica. Utilizou-se uma arquitetura DenseNet-121 em protocolo de treinamento de dois estágios (estabilização via perda assimétrica e refinamento de ordenação), validado em um subconjunto curado da base NIH ChestX-ray14. Os experimentos demonstram que o método supera o modelo base, elevando o F1-Score da classe hérnia (a mais rara) de 0,00 para 0,63, sem degradação significativa na especificidade global. A abordagem confirma que a imposição de restrições de ordenação por pares é superior à classificação tradicional para garantir a segurança clínica em diagnósticos de cauda longa.
Relações entre Clima, Vetores e Dengue no Espírito Santo: Uma Abordagem Baseada em Regressão, Correlação e Modelagem Epidemiológica
A doença da dengue gera impactos sociais e econômicos negativos no Brasil e no mundo. Controlar o seu principal vetor, o mosquito Aedes aegypti, e entender sua dinâmica populacional são partes fundamentais do combate à doença. Neste trabalho, integrando três fontes distintas e reais de dados, foram feitas diversas análises para verificar a relação entre variáveis meteorológicas, população de mosquitos e a incidência da dengue em diferentes municípios do Espírito Santo. Também foram desenvolvidos distintos modelos epidemiológicos para melhor entender a dinâmica dos casos dessa doença no Espírito Santo. Os resultados revelam, principalmente, maior influência da temperatura na abundância do vetor da dengue e na qualidade dos modelos epidemiológicos.
Design de uma Plataforma Inteligente Orientada à Jornada para Modelagem Clínica baseada em HL7 FHIR
Este artigo apresenta a concepção do design de uma plataforma inteligente orientada à jornada para apoio à modelagem clínica interoperável baseada no HL7 FHIR. A pesquisa aplicada utilizou engenharia de requisitos, cocriação, modelagem conceitual, prototipação com inteligência artificial generativa e documentação versionada. Como contribuição, propõe uma jornada em sete etapas que organiza, de forma guiada e rastreável, o ciclo de modelagem clínica, integrando automação e governança. A plataforma tem potencial para reduzir a dependência de especialistas, prevenir erros de modelagem e sustentar a evolução de artefatos interoperáveis em saúde.
Does Machine Unlearning Preserve Clinical Safety? A Risk Analysis for Medical Image Classification
The application of Deep Learning in medical diagnosis must balance patient safety with compliance with data protection regulations. Machine Unlearning enables the selective removal of training data from deployed models. However, most methods are validated primarily through efficiency and privacy-oriented metrics, with limited attention to clinically asymmetric error costs. In this work, we investigate how unlearning affects clinical risk in binary medical image classification. We show that standard unlearning strategies (Fine-Tuning, Random Labeling, and SalUn) may reduce test utility while increasing false-negative rates, thereby amplifying clinical risk. To mitigate this, we propose SalUn-CRA (Clinical Risk-Aware), a variant of SalUn that replaces random relabeling with entropy-based forgetting for malignant samples in the forget set, preventing the model from learning harmful benign associations. We evaluate on DermaMNIST and PathMNIST medical image datasets under 20% and 50% data removal. Using Global Risk metrics with asymmetric costs, SalUn-CRA achieves lower or comparable clinical risk to full retraining while preserving unlearning effectiveness. These results suggest that clinical risk should be an integral component of unlearning validation in medical systems.
Federated Architecture Based on Knowledge Graphs and Blockchain for Semantic Integration of Public Health Data
The integration of heterogeneous data from the Brazilian Unified Health System (SUS) for epidemiological surveillance remains challenging. Legacy systems such as SIM (mortality) and SINASC (live births) operate independently, without shared identifiers. Existing approaches typically address these dimensions separately, lacking an integrated treatment of semantic mediation, decentralized custody, provenance auditing, and uncertain entity reconciliation over SUS legacy data. This paper presents the Distributed Federated Semantic Architecture (DFSA), combining knowledge graphs, permissioned blockchain, distributed encrypted storage, and fuzzy logic. The solution was validated with real-world data from the municipality of Camaçari, Bahia, Brazil, comprising 5.4 million RDF triples. It achieved a federated latency of less than 10 ms, with an estimated throughput of 1.6 million queries per hour, along with full auditability. The solution also received positive feedback from managers due to the automated generation of indicators.
Modelos de Otimização para Alocação Equitativa de Pacientes em Hemodiálise: Um Estudo de Caso no Maranhão
A alocação de pacientes em hemodiálise é um desafio logístico em regiões com infraestrutura desigual, como o Maranhão. Alocações empíricas frequentemente resultam em deslocamentos extremos de até 400 km. Este artigo compara um modelo de Programação Linear Inteira (PLI) para eficiência global com um modelo PLI Misto (PLIM) para equidade espacial. Com dados de 217 municípios e 15 polos, o PLI reduziu o custo logístico em 10,3% e o PLIM reduziu o deslocamento máximo individual em 49,5% (de 400 km para 202 km), ao custo de elevação de 55,3% na mediana. Este trade-off evidencia a tensão entre eficiência econômica e justiça social na saúde pública.
Integração de Questionários de Saúde e Dados Coletados de Dispositivos Vestíveis em Modelos de Aprendizado de Máquina: Uma Revisão Rápida da Literatura
O avanço dos dispositivos vestíveis e do aprendizado de máquina tem ampliado a integração entre dados fisiológicos passivos e questionários de saúde. Esta revisão rápida analisou 13 estudos publicados entre 2020 e 2025 sobre o uso combinado dessas abordagens em aplicações de saúde digital. Os resultados identificaram três estratégias principais: uso de questionários como variável-alvo, integração multimodal entre autorrelatos e dados fisiológicos e predição contínua de escores clínicos. Observou-se potencial promissor, especialmente em modelos multimodais e temporais. Contudo, persistem desafios como heterogeneidade metodológica, amostras reduzidas e validação externa limitada. Conclui-se que essa convergência representa uma tendência consistente, mas ainda demanda maior padronização e validação para adoção em larga escala.
The more the merrier: the use of verbose metadata description in the multimodal classification of skin lesions
Sistemas CAD para câncer de pele frequentemente utilizam metadados estruturados com baixa profundidade semântica. Este trabalho investiga a substituição de codificações numéricas por descrições textuais detalhadas, semelhantes a anamneses, geradas por Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) como transcritores semânticos para converter metadados estruturados em descrições textuais verbosas, semelhantes a anamneses, aplicadas à classificação multimodal de lesões cutâneas. Os atributos dos datasets PAD-UFES-20 e ISIC-2019 foram convertidos em linguagem natural, codificados com SBERT e combinados a CNNs por meio da arquitetura MetaBlock-SE. Validações cruzadas (5-fold, patient-wise) mostram que modelos baseados em LLMs alcançam Acurácia e AUC competitivas ou estatisticamente superiores ao baseline. Os resultados indicam que descrições verbosas de metadados constituem uma alternativa flexível e semanticamente rica para classificação multimodal de lesões cutâneas, especialmente em cenários com metadados limitados ou semanticamente pouco informativos.
Representação por grafos do comportamento visual humano na avaliação da dor neonatal
Este estudo analisa a dinâmica do comportamento visual por meio de modelagem em grafos, representando Áreas de Interesse como nós e as transições entre elas como arestas. Dados de 102 participantes (44 médicos, 29 leigos e 29 pais) foram coletados usando rastreamento ocular durante a avaliação de faces neonatais para a inferência de dor. Quatro regras de agregação foram comparadas utilizando métricas de rede. Médicos exibiram estratégias mais focadas, com grafos mais esparsos e organizados, priorizando o sulco nasolabial, ao passo que pais e leigos apresentaram padrões mais dispersos. Esses resultados evidenciam o potencial da abordagem em grafos para revelar diferenças cognitivas na avaliação visual da dor neonatal.
Responsible AI for Public Health: A Methodological Illustration with a Forecasting Model applied to Respiratory Hospitalizations on SUS Data
This paper investigates how Responsible AI principles can be systematically integrated into public health predictive modeling using data from the Brazilian Unified Health System. We operationalize a four-layer architecture embedding governance, leakage-controlled temporal validation, fairness auditing, explainability, and structured documentation into the modeling lifecycle. In predicting monthly respiratory hospitalizations, LightGBM achieved an RMSE of 13.81 but exhibited a 44.8 percent sMAPE disparity in the highest disparity state. A resampling adjustment reduced this gap by 8.51 percentage points. The results demonstrate how structured Responsible AI controls reshape evaluation beyond aggregate predictive accuracy.
As Doenças Tropicais Negligenciadas e a Computação Aplicada à Saúde no Brasil: uma Revisão Sistemática da Literatura
Este trabalho investiga a produção científica brasileira sobre Doenças Tropicais Negligenciadas (DTNs) no Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), entre 2008 e 2025. Utilizando a metodologia PRISMA, foram selecionados 45 artigos de um total de 912 publicações, revelando que menos de 5% dos estudos abordam essas doenças, apesar de seu expressivo impacto na saúde pública. Os resultados evidenciam carência de abordagens integradas para tratamento e prevenção das DTNs, indo além da modelagem preditiva epidemiológica.
PRISM: Perinuclear Ring-based Image Segmentation Method for Acute Lymphoblastic Leukemia Classification
Automated analysis of peripheral blood smears for Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL) is hindered by low contrast and substantial variability in cytoplasmic appearance, which complicate conventional membrane-based segmentation. We found that many recent approaches rely on heavy neural architectures and extensive training, but still struggle to generalize across staining and acquisition variability. To address these limitations, we propose the Perinuclear Ring-based Image Segmentation Method (PRISM), which replaces explicit cytoplasmic delineation with adaptive concentric zones constructed around the nucleus. These perinuclear regions enable the extraction of robust cytoplasmic descriptors by integrating color information with texture statistics derived from grey-level co-occurrence patterns, without requiring accurate cell-boundary detection. A calibrated stacking ensemble of traditional classifiers leverages these descriptors to achieve a high performance, with an accuracy of 98.46% and a precision-recall AUC of 0.9937.
Estimativa de parâmetros constitutivos da mecânica cardíaca em alta resolução com cálculo de gradientes via método adjunto
Este trabalho investiga a estimativa de parâmetros constitutivos da mecânica cardíaca em alta resolução, tendo em vista condições como a cardiomiopatia dilatada e na fibrose miocárdica. O problema é formulado como um problema inverso para estimar um parâmetro constitutivo da rigidez do tecido utilizando o método adjunto para o cálculo eficiente do gradiente do funcional custo. São avaliadas diferentes formulações do funcional de dados, baseadas nos deslocamentos e no tensor gradiente de deformação. Dois cenários sintéticos são considerados: um com distribuição suave e outro com distribuição descontínua da rigidez. Os resultados indicam melhor desempenho quando o funcional de dados é baseado no gradiente de deformação. O parâmetro de regularização controla o compromisso entre ajuste aos dados, suavização da solução e custo computacional.
Comparative Analysis of Deep Learning Architectures and Morphological Pre-processing for Prostate Cancer Histopathology
Prostate cancer remains one of the main causes of male mortality worldwide. The histopathological assessment based on hematoxylin-eosin (H&E) staining continues to be the diagnostic gold standard. However, the process is subjective and computationally demanding because of the size and complexity of Whole Slide Images (WSIs). This paper presents a comparative study of deep learning architectures and morphological pre-processing strategies for prostate cancer histopathology. The proposed approach combines a morphological pre-processing stage with a Mask R-CNN model implemented in Detectron2 and compares its performance with other benchmark architectures, including GAN-based segmentation, hierarchical transformers (HIPT), Multiple Instance Learning (MIL), and the CrowdGleason framework. Performance was evaluated using accuracy, F1-score, Intersection over Union (IoU), and Cohen’s Kappa. The integration of morphological operations with Mask R-CNN achieved the best results, reaching 97.87% accuracy and a 0.96 F1-score. These findings reinforce how domain-guided enhancement can significantly improve segmentation quality and generalization in digital histopathology
Classification of Lesions in Capsule Endoscopy Images using Swin Transformer and Semi-Supervised Learning
Automated analysis of images obtained by Wireless Capsule Endoscopy (WCE) is a significant challenge in the medical field, especially due to the difficulty in lesion detection, the scarcity of labeled samples, and the high visual variability of the images. This work proposes a multiclass classification method for luminal findings in WCE images based on the Swin Transformer architecture, structured in two sequential stages: a binary classifier, responsible for filtering normal from anomalous images, followed by a multiclass classifier for identifying the specific lesion. To address the limitation of labeled data, offline data augmentation and semi-supervised learning techniques were employed. Experiments performed on the Kvasir-Capsule array with six classes of luminal findings demonstrated that Transformer-based architectures consistently outperform traditional CNN models such as ResNet-50, MobileNetV3, and EfficientNetV2. The Swin Transformer model achieved 98% accuracy and an F1-score in the binary step and 86% in multiclass classification, representing a gain of 4 percentage points compared to purely supervised training.
Avaliação de Técnicas de Aumento de Dados para Classificação Binária de Imagens Volumétricas de Ressonância Magnética do Joelho
A osteoartrite de joelho causa dor e perda funcional. Avaliamos aumento de dados para classificação binária de volumes de ressonância magnética na sequência double-echo steady-state (DESS) com o modelo R3D-18, em dez experimentos (EX1–EX10) com validação cruzada estratificada 5-fold e aumento de dados apenas no treino. Comparamos aprendizado por transferência (transfer learning), precisão mista automática (AMP) e transformações espaciais/radiométricas. A inicialização pré-treinada (EX1 vs. EX2) teve o maior efeito. A ablação da AMP (EX3) exigiu ajustes por limite de memória de vídeo (VRAM), demonstrando viabilidade, em vez de uma comparação controlada. O pico da AUC (área sob a curva ROC) foi 0,90 em EX8 e EX10.
Método Automático para classificação de Câncer de Próstata em WSIs utilizando EfficientNet, Ensemble e Modelagem de Perda Ordinal
A avaliação histopatológica manual do câncer de próstata em WSIs está sujeita a variabilidades interobservador e intraobservador. Para mitigar esse problema, este trabalho propõe a classificação automática dos grupos de graus ISUP utilizando Redes Neurais Convolucionais. A metodologia utilizou o dataset PANDA , aplicando a redução de ruído por entropia e a extração de patches. Os modelos EfficientNet (B0, B3 e B7) foram treinados com a função Ordinal Focal Loss para preservar a progressão da doença e mitigar o desbalanceamento entre as classes. Por fim, as predições individuais foram combinadas em um ensemble. A estratégia de média simples obteve o melhor desempenho, com Kappa Quadrático Ponderado de 0,879 e acurácia de 69,8%. A abordagem preservou a integridade ordinal dos graus, reduzindo quase a zero os erros extremos e demonstrando sua viabilidade clínica.
Exploratory Analysis of Deep Learning Model for Non Invasive Classification of Pulmonary Hypertension Based On Chest X-Ray Images
Pulmonary Hypertension (PH) is a progressive condition in which early detection is essential for improving outcomes. Chest X-rays (CXR) may contain patterns associated with PH. This study evaluated automated PH detection from CXRs. A retrospective private dataset of 1,354 exams (1,138 PH) was analyzed. Multiple CNNs and Transformer-based architectures were trained and tested. CNNs achieved AUROC values from 0.71 to 0.76, outperforming Transformers (AUROC ≤ 0.60). Performance was mainly driven by PH cases with mPAP > 25 mmHg, while sensitivity decreased in normal and mildly elevated ranges. These results support the feasibility of non-invasive PH screening, although larger and more balanced datasets are needed for clinical validation.
Evaluation of Machine Learning Methods for Oral Cavity Histopathological Cancer Classification in a Brazilian Cohort
Histopathological evaluation is the gold standard for oral cavity cancer diagnosis, but it is time-consuming and subject to inter-observer variability. In this study, we compare radiomics, convolutional neural networks, and a DINOv2-based transformer model for histopathological image classification using a Brazilian cohort. Radiomic features combined with a fully-connected neural network achieved the best overall performance, reaching 93.18% accuracy, 95.56% sensitivity, and 92.50% specificity, while requiring lower computational cost than end-to-end deep learning models. These findings suggest that radiomics provides an efficient alternative for oral cavity cancer classification, particularly in scenarios with limited data and computational resources.
Classificação da Doença Hepática Esteatótica Associada a Disfunção Metabólica em Imagens Térmicas Utilizando Séries Temporais
A doença hepática esteatótica associada à disfunção metabólica afeta aproximadamente 30% da população global. Seu curso clínico pode progredir para condições severas, como cirrose e carcinoma hepatocelular. Nesse contexto, a termografia tem se destacado como um método não invasivo, porém desafiador, para o rastreamento da doença. Este estudo comparou abordagens temporais, espaciais e integração espaço-temporal para a classificação da doença hepática utilizando séries temporais em imagens térmicas. Os experimentos alcançaram resultados de 66% de precisão e 73% de sensibilidade, demonstrando que a preservação da evolução temporal junto com os padrões espaciais resulta em um melhor desempenho.
Medidas de Entropia e Inteligência Artificial para a Detecção de Arritmias Cardíacas em Sinais de ECG
A arritmia cardíaca é uma condição clínica frequente, caracterizada por alterações no ritmo cardíaco. Este trabalho investigou o uso de medidas de entropia extraídas de sinais de Eletrocardiograma (ECG) de curta duração para a detecção automática de arritmias utilizando Redes Neurais Artificiais (ANNs), em cenários de classificação binária e multiclasse. Foram avaliadas cinco medidas clássicas de entropia, individualmente e em pares, e a entropia de Microestados de Recorrência (RMEn). A combinação da Entropia Amostral (SampEn) com a baseada na Decomposição em Valores Singulares (SVDEn) apresentou desempenho equivalente ao da RMEn, superando-a em 4 dos 6 cenários de classificação binária e alcançando acurácia de 77,6% ± 2,1% na multiclasse.
Towards Automating Lung-RADS Classification: Insights from Portuguese Radiology Reports
Early lung cancer detection requires efficient nodule classification. This study compares automated strategies for assigning Lung-RADS categories to Portuguese CT reports using DL and LLMs. Analyzing 963 reports, we employed NER (BiLSTM-CRF, BioBERTpt) and QA (GPT-4o, Gemini 1.5 Flash, Llama 3 70B) with prompt engineering. Gemini 1.5 Flash achieved the highest evaluation metrics (macro-F1: 0.58; weighted-F1: 0.67). Results demonstrate a scalable, adaptable pathway for automating radiology workflows in non-English clinical settings, enhancing diagnostic efficiency through structured NLP post-processing.
Segmentação de Imagens Histológicas da Cavidade Oral: Um Estudo sobre Variantes da U-Net e Lightweight Backbones
O câncer da cavidade oral apresenta elevada incidência, tornando o diagnóstico precoce essencial para a melhoria do prognóstico. Nesse contexto, a análise automática de imagens histopatológicas tem ganhado destaque, embora a elevada complexidade estrutural e a variabilidade morfológica imponham desafios significativos. A segmentação semântica constitui uma etapa fundamental em sistemas de diagnóstico assistido por computador, pois permite a delimitação automática de regiões de interesse. Este trabalho avalia diferentes arquiteturas da família U-Net para a segmentação de imagens histológicas, incluindo modelos tradicionais, variantes aprimoradas e versões com lightweight pre-trained backbones. Os experimentos foram conduzidos em dois conjuntos de dados públicos, alcançando coeficientes Dice de 0,912 e 0,871 para os bancos OCDC e OralEpitheliumDB, respectivamente. Além disso, foram analisados o impacto do aumento de dados, do pré-treinamento e o compromisso entre desempenho de segmentação e eficiência computacional. Os resultados evidenciam o potencial das arquiteturas avaliadas e contribuem para a compreensão de estratégias mais robustas e eficientes nesse domínio.
Explorando Representações de Recorrência Fractal com CNNs para a Classificação de Displasias Epiteliais Orais
O diagnóstico precoce das displasias epiteliais orais é fundamental, mas a avaliação histopatológica manual está sujeita a variabilidades e aspectos subjetivos. Sistemas computacionais de apoio ao diagnóstico (CAD) têm sido propostos para auxiliar nessa análise. No entanto, abordagens baseadas em redes neurais tradicionais frequentemente apresentam alto custo computacional e deixam de explorar estratégias heterogêneas para melhorar a generalização. Este trabalho apresenta uma análise comparativa do desempenho de arquiteturas de redes neurais convolucionais (CNNs) lightweight (MobileNetV2 e EfficientNet-B0) na classificação de displasias orais, utilizando o dataset OralEpitheliumDB. A metodologia contrasta o uso de imagens originais com imagens transformadas em Recurrence Plots (RP), geradas a partir de descritores fractais multiescala. Os experimentos demonstraram que a representação via RP proporcionou melhorias substanciais em todas as métricas avaliadas. A contribuição do estudo foi o ensemble heterogêneo combinando MobileNet e EfficientNet, ambos treinados com a representação RP, que atingiu 100% nas métricas de avaliação. Conclui-se que a análise de recorrência fornece padrões de textura relevantes que não são capturados no domínio espacial original, viabilizando a implementação de sistemas diagnósticos robustos e de baixo custo computacional.
Risk-Aware Robust Learning: Reducing Clinical Risk under Label Noise in Medical Image Classification
Noisy labels are a pervasive challenge in medical image classification, where annotation errors arise from inter-observer variability and diagnostic ambiguity. Although several noise-robust learning methods have been proposed, their evaluation predominantly relies on accuracy-oriented metrics, overlooking the clinical implications of asymmetric error costs. In medical diagnosis, a false negative (missed disease) carries substantially higher consequences than a false positive (false alarm), as delayed treatment can directly impact patient outcomes. In this work, we investigate whether noise-robust training methods preserve clinical safety under label noise. We conduct a systematic risk-aware evaluation of the state-of-the-art noise-robust methods Coteaching, DivideMix, UNICON, and a GMM-based filtering approach on binarized DermaMNIST and PathMNIST datasets under clean and label noise rates of 20%, and 40%. Beyond balanced accuracy, we adopt a cost-sensitive Global Risk formulation that explicitly penalizes false negatives. Our analysis reveals that the robustness of state-of-the-art methods does not guarantee clinical safety. Furthermore, we demonstrate that integrating cost-sensitive optimization into noise-robust training significantly reduces clinical risk, while mantaining model utility. These findings demonstrate that noise-robust learning must be evaluated through a clinical risk lens, and that combining robust training with cost-sensitive optimization can meaningfully reduce risk in noisy-label medical imaging scenarios.
Estudo Comparativo da Função de Perda Combo Loss para Segmentação de Endometriose Profunda em Ressonância Magnética Utilizando DeepLabv3
A endometriose é uma doença inflamatória que afeta 10% da população do sexo feminino globalmente, podendo causar desde sangramentos e dor até infertilidade. O diagnóstico da endometriose é um processo demorado e custoso para o clínico. O diagnóstico por exames de imagem vem se tornando o padrão, âmbito onde a ressonância magnética (RM) se destaca. Utilizando técnicas de processamento de imagens aliadas ao aprendizado de máquina é possível construir algoritmos para auxílio na localização das lesões, funcionando como ferramentas de auxílio ao médico. Este trabalho busca realizar um estudo em diferentes estratégias para segmentar essas lesões em imagens de RM.
Large Language Models for Structured Chest CT Reporting in Portuguese: A Comparative Study with Radiologist Validation
To evaluate LLMs for converting free-text Portuguese chest CT reports into structured JSON for clinical communication and data reuse. Gemini 1.5 Flash, GPT-4o, and LLaMA 3.3 were tested on 1,102 de-identified reports using a dynamic JSON template with few-shot prompting. Validation combined radiologist review and quantitative metrics. All models produced coherent structured outputs. Gemini achieved the best agreement (macro-F1 0.852; micro-F1 0.853), followed by LLaMA (0.806; 0.809) and GPT-4o (0.797;0.798). LLM-assisted structuring of Portuguese chest CT reports is feasible and attains high agreement with manual references; section-aware prompting and JSON validation improve robustness.
Inteligência Artificial na Análise de Dados Clínicos da Hemorragia Puerperal: Estratégias de Risco e Predição
A hemorragia pós-parto (HPP) é responsável por 14,2% das mortes maternas no Brasil (1997–2009). Este estudo desenvolve modelos de aprendizado de máquina para predição de HPP utilizando dados de um hospital público brasileiro (2024), no qual as informações clínicas estão predominantemente registradas em narrativas textuais não estruturadas em português. Foram analisados 3.162 partos, com a implementação de um pipeline híbrido combinando extração baseada em expressões regulares e mineração de texto via TF-IDF, resultando na engenharia de 52 atributos a partir de cinco variáveis. Na avaliação de 20 configurações (5 algoritmos × 4 estratégias de balanceamento), o Random Forest sem balanceamento obteve 60,8% de recall, 31,7% de precisão e AUC-ROC de 0,746, apesar do forte desbalanceamento de classes (11,8% de prevalência). A análise de importância das variáveis confirmou atonia uterina (20%) e anemia (15%) como principais fatores associados, com atributos derivados de texto representando 85% do poder preditivo do modelo.
MHCAF-Net: Multi-Scale Cross-Attention Fusion for Histological Grading of Invasive Ductal Carcinoma
Breast cancer remains a critical global health challenge, requiring precise diagnostic tools for effective treatment planning. While mammography is the standard screening tool, histopathological analysis remains the gold standard for confirming diagnoses and detailing tissue characteristics. However, determining the histological grade of Invasive Ductal Carcinoma (IDC) presents significant morphological ambiguity, where global tissue structures often contradict local cellular details. This work introduces a architecture using Convolutional Neural Networks (CNNs) to classify the histological grade of IDC. The primary contribution resides in an attention-based fusion mechanism that integrates multi-scale representations of histopathological images. The approach achieved results of 85.29%±3.0% accuracy, 85.22%±2.9% F1-Score, 89.56%±2.7% precision, and 81.36%±4.2% recall. These results demonstrate the viability of the proposed approach, which effectively captures both tissue architecture and cellular morphology to assist pathologists in accurate medical image analysis.
Destilação de Conhecimento Evidencial Adaptativa Empregada na Classificação de Imagens da Cavidade Oral
O câncer oral apresenta taxas de sobrevivência superiores a 80% quando diagnosticado precocemente; contudo, esse índice cai para menos de 20% em estágios avançados. Apesar dos avanços recentes indicarem elevado desempenho na classificação de lâminas digitais, a adoção clínica dessas abordagens ainda é limitada por desafios metodológicos relevantes. Este trabalho propõe uma metodologia A-EKD para o diagnóstico confiável de OSCC via destilação de conhecimento evidencial. Introduz-se o Gate (G) para filtrar incertezas do Professor, protegendo o aprendizado do Aluno MobileNetV3 em amostras ruidosas. Sob rigor experimental para evitar vazamento de dados, o modelo atingiu 90,98% de acurácia, superando o estado da arte de 87,1%. A análise estatística mostra um potencial da classificação embasado por um Odds Ratio de 24,5 e uma Err-AUC de 0,8490, validando a premissa de filtrar incertezas. O método mitiga a superconfiança e otimiza a calibração, viabilizando diagnósticos confiáveis através de redes leves, que possuem um menor número de parâmetros.
DNAClinSUS v1: A Decision Support System to Identify Clinically Relevant Variants in Microarray Genotypes Using Panel-Based Reporting
Translational genomics workflows still face a persistent operational gap between genotyping outputs and clinically usable, auditable interpretations: in many settings, results remain scattered across spreadsheets, ad hoc queries, and external websites, making reporting difficult to reproduce and to trace back to supporting evidence. DNAClinSUS v1 is a web-based clinical decision support system developed in the context of a SUS-oriented precision public health initiative in Brazil to address this gap by operationalizing a pragmatic genotype-to-report workflow in environments where patient genotypes are already available from microarray platforms. In its current version, DNAClinSUS v1 ingests single-individual CSV genotype files from microarrays, deterministically aligns SNP calls using array-manifest references, and supports panel-oriented interpretation through a locally managed knowledge base of genes and ClinVar-linked variants. The platform enables first-class curation and reuse of gene-based panels, supports SNP and polygenic panels via direct import of scoring files, and generates patient reports, as well as variant-level drill-down with links to external evidence resources. This paper presents DNAClinSUS v1 and discusses its constraints and requirements, data model, and the implemented workflow, emphasizing software engineering design choices and outlining its role as a concrete baseline that can be extended in future versions.
Geração de Corpus Sintético Sociolinguístico para Avaliação de Reconhecimento de Fala no Contexto Clínico Brasileiro
A documentação em prontuários eletrônicos consome tempo significativo do atendimento clínico, motivando o uso de sistemas de Reconhecimento Automático de Fala (ASR) para transcrição de consultas. No Brasil, o avanço dessas soluções é limitado pela escassez de bases públicas de interações médicas reais, devido a restrições éticas e legais. Este trabalho propõe um pipeline para geração de um corpus sintético de teleconsultas em português brasileiro com variabilidade cultural e linguística. Foram gerados 120 diálogos por meio de modelo de linguagem e convertidos em áudio com síntese neural de voz. Os resultados indicam que a inserção controlada de regionalismos permite analisar limitações de modelos generalistas, o que motiva o desenvolvimento de sistemas de transcrição clínica especializados para as diferenças regionais do contexto brasileiro.
Aprimoramento de Modelos de Aprendizado Profundo de Super-Resolução para Imagens de Tomografia Computadorizada Utilizando Fine-Tuning
Este trabalho analisa o efeito do fine-tuning no desempenho dos modelos de super-resolução Real-ESRGAN e Hybrid Attention Transformer (HAT) para aprimorar imagens de tomografia computadorizada de baixa dosagem. Os resultados aplicados ao conjunto de dados LoDoPaB-CT demonstram melhorias consistentes, com ganhos médios de 60,03% em PSNR, 92,50% em SSIM e 13,52% em PI para a arquitetura HAT, e de 51,02% em PSNR, 42,11% em SSIM e 32,42% em PI para o Real-ESRGAN. Além disso, observam-se redução de artefatos e preservação de estruturas relevantes. O HAT apresentou um tempo de treinamento aproximadamente 23,59 vezes maior do que o do Real-ESRGAN. Um repositório no GitHub está disponível para fins de reprodutibilidade.
Modelagem computacional da infecção por Zika vírus e seus efeitos no crescimento cefálico fetal
Compreender a infecção fetal pelo vírus Zika (ZIKV) é fundamental para explicar alterações no desenvolvimento cerebral, especialmente no crescimento da circunferência cefálica observado na síndrome congênita associada ao ZIKV. Diante das limitações de estudos in vivo, modelos computacionais surgem como alternativas não invasivas. Neste trabalho, propõe-se um modelo matemático acoplado que integra a dinâmica imuno-viral do ZIKV a um modelo de crescimento da circunferência cefálica baseado na lei de Gompertz. Os resultados apresentam concordância qualitativa com a literatura, reproduzindo a dinâmica viral, a resposta imune mediada por interferons e os desvios no crescimento da circunferência cefálica.
Avaliação de Estratégias de Reamostragem na Predição de Desfechos em Dados de Saúde Ocupacional
O estudo sobre as condições psicológicas do ser humano vem crescendo rapidamente nos últimos anos. Os transtornos mentais são multifatoriais e não possuem uma explicação única. Para contribuir com esse tema, este trabalho busca classificar, por meio de técnicas de aprendizado de máquina supervisionado, a evolução dos pacientes com transtornos mentais relacionados ao trabalho. A base de dados utilizada foi obtida a partir do SUS/SINAN. Foram utilizados o Random Forest, o XGBoost e diversas técnicas de reamostragem para predizer a evolução do paciente. Os resultados mostram que o alto desbalanceamento impacta o desempenho dos modelos, e os três melhores modelos distintos obtidos tiveram 0,472 de F1-Score, 0,77 de acurácia balanceada e 0,858 de ROC-AUC. Conclui-se que os modelos devem estar alinhados às prioridades clínicas na definição do critério de otimização.
P-GRAFIT: Plataforma de Visualização de Grafos de Classificação para Auxiliar o Desenvolvimento de Aplicações de Internet das Coisas Médicas
O avanço da Internet das Coisas Médicas (IoHT) revolucionou o monitoramento contínuo da saúde. Entretanto, manipular dados de sensores de fontes distintas e relacioná-los com estados de saúde é uma tarefa complexa. Grafos de classificação são estruturas que podem auxiliar a manipulação desses dados, identificando relações entre sensores, algoritmos inteligentes e estados de saúde. No entanto, essas estruturas não são simples de interpretar e demandam visualizações adequadas, mas soluções desse tipo são pouco comuns. Este artigo apresenta a P-GRAFIT, uma plataforma projetada para auxiliar na interpretação, visualização e criação de grafos de classificação para sistemas IoHT. A solução atua como uma camada de abstração que converte dados complexos em representações visuais de forma automática, auxiliando desde a elicitação de requisitos até a seleção de algoritmos de Inteligência Artificial. Para avaliar a proposta, e comprovar a funcionalidade da plataforma, foi implementada uma prova de conceito com amostras de grafos de classificação pré-gerados. Além disso, exploramos um cenário de uso da plataforma para auxiliar o desenvolvimento de uma aplicação IoHT.
From ATR-FTIR Spectra to Visibility Graphs: An End-to-End GNN Pipeline for ASD Detection
Autism Spectrum Disorder (ASD) lacks objective biomarkers, with diagnosis relying on behavioural observation and taking years. Salivary ATR-FTIR spectroscopy offers a non-invasive molecular fingerprint, but prior graph-based methods depend on hand-crafted topological features. We propose an end-to-end GNN pipeline that encodes each spectrum as a windowed visibility graph with a five-dimensional node feature vector and evaluates five architectures under stratified group cross-validation. GCN achieves F1MH = 0.810 in cross-validation and GIN 0.71 on the held-out test, competitive with prior graph-based approaches without hand-crafted features, establishing end-to-end GNN classification of ATR-FTIR spectra as viable for ASD detection.
Support for a Chat-Based Intervention to Reduce Alcohol Consumption via Emotion Detection
Harmful alcohol consumption constitutes a public health problem associated with social and health impacts. Chat-based interventions conducted by psychologists emerge as an alternative to reduce the harm caused by alcohol, and text emotion detection can support professionals with additional information. It is expected that identifying emotions will allow consultants to monitor the patient’s emotional state, facilitating more sensitive interventions. Thus, this work evaluates three datasets and five emotion classification models, aiming to provide a basis for the implementation of the service. The TweetEmotions, PlayStoreReviews, and GoEmotions datasets were analyzed, along with Logistic Regression, LinearSVC, Random Forest, XGBoost, and an adjusted BERTimbaubase model, as well as different preprocessing, balancing, and feature engineering strategies. The GoEmotions dataset proved to be the most suitable for the proposed scenario due to its multi-label characteristic. The results indicate consistent performance, with a macro F1-score of 0.40, making it possible to offer professionals an additional resource to support decision-making and contribute to better-targeted care and improved quality of support.
Identificação de Fenótipos Clínicos e Desfechos da Transfusão de Hemácias em UTI Baseada em Trajetórias Fisiológicas
Decisões de transfusão de hemácias em UTIs baseiam-se em limiares universais que negligenciam a heterogeneidade dos pacientes. Este estudo propõe um framework de IA utilizando MiniRocket e K-means em dados do MIMIC-IV para identificar fenótipos clínicos com respostas distintas à transfusão. A população foi segmentada em macrofenótipos de benefício e risco conforme trajetórias temporais. Enquanto um grupo teve redução de 6,5% na mortalidade, outro não obteve ganhos e exigiu ventilação mecânica prolongada. Os achados demonstram que a eficácia transfusional depende de trajetórias fisiológicas individuais, apoiando a transição de protocolos fixos para uma medicina personalizada e baseada em dados.
Evolving Reservoir-Enhanced Neural Architectures for Biomedical Signal Classification
Neural Architecture Search (NAS) has become an effective approach for automating neural network design, including applications to health data. In this work, we extend the GeneticNAS framework by incorporating Reservoir Computing operations into the search space, enabling the evolution of architectures that combine convolutional layers with reservoir-based dynamics to better capture temporal dependencies in biomedical signals. We evaluate the proposed approach on two benchmark datasets: MIT-BIH Arrhythmia (ECG) and PhysioNet EEG for biometric identification. Experimental results show consistent improvements over the baseline, with gains of 2% and 5.5% in accuracy and F1-Score respectively for arrhythmia detection for EEG biometrics.
Segmentação do Pâncreas em Tomografia Computadorizada com Ensemble Guiado por Atlas e Backbone Swin Transformer
A segmentação automática do pâncreas em Tomografias Computadorizadas abdominais é uma tarefa desafiadora devido à variabilidade anatômica e ao baixo contraste do órgão. Este trabalho propõe um método baseado em aprendizado profundo estruturado em três etapas: (1) filtragem de fatias irrelevantes com uma Rede Neural Convolucional, (2) detecção da região de interesse via atlas probabilístico e (3) segmentação final utilizando um ensemble de redes convolucionais e baseadas em Transformer. Os experimentos alcançam uma pontuação média de Dice de 78,55%. Os resultados demonstram desempenho competitivo em relação a métodos recentes de segmentação do pâncreas, combinando pré-processamento e técnicas robustas de aprendizado profundo.
Quantização Guiada pela Lei de Benford: Compressão Log-Uniforme de Pesos para Modelos de Visão Médica Eficientes
Benford-Quant, um método de quantização pós-treinamento guiado pela Lei de Benford, é avaliado na classificação de imagens médicas. O estudo considera ResNet-18, ResNet-50 e ViT-Base nos conjuntos BloodMNIST, PathMNIST e OrganCMNIST, com comparação contra RTN e NF4. Os resultados mostram que o BenQ preserva desempenho competitivo em F1-Score, com redução de memória de até 7,7x, evidenciando que seus benefícios não se restringem a LLMs, mesmo em cenários desfavoráveis como ruído gaussiano e variações de contraste, onde métodos não uniformes tendem a maior robustez. Esses achados posicionam o BenQ como uma alternativa viável para visão médica em ambientes com recursos limitados.
Modelagem Coronária Otimizada com Expoente Adaptativo de Bifurcação para Aplicações em Planejamento Terapêutico
Modelos coronarianos gerados pelo algoritmo CCO utilizam tradicionalmente o expoente γ = 3 (Lei de Murray). Avaliamos o impacto de γ na fidelidade morfométrica frente a dados reais para planejamento terapêutico. Foram comparados γ = 3, γ = 2,55 e um modelo adaptativo dependente do fluxo relativo. O desempenho foi medido por RMSE logarítmico ponderado com penalização estrutural e IC95% via bootstrap. Observou-se redução do erro com γ = 2,55 e superioridade do modelo adaptativo (γprox = 2,85, β ≈ 2,0) ao capturar transições funcionais entre regimes proximais e distais. Estratégias adaptativas são fundamentais para gêmeos digitais coronarianos realistas, impactando a acurácia de simulações e o suporte à decisão clínica.
Ensemble Ponderado de Deep Learning para Segmentação de Lesões Mamárias em Ultrassonografia
O câncer de mama é uma das principais causas de mortalidade entre mulheres no mundo, tornando o diagnóstico precoce fundamental para o aumento das taxas de sobrevida. Nesse contexto, a segmentação automática de lesões em imagens de ultrassonografia constitui uma tarefa desafiadora devido ao ruído speckle, baixo contraste e alta variabilidade morfológica. Este trabalho propõe uma abordagem baseada em ensemble ponderado das arquiteturas U-Net++, DeepLabV3+ e Swin-UNet, explorando características complementares para aumentar a robustez das predições. Avaliado na base BUS-BRA (INCA), o método alcançou IoU de 85,62% e Dice de 93,17%, superando resultados previamente reportados na literatura. Os resultados indicam que a estratégia de ensemble melhora a qualidade da segmentação, mostrando potencial como ferramenta de apoio clínico.
Predição da taxa de internação por desnutrição no Sistema Único de Saúde utilizando aprendizado de máquina
De acordo com o Mapa da Fome de 2025, há 35 milhões de pessoas com dificuldade para se alimentar no Brasil, demonstrando a necessidade em manter e estruturar as políticas de redução de fome e pobreza. Neste trabalho, foram desenvolvidos modelos de aprendizado de máquina com o objetivo de predizer a taxa anual de internação hospitalar por desnutrição no Sistema Único de Saúde (SUS), segmentada pelas 439 regiões de saúde do país, com base no local de residência dos pacientes. No conjunto out-of-time, observou-se valores de R2 de 0,66 para LGBM, 0,64 para RF e 0,65 para XGBoost, enquanto os valores de MAPE foram de 0,35, 0,42 e 0,37, respectivamente. Os resultados também evidenciaram variações no desempenho dos modelos entre as macrorregiões brasileiras.
Low-Cost Dengue Triage: Predicting Disease Severity using Machine Learning Without Laboratory Biomarkers
Dengue remains a major public health challenge in tropical regions, where early risk stratification is critical during outbreaks. We predict dengue severity using only demographic and clinical data available at patient triage, without laboratory tests or biomarkers. Using a nationwide Brazilian surveillance dataset with over 700,000 confirmed cases, we trained tree-based machine learning models to classify patients into the three World Health Organization severity categories: low risk, dengue with warning signs, and severe dengue. The best-performing model, a Random Forest enriched with urban hierarchy information, achieved a macro F1-score of 0.61 (± 0.001) in validation and 0.63 on an independent test set. SHAP analysis revealed clinically plausible predictors of severity, highlighting the potential of surveillance data to support early dengue triage in resource-constrained settings.
Avaliação da Generalização e do Fine-Tuning de Modelos Fundacionais e Redes Neurais Convolucionais na Segmentação de Células Cervicais
A capacidade de identificar e segmentar objetos de forma universal é um pilar da Inteligência Artificial contemporânea, impulsionando setores como a robótica e as ciências biológicas. Com o intuito de simplificar a análise de imagens médicas e reduzir a necessidade de intervenção especializada, este estudo implementou fluxos de trabalho nas bases de dados patológicas Cervical Cancer Dataset (CCD) e Center for Recognition and Inspection of Cells (CRIC). A metodologia incluiu o uso de modelos em estado-da-arte, como o Medical Segment Anything Model (MedSAM) e o Cellpose integrado ao Segment Anything Model (SAM), além de técnicas de agrupamento espacial para o recorte das imagens em escala de célula individual (single-cell) ou em grupos, dependendo da distância entre os núcleos. Os resultados demonstram que a integração de modelos fundacionais com ajustes específicos permite uma avaliação criteriosa de diferentes arquiteturas e a identificação dos modelos mais eficientes para o rastreio do câncer cervical.
OvaHybrid: Representação por Fusão de Canais e Classificação Explicável de Subtipos de Câncer de Ovário em Imagens Histopatológicas
O câncer de ovário é caracterizado por alta mortalidade e heterogeneidade de subtipos histológicos, o que desafia o diagnóstico precoce. Este trabalho apresenta o OvaHybrid, uma abordagem híbrida que integra processamento de imagens e extração de Deep Features para classificar subtipos de câncer de ovário em imagens histopatológicas. O método utiliza fusão de canais combinada a Deep Features para enriquecer a representação das características. A otimização de hiperparâmetros foi realizada utilizando o framework Optuna. A melhor configuração (ResNet50 + SVM) obteve acurácia de 97,96%, precisão de 98,13%, sensibilidade de 97,96%, especificidade de 98,95% e F1-score de 97,95%, indicando alta eficácia no diagnóstico.
ECGWavePuzzle as Morphology-Aware Auxiliary Supervision for Multitask Arrhythmia Classification
Arrhythmia detection with deep learning often relies on heavy preprocessing and synthetic oversampling, obscuring whether models truly learn cardiac patterns. We propose a multitask self-supervised framework that jointly optimizes arrhythmia classification, RR-interval regression, and the ECGWavePuzzle pretext task. This design encourages the model to capture both temporal rhythm and intra-beat morphology directly from raw ECG signals. Evaluated on MIT-BIH, PTB-XL, and IEGM, the approach improves stability and predictive performance over single-task baselines without synthetic data generation. Our results suggest that physiologically grounded auxiliary objectives provide a more principled path to robust ECG representation learning.
Classificação do Status Glicêmico a partir de Hemogramas: Avaliação de Estratégias de Aprendizado de Máquina em Dados Laboratoriais Reais do Brasil
O diagnóstico precoce do diabetes é essencial, porém a dosagem de hemoglobina glicada (A1c) nem sempre está acessível. Investigamos se o status glicêmico (normal, pré-diabético e diabético) pode ser classificado exclusivamente a partir de dados do hemograma completo utilizando cerca de 170 mil registros laboratoriais reais. Foram avaliadas estratégias de classificação binária, multiclasse, decomposição binária e ensemble. Redes neurais apresentaram o melhor desempenho (F2 = 0,793 na tarefa binária e 0,551 na multiclasse), e não foram observados ganhos no uso de ensemble. A análise de erros revelou maior taxa de classificações incorretas próxima aos limiares diagnósticos de A1c, indicando maior dificuldade em estados glicêmicos de transição. Idade, leucócitos e RDW foram os preditores mais relevantes. Os resultados indicam que dados do hemograma contêm sinais associados ao status glicêmico, embora com limitações para triagem.
Dynamic Alteration of the Loss Function in Convolutional Neural Networks for Medical Image Segmentation
This work presents a method for training convolutional neural networks (CNNs) based on the dynamic alteration of the loss function that guides model optimization. First, a comparative analysis of six different loss functions applied to CNNs for medical image segmentation is conducted. Through experiments with the colon cancer dataset from the Medical Segmentation Decathlon, distribution-based functions (Focal Loss, TopK Loss, and Binary Cross-Entropy) and region-based functions (Dice Loss, IoU Loss, and Tversky Loss) are evaluated. The results demonstrate that distribution-based functions consistently outperform region-based functions. Furthermore, the dynamic alteration of the functions achieved an increase in accuracy of up to 12% when compared to composite approaches. Qualitative analysis revealed that this approach not only improves quantitative metrics but also enhances the visual quality of segmentation. These findings provide valuable insights for optimizing CNN performance in medical image segmentation and contribute to the development of more accurate solutions in AI-assisted diagnosis.
KvasirCAM: Diagnóstico Explicável de Doenças Gastrointestinais com Atenção Visual e Otimização Bayesiana
O câncer gastrointestinal representa uma parcela das doenças oncológicas mundiais, sendo o câncer colorretal a terceira neoplasia mais diagnosticada e o câncer de estômago a quinta. A detecção precoce aumenta a sobrevida, sendo a endoscopia o principal exame para identificação dessas patologias. Trabalhos de detecção utilizando Deep Learning têm auxiliado na identificação precoce, contudo a busca de hiperparâmetros não é uma tarefa trivial. Este trabalho propõe um método automático de detecção de patologias gastrointestinais integrando extração de região de interesse, atenção visual, otimização de hiperparâmetros e explicabilidade em arquiteturas CNN. Os resultados demonstram melhora nas arquiteturas, com a ResNet50 alcançando F1-Score de 94,33% e AUC de 98,22%, evidenciando que a abordagem é eficaz no diagnóstico gastrointestinal.
A Vector Quantized Autoencoder Model for the Interpretable Classification of Hepatic Ultrasound Textures
Texture analysis in liver ultrasound is central to steatosis assessment, as pathological alterations are primarily reflected in microtextural patterns. This work proposes a vector quantized variational autoencoder (VQ-VAE) for faithful reconstruction and interpretable latent representation of hepatic textures. Experiments were conducted on 550 image patches of the liver, normalized by the hepatorenal index, where the reconstruction quality and discriminative capacity of the latent space were evaluated. The model based on VQ-VAE architecture achieved the best overall performance among the fully reconstructed autoencoder models with respect to Mean Squared Error, Structural Similarity Index and Peak Signal-to-Noise Ratio. Moreover, a Support Vector Machine (SVM) trained on 32-dimensional latent vectors achieved the same accuracy as a SVM trained on raw pixels while reducing dimensionality from 784 to 32 features. These results demonstrate that VQ-VAE preserves microtextures, organizes the latent space in a structured manner, and produces compact, discriminative representations, highlighting its potential for quantitative and interpretable liver ultrasound analysis.
Enabling safe AI deployment: an automated Fitzpatrick skin type guardrail for out-of-distribution dermatology
Modelos dermatológicos de IA falham frequentemente em tons de pele mais escuros, representando significativos riscos regulatórios e de segurança. Para evitar inferências inseguras fora da distribuição de treinamento (out-of-distribution), propomos um classificador interpretável da Escala de Fitzpatrick (FST) que atua como um mecanismo de proteção algorítmico ativo. Nossa abordagem de Correspondência de Protótipos (Prototype Matching) classifica imagens clínicas em FST I-IV ou V-VI. Para garantir a robustez, empregamos a pré-segmentação com o modelo SAM3 para isolar a pele saudável antes da extração de características. Isso evita rigorosamente o aprendizado por atalhos (shortcut learning) causado por artefatos clínicos e pela morfologia da lesão. Avaliado no conjunto de dados Diverse Dermatology Images (DDI), nosso método alcançou um Kappa de Cohen de 0,78, Acurácia Balanceada de 0,88 e F1-Score Macro de 0,89, superando substancialmente os métodos de referência estabelecidos. Ao recuperar os protótipos mais próximos para verificação visual, nosso framework fornece a interpretabilidade necessária para a implantação segura e em conformidade de IA na área médica.
Optimizing Record Linkage Parameters with Genetic Algorithms for Health Data Integration
Record linkage is widely used to integrate administrative health databases, but its performance depends on appropriate parameterization and decision thresholds. We propose optimizing CIDACS-RL parameters using genetic algorithms to efficiently explore the parameter space. Experiments linking Brazilian live birth (SINASC) and mortality (SIM) records using a labeled dataset reduced false positives by about 90% while maintaining high recall. Precision increased from 0.70 to 0.96 and accuracy from 0.89 to 0.99, with consistent improvements across all southern Brazilian states analyzed. These results suggest that parameter optimization can improve linkage quality and the reliability of large-scale health data integration.
Uma Arquitetura Multimodal Profunda Para a Predição de Recorrência de Tumores em Volumes de Ressonância Magnética
A predição de recorrência de tumores tratados por radioterapia é um problema difícil, principalmente em cenários onde se analisam conjuntos de dados desbalanceados. Este estudo apresenta uma solução baseada em redes profundas para o problema, que explora a integração multimodal de informações clínicas e demográficas com as imagens anatômicas e do mapa de aplicação de radiação, reunindo-as em um único volume de dois canais para ampliar o contexto oferecido ao modelo e aumentar sua capacidade de generalização. Experimentos conduzidos com o dataset Brain-TR-GammaKnife demonstraram a superioridade da abordagem multimodal integrada, aumentando de forma estatisticamente significativa os valores de acurácia, sensibilidade e especificidade na predição de recorrência de tumores cerebrais.
Predição de Risco de Óbito por Febre Amarela em Diferentes Estágios do Acompanhamento Clínico usando Aprendizado de Máquina
Apesar da disponibilidade vacinal, a febre amarela mantém elevada letalidade, e modelos de aprendizado de máquina (ML) para estratificação individual de risco ainda são escassos. Este estudo desenvolveu modelos de ML para predição de risco de óbito com base em dados nacionais brasileiros de vigilância, estruturando os atributos preditores de forma temporalmente coerente em três estágios do acompanhamento clínico: notificação (M1), avaliação inicial (M2) e fase tardia (M3). Cinco algoritmos baseados em árvores foram comparados por validação cruzada aninhada com otimização bayesiana, incluindo calibração probabilística e ajuste de limiar sob custo assimétrico. No conjunto holdout, o CatBoost apresentou melhor desempenho, com ROC-AUC/PR-AUC de 0,680/0,226 (M1), 0,764/0,321 (M2) e 0,814/0,434 (M3), evidenciando ganho progressivo conforme aumenta a disponibilidade de dados clínicos e laboratoriais. A análise de explicabilidade baseada em SHAP permitiu identificar os principais fatores associados ao risco estimado, ampliando a transparência do modelo e seu potencial de aplicação em cenários de vigilância em saúde.
From Clinical Requirements to Game Mechanics: A Requirements Engineering Framework for Serious Games for Health
The development of Serious Games for Health (SGH) requires balancing clinical effectiveness with player engagement. However, the lack of structured development processes often leads teams to adopt ad hoc approaches, resulting in systems that fail to meet clinical objectives or technical quality standards. This methodological gap makes it difficult to translate complex clinical protocols into consistent and executable technical specifications. To address this challenge, this paper proposes a Requirements Engineering framework tailored to SGH development. The framework integrates established software engineering practices and process maturity principles inspired by the Capability Maturity Model Integration (CMMI). It structures a collaborative workflow involving healthcare professionals, software engineers, and end users, and employs a Requirements Traceability Matrix (RTM) to ensure traceability between clinical objectives and game mechanics. To evaluate the framework, we conducted a case study involving the development of a serious game for adults with Autism Spectrum Disorder (ASD). The results provide evidence that the proposed framework improves clinical–technical alignment and establishes a systematic and auditable process for translating clinical needs into implementable game requirements.
Avaliação de Usabilidade de um Curso Autoinstrucional desenvolvido por um Núcleo de Telessaúde na Amazônia
Este estudo avaliou a usabilidade de um curso autoinstrucional desenvolvido por um Núcleo de Telessaúde na Amazônia. Trata-se de estudo descritivo, transversal e de abordagem quantitativa e qualitativa, realizado com 25 Agentes Comunitários de Saúde. A usabilidade foi avaliada por meio da System Usability Scale e complementada por questões sobre a experiência de uso. O curso obteve escore médio de 84,8 pontos, classificado como excelente. Os resultados indicam boa aceitação da plataforma, clareza dos materiais e facilidade de navegação, embora tenham sido identificadas oportunidades de melhoria relacionadas à responsividade e à organização de algumas atividades.
Maria do Socorro Castelo Branco de Oliveira Bastos
Optimizing Channel Selection for U-Net Segmentation in MIBI-TOF of Triple-Negative Breast Cancer
Multiplexed ion-beam imaging enables simultaneous quantification of dozens of protein markers at subcellular resolution. In this paper, we investigate how channel selection impacts U-Net–based segmentation performance on a public triple-negative breast cancer MIBI-TOF dataset with 41 images each with 48 channels. Our experiments show that compact, data-driven marker subsets achieve higher Dice than the recommended panel, suggested by the dataset paper, while using fewer channels. In summary, our experiments show that it is possible to reduce from seven channels to one without losing segmentation accuracy: our best single-channel model (dsDNA) achieves 89.36% Dice, practically matching the 89.41% Dice obtained by the full recommended panel.
Otimização de Modelos de Visão Computacional via Quantização para Detecção de Pólipos em Tempo Real
Este trabalho avalia variantes do modelos YOLO para a detecção de pólipos colorretais em tempo real, com e sem quantização. Os modelos foram treinados e avaliados em um conjunto de imagens de colonoscopia em GPU, adotando 60 FPS como limiar de tempo real. A quantização aumentou a velocidade de inferência entre 20,1% e 121,4% em todas as variantes do modelo, com pequeno impacto nas métricas. Os YOLOv8m FP16 e YOLOv11m FP16 apresentaram o melhor equilíbrio entre acurácia e velocidade de inferência: mAP@0.5 de 0,904 e 0,903, Recall de 0,916 e 0,921, a 96,9 e 83,0 FPS, respectivamente. Os resultados demonstram que a quantização FP16 é uma estratégia de otimização segura e eficaz para a detecção de pólipos em tempo real.
Tutor Inteligente Multimodal para Feedback Formativo em Radiografias de Tórax usando Modelos Visão-Linguagem
A formação em radiologia exige o desenvolvimento de habilidades perceptivas para localizar alterações e de habilidades cognitivas para interpretar imagens médicas, tradicionalmente adquiridas sob supervisão direta de especialistas. Este trabalho apresenta um tutor inteligente multimodal que fornece feedback formativo automatizado na interpretação de radiografias de tórax. O sistema integra o modelo de visão-linguagem Qwen2-VL-7B-Instruct, métricas espaciais baseadas em Intersection over Union (IoU) e técnicas de processamento de linguagem natural para a análise semântica dos achados radiológicos. A avaliação foi realizada por meio de interações simuladas com imagens do conjunto de dados VinBigData Chest X-ray, nas quais perturbações controladas nos bounding boxes reproduzem padrões comuns de erro diagnóstico. Os resultados indicam que o sistema consegue distinguir erros de localização e divergências semânticas, demonstrando a viabilidade computacional da arquitetura proposta como ferramenta de apoio ao treinamento em radiologia.
Wavelet Skip U-Net: Realce de Alta Frequência para Segmentação de Lesões de Retinopatia Diabética
A retinopatia diabética (RD) é uma das principais causas de perda de visão em pacientes diabéticos, tornando essencial a detecção precoce de lesões, como exsudatos e hemorragias. Este trabalho propõe uma arquitetura de aprendizado profundo baseada em U-Net, que utiliza o encoder EfficientNet-B4 pré-treinado no ImageNet e um Módulo de Realce Wavelet na primeira skip connection. O objetivo é explorar a decomposição wavelet (DWT 2D - Haar) para capturar detalhes de bordas e texturas que facilitam a segmentação de pequenas lesões. Os experimentos realizados no dataset IDRiD demonstraram que a inclusão do módulo wavelet aumentou o coeficiente Dice de 62,3% para 65,1% na classe de hemorragia, no conjunto de teste, superando arquiteturas clássicas de segmentação (U-Net e DeepLabV3+)
Classificação Ordinal de Lesões de Cárie Cavitadas e Não Cavitadas em Fotografias da Superfície Oclusal Baseada no ICDAS com Transfer Learning
A subjetividade do diagnóstico visual da cárie compromete a reprodutibilidade clínica. Este estudo avaliou a classificação ordinal da severidade (ICDAS) em 356 imagens, utilizando Transfer Learning com dez arquiteturas convolucionais pré-treinadas no ImageNet e decomposição de Frank e Hall. Comparou-se a extração estática associada a modelos clássicos (SVM, MLP e RF) com o ajuste fino parcial. O comportamento preditivo variou conforme a complexidade arquitetural: redes profundas, como EfficientNetV2B3, exigiram a abordagem híbrida, enquanto as clássicas, como VGG19, otimizaram-se com ajuste fino (ambas com QWK ≈ 0,84; F1-Score > 81%). A convergência preditiva dessas estratégias atesta a viabilidade do telediagnóstico odontológico.
Investigação e aprimoramento de sistemas de diagnóstico auxiliado por computador na identificação de câncer de pele em tons de pele escura
O desenvolvimento de sistemas de Diagnóstico Auxiliado por Computador (CAD) para o câncer de pele é uma área de pesquisa consolidada. Contudo, observa-se que muitos dos modelos propostos apresentam um viés racial significativo, com desempenho inferior na avaliação de lesões em peles com fototipos mais altos (escuras). Este artigo avalia a presença desse viés nos modelos de diagnóstico e propõe uma adaptação na função de perda Balanced Cross-Entropy para mitigar a disparidade de performance. Foram analisadas sete arquiteturas de Deep Learning, contemplando tanto Redes Neurais Convolucionais (CNN) quanto Vision Transformers (ViT). Os resultados confirmaram a existência de viés nos modelos convencionais; em contrapartida, a técnica proposta reduziu significativamente essa desigualdade. Em uma das arquiteturas, a acurácia balanceada para peles escuras saltou de 0, 58 ± 0, 04 para 0, 69 ± 0, 06, evidenciando a eficácia da abordagem na promoção de equidade de desempenho.
EL-nnU-Net: Early Learning para Segmentação 3D do Hipocampo em Ressonância Magnética
A segmentação automática do hipocampo em exames de ressonância magnética é uma tarefa importante para o apoio ao diagnóstico de diversas doenças neurológicas. Este trabalho propõe a EL-nnU-Net, que utiliza estratégia de Early Learning baseada em autodestilação. O método explora mapas intermediários por meio do Early Decoder, permitindo a geração de máscaras auxiliares que auxiliam no refinamento do treinamento da rede. Os experimentos foram conduzidos com o conjunto de dados do Medical Segmentation Decathlon, composto por 260 volumes. A abordagem alcança desempenho competitivo, obtendo o melhor resultado para a classe Anterior e desempenho equivalente ao estado da arte para a classe Posterior.
Comparação de arquiteturas CNNs e transformers na triagem automatizada de retinopatia diabética
Objetivo: comparar CNNs e Transformers na triagem automatizada de retinopatia diabética (RD) com o BRSET. Método: tarefa binária em 16.266 imagens; pipeline padronizado, aumento de dados, validação cruzada estratificada (5-fold) e teste independente; métricas: acurácia, precisão, sensibilidade, F1 e Kappa. Resultados: o ConvNeXtV2 obteve melhor equilíbrio entre sensibilidade e precisão (Accuracy=0,981; F1=0,848; Kappa=0,838), superando EfficientNetV2M e MaxViT; o SwinV2 apresentou o pior desempenho. Conclusão: O método ConvNeXtV2 mostrou desempenho mais consistente, sugerindo que a escolha deve considerar a natureza das lesões e a representação espacial para maximizar a sensibilidade.
Transformer-Based Sleep Staging Using Continuous Photoplethysmography Signals
Sleep disturbances impair health by disrupting the structure of sleep staging. Although polysomnography is the gold standard, its limited availability has driven photoplethysmography (PPG) alternatives. Transformer models have shown strong performance in sleep staging, though mainly with EEG data. In this work, the TransSleepNet is proposed as a hybrid convolutional–transformer architecture that leverages both approaches, along with a flatline detector to identify and manage invalid PPG segments. It achieved Kappa scores of 0.68 (CFS), 0.61 (ABC), and 0.61 (HomePAP). Results show the flatline detector consistently improves performance, while the proposed architecture matches or outperforms baseline models in generalization datasets.
MIT-Net: Arquitetura Híbrida Transformer–U-Net para Segmentação de Lesões Mamárias em Ultrassom
O câncer de mama é a neoplasia mais incidente entre mulheres em 157 países, e o diagnóstico precoce é o principal determinante do prognóstico. A ultrassonografia ocupa papel central no rastreamento, mas a delimitação manual de lesões é lenta, subjetiva e sujeita a variabilidade inter-observador significativa, devido ao ruído speckle e a artefatos acústicos. Este trabalho propõe a MIT-Net, uma arquitetura híbrida encoder-decoder que combina o encoder MiT-B5, pré-treinado no ImageNet-1k [Deng et al. 2009], com um decoder customizado inspirado na U-Net, com upsampling progressivo e conexões residuais. Avaliada no conjunto de dados BUSI com 647 imagens anotadas, a MIT-Net alcançou coeficiente Dice de 90,03 % (± 1,22) e IoU de 84,18 % (± 1,57).
Mapas Corporais e Gráficos de Coordenadas Paralelas como Suporte à Análise Longitudinal de Avaliações de Sensibilidade Tátil de Casos de Hanseníase
A eliminação da hanseníase permanece um desafio de saúde pública no Brasil, onde esta doença ainda é endêmica. O acompanhamento dos pacientes é realizado por meio do formulário de Avaliação Neurológica Simplificada (ANS), que registra, dentre outras informações, a sensibilidade tátil aferida em diferentes pontos do corpo. No entanto, não há na literatura propostas de representações visuais (visualizações) interativas para auxiliar profissionais da saúde na análise longitudinal destes dados de forma individual e agregada. Este trabalho se propõe a preencher esta lacuna, apresentando um conjunto de visualizações concebidas e validadas iterativamente em parceria com especialistas em saúde. Os resultados indicam que as visualizações propostas tem potencial para auxiliar no acompanhamento de pacientes e subsidiar tomada de decisão.
Domain-Specific Fine-Tuning of Large Language Models for Pharmacological Question Answering
Large Language Models (LLMs) perform well in general NLP tasks but face challenges in specialized domains such as pharmacology. This study investigates whether fine-tuning with DrugBank data improves response reliability. We construct a question–answer dataset from absorption and metabolism sections and fine-tune a LLaMA 3.1 8B model using efficient adaptation techniques. The effectiveness of the fine-tuned model is evaluated against its original version using ROUGE-L, BLEU, and Exact Match metrics, as well as qualitative analysis. The results show improvements and more domain-specific responses, indicating that fine-tuning effectively adapts LLMs to pharmacological tasks.
Plataforma IoMT Gamificada de Baixo Custo para Manovacuometria Digital e Reabilitação Pulmonar
A avaliação da força respiratória é essencial na reabilitação pulmonar, porém o custo elevado de equipamentos digitais restringe o acesso clínico. Este estudo propõe uma plataforma IoMT de baixo custo baseada em ESP32, sensores MPX e aplicação móvel gamificada via BLE. A metodologia envolveu calibração (erro < 5%) e validação clínica com pacientes de 36 a 74 anos. Os resultados atestam precisão nas medições de PImáx e PEmáx, permitindo classificações clínicas fidedignas. O uso de jogos sérios demonstrou eficácia no engajamento terapêutico, distinguindo demandas de resistência e potência muscular. Conclui-se que a solução viabiliza o monitoramento remoto com rigor clínico e acessibilidade, preenchendo uma lacuna na saúde digital.
Generalização de um classificador de Alzheimer em imagens de ressonância magnética para um banco de dados independente utilizando Transfer Learning
Modelos de Aprendizado Profundo (AP) têm sido propostos para auxílio ao diagnóstico de Alzheimer em imagens de Ressonância Magnética (MRI), alcançando altas taxas de acurácia quando avaliados no mesmo conjunto de dados. No entanto, quando aplicados a conjuntos externos, esses modelos não conseguem generalizar o aprendizado, tornando-se inviáveis na prática clínica. Esse problema é especialmente relevante quando hospitais substituem seus equipamentos de MRI por modelos mais novos, de outras marcas ou potências distintas. Nesse cenário, mesmo que já exista um modelo treinado no equipamento anterior, ele não pode ser reutilizado no novo, e o volume reduzido de dados coletados no equipamento novo é insuficiente para treinar um novo modelo do zero. Para lidar com esse desafio, este trabalho propõe o uso de Transfer Learning (TL) combinado com aumento de dados baseado na física de aquisição de MRI: a partir de um modelo com bom desempenho em um banco de dados extenso (ADNI), realizamos o ajuste fino para um banco de dados menor e independente (OASIS). O modelo adaptado por TL alcançou 89% de acurácia, representando um ganho de 18 pontos percentuais em relação ao modelo treinado diretamente no conjunto OASIS.
PDNet-IDS26: A Healthcare 5.0 Multiclass Intrusion Detection Dataset with Biomedical and Network Features
Intrusion Detection Systems (IDS) are central to securing Healthcare 5.0 environments, yet existing IDS datasets rely on network features only and exclude patient clinical data. This gap is critical in telemonitoring, where evolving physiological signals define patient-specific baselines that could enhance context-aware intrusion detection. This work introduces the Parkinson’s Disease with Network Features – Intrusion Detection Systems 2026 (PDNet-IDS26), a multiclass dataset that merges network traffic with Parkinson’s Disease (PD) telemonitoring records. We integrated literature-derived physiological features into network captures to enable unified intrusion detection. Results involving the merged dataset indicate that Replay and False Data Injection attacks (FDI) overcome other scenarios, achieving average F1-scores of 93% and 77%, respectively. Explainability results show that the network (Length) and biomedical (Age) features are critical for identifying FDI attacks.
Retrieval-Augmented Generation in Healthcare Systems: A Systematic Review with Emphasis on Public Data
Retrieval-Augmented Generation (RAG) enhances Large Language Models by integrating external knowledge retrieval. In public healthcare, this is relevant for handling heterogeneous data and specialized terminology. This paper presents a systematic review of RAG applications in healthcare, focusing on challenges and opportunities for Brazilian public data systems such as DataSUS. Following PRISMA, 145 studies were analyzed, with 14 meeting the inclusion criteria. Results indicate advances in hybrid retrieval and prompt engineering, but reveal gaps in regulatory compliance, multilingual support, and integration with Brazilian datasets. The study highlights research opportunities for developing RAG solutions tailored to public healthcare systems in Brazil.
Uma solução para o monitoramento do Pico de Fluxo em pacientes respiratórios
O manejo de doenças pulmonares crônicas, como Asma e DPOC, exige monitoramento contínuo para mitigar o risco de exacerbações graves. Este trabalho apresenta um ecossistema de saúde digital que integra um medidor de Pico de Fluxo Expiratório (PEF) digital, um aplicativo móvel gamificado e um portal web para gestão clínica. A solução inova ao automatizar a coleta de dados fisiológicos via Bluetooth Low Energy (BLE) e integrá-los a desfechos relatados pelo paciente (PROs), especificamente os questionários Asthma Control Test (ACT) e COPD Assessment Test (CAT). O sistema utiliza uma infraestrutura em nuvem e inteligência de dados para fornecer dashboards evolutivos e alertas acionáveis, permitindo intervenções médicas preditivas.
Classificação Automática de Tecidos do Microambiente Tumoral no Câncer Gástrico com Ensemble por Stacking
O câncer gástrico permanece como uma importante causa de mortalidade relacionada ao câncer, e a caracterização do Microambiente Tumoral (Tumor Microenvironment – TME) é essencial para o prognóstico e o planejamento terapêutico. No entanto, a heterogeneidade morfológica dos tecidos gástricos ainda impõe desafios à classificação automatizada, mesmo diante dos avanços em Deep Learning (DL). Este estudo propõe um ensemble por empilhamento (stacking) de modelos de DL para a classificação multiclasse de tecidos do TME em imagens histopatológicas H&E, utilizando o dataset HMU-GC-HE-30K. Oito arquiteturas pré-treinadas foram empregadas como modelos base e suas predições foram combinadas por um meta-modelo MLP, capaz de aprimorar as fronteiras de decisãoao aprender uma combinação não linear das predições dos modelos base. Técnicas de aumento de dados e aprendizado por transferência foram adotadas para mitigar limitações do conjunto de dados e aumentar a capacidade de generalização. Os resultados indicam que o stacking ajustado superou estatisticamente o baseline alcançando 81,3% de F1-score, superando os modelos individuais e sugerindo maior robustez na distinção de classes teciduais complexas. Assim, o método demonstra potencial para apoiar a decisão em patologia digital.
Ensemble Stacking de CNNs e Vision Transformers para Classificação de Anormalidades em Imagens Endoscópicas
A análise massiva de exames endoscópicos sobrecarrega especialistas na identificação de anormalidades gastrointestinais. Para otimizar essa triagem, este trabalho propõe um método de classificação binária (normal e anormal) utilizando a base de imagens Kvasir V1. O método proposto engloba extração de Região de Interesse, Specular Highlights, Data Augmentation e Ensemble Stacking, integrando Redes Neurais Convolucionais e Vision Transformers. O modelo final alcançou 98,12% de acurácia, 98,15% de precisão, 98,12% de sensibilidade, 98,23% de especificidade e F1-score de 98,13%, destacando-se como uma robusta ferramenta de suporte ao diagnóstico médico.
Integração do Contexto Clínico e Imagens de Raios-X do Tórax para Geração Automática de Laudos Radiológicos
A geração automática de laudos radiológicos a partir de radiografias de tórax tem se destacado como uma estratégia para apoiar médicos e reduzir a carga de trabalho na interpretação de imagens. Este artigo propõe uma abordagem multimodal baseada em Transformers que integra imagens (frontal e lateral) e histórico clínico do paciente. As características visuais são extraídas com uma ResNet-50 com ajuste fino progressivo, enquanto o contexto clínico é codificado com Bio_ClinicalBERT. As representações são fundidas em uma arquitetura Transformer codificador-decodificador para geração autorregressiva dos laudos. Experimentos no MIMIC-CXR mostram que o modelo produz laudos estruturados e clinicamente coerentes, com desempenho competitivo em métricas de similaridade semântica.
Expansão Adaptativa de Vocabulário Clínico com LLMs Biomédicos em Registros Eletrônicos de Saúde
Ontologias biomédicas frequentemente não captam a variabilidade lexical presente em textos clínicos reais, limitando aplicações de Processamento de Linguagem Natural (PLN) em prontuários eletrônicos. Este trabalho propõe um pipeline de supervisão fraca para expansão adaptativa de vocabulário clínico utilizando códigos ICD do MIMIC-IV v3.1. A partir de 842 root codes normalizados, o modelo BioMistral-7B gerou 18.017 termos candidatos. Após validação semântica com embeddings SapBERT (θ = 0,60), 4.094 termos (22,7%) foram aceitos, representando a maior taxa de aprovação lexical entre as configurações avaliadas. Na tarefa downstream de detecção de menções de doenças (627 doenças), a configuração θ = 0,50 apresentou o melhor desempenho, elevando o recall macro de 4,8% para 21,4% e o F1 macro de 2,0% para 5,2%. Os resultados indicam que a combinação de geração lexical por LLM com validação semântica baseada em embeddings permite expandir vocabulários clínicos de forma escalável, ampliando a cobertura diagnóstica em tarefas de mineração de texto clínico.
Explicando os “E se?” por Trás da Detecção de Violência Física Infantil: Uma Abordagem Contrafactua
Os modelos de aprendizado de máquina são amplamente utilizados, mas a interpretabilidade limitada compromete a transparência, especialmente em casos sensíveis. Este estudo utiliza o método CSSE para produzir explicações contrafactuais para a disciplina física violenta, usando o conjunto de dados MICS da UNICEF e um modelo XGBoost. Os resultados mostram que as crenças sobre punição física e redirecionamento comportamental são fatores-chave, e pequenas mudanças nessas variáveis alteram as previsões do modelo. Essas descobertas demonstram que as explicações contrafactuais esclarecem o comportamento do modelo e ajudam a orientar intervenções para promover o bem-estar infantil.
Avaliação comparativa de redes neurais e de modelos baseados em árvores para a predição do grau de incapacidade física de pacientes com hanseníase
A hanseníase é um agravo relevante na saúde pública pelo seu potencial incapacitante e sua presença expressiva no Brasil. Este estudo comparou modelos de IA aplicados a dados tabulares do SINAN para prever o GIF final de pacientes. Foram avaliados modelos baseados em árvores (RF, LightGBM e CatBoost) e redes neurais (MLP, ResNet e Transformer). O LightGBM apresentou desempenho superior e maior estabilidade entre classes, com um AUC OvO de 71,10%. As redes neurais mostraram um desempenho competitivo, sobretudo o Transformer, com um AUC OvO de 70,69%. Conclui-se que, conforme a base utilizada, modelos baseados em árvores são mais adequados ao prognóstico do GIF, mas as redes neurais são alternativas para contextos multimodais.
Predição de Níveis de Ansiedade Utilizando Dados de Smartwatches em Ambiente Não Controlado
A ansiedade é um transtorno relacionado a alterações de inquietação e sono. Este estudo investiga dispositivos vestíveis para monitoramento contínuo em ambientes não controlados, utilizando aprendizado profundo. Foi avaliada uma rede LSTM para regressão dos níveis de ansiedade com dados de acelerômetro de 41 voluntários coletados por 24 horas. As pontuações foram obtidas pelo IDATE, com aumento de dados (20, 50 e 100 vezes). O melhor desempenho ocorreu com 50 (MAE: 6,04 treino; 5,30 validação). As correlações de Pearson foram 0,71 e 0,50, respectivamente. Os resultados indicam potencial para monitoramento contínuo e não invasivo da saúde mental.
Seleção de Genes em Dados de Expressão Gênica por meio de um Ensemble Baseado em Grafos
Conjuntos de dados de expressão gênica apresentam alta dimensionalidade e poucas amostras, dificultando a identificação de genes estáveis. Este trabalho propõe um ensemble baseado no Grafo de Gabriel (GG) para analisar a recorrência estrutural de atributos em modelos preditivos. Classificadores são gerados por subamostragem de atributos e avaliados por validação cruzada estratificada. A relevância dos genes é medida pela recorrência entre os modelos de melhor desempenho. Experimentos em conjuntos de dados biomédicos mostram resultados competitivos de ROC-AUC quando comparados a Support Vector Machines reportadas na literatura. Um estudo de caso no dataset Golub identifica genes consistentemente presentes nos modelos mais eficazes.
Metodologia para Geração de Datasets de Segmentação Multimodal a partir de Atributos Geométricos e Prompts Sintéticos
O artigo apresenta uma metodologia para mitigar a escassez de datasets multimodais, essenciais para o avanço dos Vision-Language Segmentation Models. A proposta centraliza-se na conversão de datasets de visão computacional já existentes para um formato multimodal. Através de um processo automatizado gera descrições textuais a partir das anotações visuais. Atributos cruciais do objeto, incluindo seu tamanho, localização na imagem, são combinados para a criação de prompts. A capacidade de produzir sistematicamente esses dados multimodais em larga escala a partir de recursos já anotados contribui para acelerar significativamente a pesquisa de modelos de segmentação semântica que compreendem a interação entre visão e linguagem.
Inferência de Parâmetros em um Modelo Epidemiológico em Rede para Simulação da Propagação da Dengue em Contexto Intramunicipal
A modelagem em redes da propagação de doenças permite compreender padrões espaço-temporais de disseminação e apoiar estratégias de vigilância epidemiológica. Um desafio recorrente neste tipo de modelagem é estimar a probabilidade de espalhamento da infecção de um nó para outro da rede. Para tanto, propomos uma abordagem baseada no Modelo de Infecção Inversa Generalizado (GIIM) aplicada a dados reais heterogêneos, integrando atributos estruturais (fluxo potencial de pessoas se movimentando entre regiões), epidemiológicos (incidência local) e ambientais (variáveis climáticas) em um grafo dirigido representando as vias principais de ligação entre regiões. A probabilidade de transmissão entre regiões é modelada por meio de uma função logística parametrizada sobre esses atributos, com coeficientes estimados por meio de Algoritmos Genéticos visando predizer o momento de início de surtos locais. O processo inclui simulações estocásticas via modelo Suscetível-Infectado (SI) e avaliação pelo método de Monte Carlo. A contribuição do artigo reside na adaptação e emprego de um arcabouço reprodutível para calibração de modelos epidemiológicos em uma rede real de escala intramunicipal, combinando integração de dados heterogêneos, otimização evolutiva e avaliação quantitativa rigorosa, com potencial aplicação em sistemas de apoio à decisão em saúde pública. Os resultados obtidos indicam elevada capacidade preditiva do modelo na identificação do início de surtos locais e sugerem que fatores epidemiológicos e ambientais exercem influência mais significativa na propagação da dengue do que os fluxos potenciais de mobilidade entre regiões.
Hierarchical Deep Learning for Malaria Diagnosis: Integrating YOLO-Based Detection and Uncertainty-Aware Cell Classification
Malaria diagnosis through optical microscopy of blood smears remains the gold standard but is labor-intensive and subject to inter-observer variability. This study proposes a hierarchical deep learning pipeline that integrates cell detection in microscope field of view (FoV) images with classification of individual red blood cells. YOLOv8 is used to detect candidate cells and the extracted regions are classified by convolutional neural networks with uncertainty quantification and Grad-CAM explainability. MobileNetV2 achieved 95.17% accuracy in the classification of isolated cells with efficient prediction sets. However, under domain shift conditions, conformal prediction revealed a drop in reliability (coverage from 95% to approximately 86%), indicating reduced generalization. Grad-CAM analysis also revealed the Clever Hans effect, where models relied on image artifacts rather than biological features. These results highlight the importance of integrating reliability and explainability mechanisms for computer-aided malaria diagnosis.
Sistema Colaborativo de Apoio à Vigilância do Aedes aegypti com uso de YOLOv12 para Detecção em Imagens de Smartphones
O combate à proliferação do mosquito Aedes aegypti enfrenta barreiras como a dificuldade de inspeção domiciliar presencial. Para mitigar esse problema, este trabalho propõe um sistema de detecção de potenciais criadouros por meio de imagens registradas pelos smartphones dos próprios moradores. Isso visa oferecer uma perspectiva terrestre semelhante à dos agentes de saúde, fortalecendo a proximidade e engajamento da comunidade. As imagens são processadas pelo modelo YOLOv12m e os dados são integrados a um mapa interativo para gestores. A solução demonstrou viabilidade como ferramenta complementar, alcançando precisão de 83,93%, F1-score de 70,68% e recall de 61,04% na identificação de potenciais criadouros.
Abordagem Híbrida CNN-Mamba para Diagnóstico Computacional de Leucemias Agudas em Imagens Hematológicas
A classificação automatizada de leucemias agudas por imagens de esfregaço sanguíneo é desafiadora devido à alta variabilidade morfológica causada por diferentes protocolos de coloração, dispositivos de aquisição e contextos multicêntricos. Embora Redes Neurais Convolucionais (CNNs) sejam eficazes na extração de características locais, apresentam limitações na modelagem de dependências espaciais globais em cenários heterogêneos. Este trabalho propõe uma arquitetura híbrida CNN–Mamba para classificação multiclasse utilizando o macro-dataset UNION, composto por 17 bases públicas e 3.157 amostras celulares. O modelo combina a extração local da MobileNetV2 pré-treinada com modelagem global baseada em Visual State Space Blocks (Mamba), permitindo capturar dependências estruturais com complexidade linear. O protocolo experimental incluiu validação cruzada estratificada, ponderação de classes e análise de 18 cenários controlados. O melhor modelo alcançou F1-score macro de 98, 6% e acurácia de 98, 7% em teste independente, superando baselines convolucionais e demonstrando maior robustez frente à heterogeneidade e à redução amostral. Os resultados indicam que arquiteturas híbridas CNN–State Space são uma alternativa promissora, escalável e robusta para sistemas de apoio ao diagnóstico hematológico assistido por inteligência artificial.
Benchmark de Emuladores para Simulação Cardíaca, Quantificação de Incerteza e Análise de Sensibilidade
Este trabalho apresenta um benchmark de três famílias de emuladores — expansões de caos polinomial, processos gaussianos e redes neurais — aplicados a quatro problemas representativos de modelagem cardíaca envolvendo mecânica ventricular e eletrofisiologia celular. Os emuladores são treinados para aproximar o mapeamento entre parâmetros de entrada e quantidades de interesse (QoIs), caracterizando um problema de regressão. Os modelos são avaliados em termos de precisão preditiva, custo computacional e fidelidade na reprodução de análises de quantificação de incerteza e sensibilidade global. Os resultados mostram que os emuladores alcançam erros relativos tipicamente inferiores a 2% e proporcionam acelerações de até 109 em relação aos modelos originais. Além disso, evidenciam diferenças qualitativas no desempenho das diferentes famílias conforme a complexidade do problema.
Performance Analysis of Machine Learning Models for Hand Gesture Recognition from Electromyographic Signals
Amputation of the upper extremity significantly affects human autonomy by compromising motor functionality, limiting the execution of activities of daily living, and reducing the individual’s capacity for independent interaction with the environment. In 2017, more than 57 million people were living with some form of traumatic amputation, approximately 30% involving the upper limbs. In this context, prostheses controlled by surface electromyographic (sEMG) signals are a promising alternative for restoring motor function, using residual muscles’ electrical activity as a control source. However, automatic gesture recognition from sEMG signals remains challenging, due to physiological variability, noise, and the complexity of neuromuscular patterns. This work presents a systematic and reproducible comparative analysis of four supervised classifiers — KNN, Random Forest, SVM, and Multilayer Perceptron — applied to the NinaPro DB5 dataset, with focus on the joint effect of window size and temporal stride on classification performance, a combination rarely explored in the literature. Time-domain feature extraction and sliding-window segmentation were applied to the models. The KNN and RF models achieved the best results, with accuracies exceeding 99% in certain configurations, reinforcing the potential of supervised methods for developing more accessible and responsive robotic prostheses and human-machine interfaces.
Maria Fernanda Herculano Machado da Silva
Hy-Synergy: geração sintética de dados tabulares em saúde guiada por diagnóstico local
Dados tabulares clínicos desbalanceados e sensíveis dificultam o treinamento de modelos preditivos robustos. Este trabalho apresenta o Hy-Synergy, um framework modular de aumento de dados baseado em diagnóstico topológico, descoberta de clusters, política local de decisão e geração sintética roteada. Avaliado nos datasets Pima Indians Diabetes e Adult Census Income, o método apresentou o melhor equilíbrio entre fidelidade, utilidade e privacidade nos dois domínios, alcançando C2ST de 0.5478, JSD de 0.0312, ROC AUC de 0.8270 e MIA de 0.5242 no Pima. Os resultados sugerem que intervenções orientadas por estrutura local são promissoras para expansão de bases clínicas pequenas e sensíveis.
Classificação de Graus de Osteoartrite de Joelho em Raio-X via EfficientNetV2 com Atenção por Canal e Otimização Bayesiana
A osteoartrite de joelho (OAJ) é uma das principais causas de dor e incapacidade funcional, sendo geralmente classificada via escala de KellgrenLawrence (KL). A diferenciação entre graus adjacentes dessa escala representa um desafio pela similaridade das alterações articulares. O método proposto neste trabalho visa classificar da severidade da OAJ utilizando a arquitetura EfficientNetV2B0 combinada com um mecanismo de atenção por canal e otimização Bayesiana para ajuste de hiperparâmetros. Os resultados obtidos demonstram desempenho promissor, alcançando acurácia de 77,58%, F1-score de 76,98% e coeficiente Kappa de 70,48%. Os resultados do método indicam potencial para auxiliar especialistas no diagnóstico e na avaliação da OAJ.
Classificação Automática de Ritmos Cardíacos com Vision Transformers e Integração de Derivações
A interpretação precisa do eletrocardiograma (ECG) é vital para o diagnóstico de doenças cardiovasculares, mas sua análise manual é complexa e sujeita a erros. Propomos um modelo de IA baseado em Vision Transformers para análise automática do sinal cardíaco. Integrando dados de duas derivações, o sistema classifica cinco ritmos (um normal e quatro arritmias). O modelo atingiu 96,17% de acurácia por paciente, demonstrando seu potencial como suporte à decisão clínica na triagem de alterações cardíacas.
Multiple Instance Learning for Histopathological Grading of Penile Cancer
Penile cancer exhibits a relatively high incidence in developing countries. In this context, this work proposes a Multiple Instance Learning–based approach for the classification of histopathological images in the PCPAm dataset, addressing both binary cancer detection and histopathological grade classification. The method leverages patch-based decomposition of high-resolution images combined with feature aggregation strategies and class imbalance mitigation techniques, evaluated under stratified five-fold cross-validation. The best configuration achieved over 81.5% accuracy and 80.2% F1-score in histopathological grade classification, establishing a strong baseline for future research in computer-assisted diagnosis of penile cancer.
BioSpectralFormer: A Transformer-Based Architecture for FTIR Spectra Classification in Oral Cancer Diagnosis
Fourier-transform infrared (FTIR) spectroscopy is a promising non-invasive technique for oral cancer diagnosis, whose high mortality is largely attributable to late-stage diagnosis. This work proposes BioSpectralFormer (BSF), a Transformer-based architecture with two attention types for classification of salivary FTIR spectra. Evaluated on real spectra data under stratified 10-fold cross-validation against seven baselines, BSF achieved competitive balanced accuracy (Mean(SE,SP) = 0.67±0.15) with high sensitivity (0.82±0.20), operating in the same statistical tier as state-of-the-art methods. Moreover, attention map analysis corroborated established oral cancer biomarkers, including Amide I and lipid C-H stretching, suggesting biological feature learning.
Redes Neurais Profundas para classificar imagens de radiografias odontológicas panorâmicas na perspectiva de grupos etários: Um estudo exploratório
A estimativa de idade a partir de radiografias panorâmicas odontológicas tem aplicações relevantes em contextos forenses, clínicos e legais. Métodos tradicionais baseados na análise do desenvolvimento dentário apresentam limitações relacionadas à subjetividade e à dificuldade de generalização entre populações. Nesse cenário, redes neurais profundas têm sido investigadas como alternativa para automatizar esse processo. Este trabalho avalia o desempenho de diferentes arquiteturas de redes neurais convolucionais na classificação de faixas etárias a partir de radiografias panorâmicas. Foram conduzidos experimentos com nove arquiteturas, utilizando técnicas de préprocessamento, aumento de dados e transfer learning. Os resultados indicaram melhor desempenho da arquitetura EfficientNetB5, seguida por ResNet50 e InceptionV3, evidenciando o potencial dessas abordagens para aplicações em odontologia forense e sistemas de apoio à decisão.
Identifying Depressive Content in Decentralized Social Networks: A Case Study on Bluesky
Depression is a global mental health concern, yet scalable screening remains challenging. While prior work focuses on centralized platforms, little is known about depressive signals in newer networks like Bluesky. We present a manually annotated dataset of 4,898 public English Bluesky posts (14.5% labeled as depressive). Evaluating a hybrid pipeline combining XGBoost and fine-tuned transformers (BERT-base, RoBERTa-base, and MentalBERT), our best model achieves an F1-score of 80.5% on Bluesky and 90.8% on Twitter. This highlights that core linguistic cues remain informative across decentralized platforms. The proposed system is intended for decision support rather than diagnosis, requiring clinical validation and ethical oversight.
Privacy without Loss of Utility: Evaluation of De-identification Techniques in Deep Learning for Intensive Care Units
The growing adoption of Deep Learning in Intensive Care Units depends on access to high-granularity clinical data, which conflicts with privacy regulations such as Brazil’s LGPD. This work evaluates the trade-off between de-identification techniques and clinical AI utility. Using the MIMIC-III database, we applied k-anonymity, l-diversity, and Differential Privacy to demographic attributes and trained the ConCare model for in-hospital mortality prediction. Re-identification risk was audited under Prosecutor, Journalist, and Marketer attack models. Results demonstrate that robust pseudonymization (k = 10, l = 2) reduces maximum risk from 100% to 1.09% without degrading predictive performance (AUROC 0.861 vs. 0.868 baseline). We conclude that preserving sample size is critical; Differential Privacy (ϵ = 2.0) discarded 16.3% of data, yielding inferior clinical utility (0.853) compared to syntactic approaches.
Abordagens de Aprendizado de Máquina para Automatização de Etapas do Processo de Meta-Análise no Contexto da Saúde
Este trabalho avalia abordagens de aprendizado de máquina para automatizar etapas da condução de meta-análises em saúde, com ênfase na extração de entidades PICO e triagem de estudos. Um modelo BioELECTRA ajustado para NER foi comparado a Grandes Modelos de Linguagem – LLMs (i.e., Llama 3 e Gemini) usando a base de dados EBM-NLP e um conjunto derivado de 55 meta-análises na tarefa de extração de entidades PICO para ser utilizada na triagem de artigos. O BioELECTRA obteve maior recall e F1-score na extração de entidades PICO, enquanto as LLMs superaram o baseline no ranqueamento de artigos (Precisão@1: 1,00 vs. 0,84), indicando que pipelines híbridos NER–LLM são promissores para automatizar a condução de meta-análises na área da saúde.
Classificação Multi-Classe de Imagens Endoscópicas Gastrointestinais com GhostNetV3: Uma Abordagem Eficiente para Diagnóstico por Imagem
Este trabalho explora o uso da arquitetura GhostNetV3 para a classificação multiclasse de imagens endoscópicas gastrointestinais, abordando a crescente necessidade de ferramentas de suporte ao diagnóstico clínico em ambientes com recursos computacionais limitados. A análise automática de exames do trato digestivo é fundamental para intervenções precoces, tornando essencial a implementação de metodologias automatizadas para auxiliar na triagem. Esta pesquisa utiliza o dataset HyperKvasir, com foco em um subconjunto de 16 classes clínicas, para treinar e avaliar o desempenho dessa rede convolucional leve e eficiente, ajustada a partir de pesos pré-treinados no ImageNet. Os resultados demonstram que a GhostNetV3 apresenta desempenho competitivo quando comparada a Vision Transformers significativamente maiores, evidenciando o potencial de CNNs compactas na classificação de patologias médicas sem a necessidade de infraestrutura computacional robusta. A aplicação da técnica de Random Erasing como estratégia de regularização resultou em um F1-Score Macro de 85,72% e um MCC de 91,29% utilizando apenas 8,1 milhões de parâmetros, demonstrando a eficácia e a eficiência da abordagem proposta.
Consentimento Digital Verificável e Auditabilidade em Sistemas de Informação em Saúde: um Modelo Híbrido com DID/VC, ICP-Brasil e Evidências Imutáveis
Sistemas de informação em saúde exigem mutabilidade dos dados clínicos e governança de acesso e consentimento. Contudo, armazenar conteúdo clínico em trilhas imutáveis conflita com requisitos de ciclo de vida, enquanto abordagens puramente off-chain tendem a gerar evidências pouco verificáveis. Propomos o gFHIR-HA, uma arquitetura híbrida que mantém recursos FHIR off-chain e registra on-chain evidências append-only. A arquitetura combina SSI (DID/VC) e PKI (incluindo ICP-Brasil) e mapeia requisitos da LGPD para decisões arquiteturais. Avaliamos uma PoC em Hyperledger Fabric com eventos sintéticos, reportando métricas de latência e tamanho de evidências.
Carlos Frederico Marcelo da Cunha Cavalcanti
Um Pipeline Baseado em LLMs para a Triagem Clínica e a Extração de Comorbidades Focado na Interoperabilidade da RNDS
Avanços recentes em modelos de linguagem de grande porte (LLMs) ampliaram as possibilidades de processamento de narrativas clínicas e apoio a processos assistenciais em saúde. Entretanto, a maioria das abordagens existentes trata tarefas como triagem clínica, extração de informações ou padronização semântica de forma isolada. Este trabalho propõe um pipeline baseado em LLMs para apoiar a triagem clínica e a extração estruturada de comorbidades a partir de relatos médicos textuais. A arquitetura integra classificação automática de risco, identificação de condições clínicas e mapeamento para códigos da Classificação Internacional de Doenças (CID-10) por meio de um mecanismo baseado em recuperação semântica. Experimentos foram conduzidos com narrativas clínicas provenientes da literatura biomédica. Os resultados indicam que a abordagem proposta é capaz de transformar descrições médicas não estruturadas em representações estruturadas de dados clínicos, favorecendo sua futura interoperabilidade com infraestruturas nacionais de dados em saúde, como a Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS).
Personalized Text Generation with LLMs: A Systematic Literature Review with a Focus on Healthcare
Large Language Models (LLMs) produce generic responses that fail to account for individual preferences and contexts. Personalized LLMs address this by leveraging user-specific data to generate tailored outputs. This paper presents a systematic literature review of 52 studies on personalized text generation, published between 2022 and 2025, with focus on healthcare applications.This study follows Kitchenham’s guidelines for planning and conducting systematic literature reviews (SLRs), while the reporting of the review process adheres to the PRISMA framework. The analysis focuses on techniques, models, metrics, and challenges identified in the literature. The results indicate that prompting is the most adopted technique (55.8%), followed by finetuning (46.2%) and RAG (26.9%). Health applications remain underrepresented (9.6%) but are rapidly emerging, covering tasks such as personalized medical responses and mental health assistance. Key challenges include the lack of personalization-aware metrics, static preference assumptions, and privacy concerns.
Análise do Impacto de Dados Sintéticos para Modelos Segmentadores de Pólipos Adenomatosos em Colonoscopia
O auxílio a diagnóstico precoce do câncer colorretal, com sistemas de aprendizado profundo em colonoscopia, é comumente limitado pela escassez de dados anotados. Este estudo analisa o impacto da inclusão de dados sintéticos no treinamento de dez encoders de diferentes arquiteturas para a segmentação de pólipos. Os resultados demonstram melhorias consistentes, porém variando conforme o tamanho e a complexidade da rede: o incremento no IoU Global situou-se entre 1,5% e 4,8%, enquanto o Coeficiente Dice cresceu entre 2,7% e 5,6%. Os achados reforçam a eficácia dos dados sintéticos na ampliação de conjuntos de treinamento e evidenciam como diferentes arquiteturas interagem com dados gerados para aprimorar sistemas de apoio ao diagnóstico.
Recognizing Drinking Gestures with Wrist-Worn Inertial Sensors: Public Dataset and Lightweight CNN Approach
Monitoring fluid intake via wearable sensors is challenging due to gesture variability and overlap with similar hand movements. We propose a deep learning approach for liquid intake detection using wrist-worn accelerometer and gyroscope data, segmented into 4-second windows at 50 Hz. We introduce a Multi-Scale 1D Convolutional Neural Network (MS-Conv1D) that extracts spatiotemporal features at multiple temporal resolutions. Evaluated via 50-fold Leave-One-Subject-Out cross-validation, the model achieved F1-scores of 93.33% (binary) and 91.50% (multiclass), outperforming traditional classifiers and most state-of-the-art baselines, while remaining efficient enough for real-time execution on embedded hardware.
A Multimodal Deep Learning Approach for Atrial Fibrillation Classification from 12-Lead ECG Recordings
This paper presents a multimodal approach for the automated classification of Atrial Fibrillation (AF). Our approach converts standard 12-lead Electrocardiogram (ECG) images into complementary modalities (i.e., images, time series, and spectrograms) to support neural network analyses. A weighted fusion mechanism combines modality-specific features and adapts their contributions to different classification challenges. We evaluated the approach under a balanced class distribution by downsampling the majority class (Normal Rhythm) to match the number of samples in the minority class (AF). Using the InCor-DB private dataset, the implemented multimodal fusion models achieved an F1 score of 99.28% in the balanced scenario and 88.59% in the imbalanced one. Additional validation on the Zheng-DB public dataset confirmed model generalization, with an F1 Score of 98.13% under balanced conditions. Our results demonstrate the feasibility of combining spectrograms, images, and time series for automated AF classification.
Avaliação de Modelos de Linguagem para o Suporte à Decisão Médica na Atenção Primária Brasileira
A integração de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) à prática clínica oferece potencial para suporte à decisão, mas sua confiabilidade na Atenção Primária à Saúde (APS) no Brasil carece de investigação. Este estudo compara o GPT-4 e o Llama-3 usando casos de exames de residência médica brasileiros, analisando acurácia diagnóstica e ”alucinações de protocolo”sob uma perspectiva territorial. Resultados preliminares indicam que diretrizes internacionais frequentemente sobrepõem-se às normas do SUS. O trabalho identifica barreiras à implementação segura da IA generativa no contexto da saúde pública nacional.
AcolheEdu: Predicting Psychosocial Vulnerability in the School Context with Histogram-Based Gradient Boosting Trees
AcolheEdu proposes a data-driven screening approach to support schools in the early identification of students potentially vulnerable to psychological distress. As a proof of concept, it uses public, anonymized PeNSE 2019 microdata and a calibrated Machine Learning model to estimate a risk score from self-reported psychosocial factors. The calibrated HistGradientBoosting achieved ROC-AUC 0.86 and PR-AUC 0.77 in stratified cross-validation, and ROC-AUC 0.859 on a holdout test set. With an operational threshold of 0.30, recall reached 80.1% with 61.7% precision. The product flow is currently a navigable Figma prototype; REST API integration (FastAPI) is planned for implementation. These results indicate feasibility for high-sensitivity, data-driven school mental health screening.
Single-Lead Abnormal ECG Screening with a Lightweight Deep Learning Model for Wearable Health Monitoring
Electrocardiograms (ECGs) are essential for cardiac assessment, and the rising adoption of wearables has intensified the need for automated identification of abnormal ECGs on resource-constrained platforms. We evaluate LiteVGG-11, a lightweight CNN (20,365 parameters), for binary classification using Lead II signals. The model was trained on CODE15 and validated on PTB-XL and real-world wearable data, achieving AUCs of 0.736 and 0.773, respectively. Wearable validation revealed a decline in specificity due to artifacts and Lead II’s spatial constraints. Findings indicate that LiteVGG-11 is feasible for preliminary screening in continuous health monitoring, despite limitations in identifying non-specific abnormalities that require multi-lead observation.
Impacto do Aumento de Dados por Ruído Artificial para Classificação de Biópsias de Câncer de Estômago
O câncer gástrico está entre as principais causas de morte por câncer no mundo. No entanto, a aplicação de modelos de aprendizado profundo para seu diagnóstico é frequentemente limitada pela escassez e desbalanceamento de dados rotulados. Este trabalho investiga o impacto de técnicas de aumento de dados baseadas em ruído artificial na classificação de imagens histopatológicas de biópsias gástricas. Foram avaliadas três arquiteturas de redes neurais profundas (InceptionV3, VGG16 e ResNet50) em cenários com e sem aumento de dados. Os resultados demonstram que o uso combinado de técnicas de aumento de dados melhora significativamente o desempenho dos modelos, embora o uso isolado de ruído artificial resulte em queda de desempenho.
Dados de Saúde Processados via MASSA: Aceleração em GPU de um Classificador Baseado em Grafos
O crescimento de dados no setor de saúde exige processamento eficiente para diagnósticos em tempo real, mas algoritmos de IA fundamentais para essa análise costumam ser sequenciais e computacionalmente proibitivos. É o caso de classificadores geométricos como o NN-clas, baseados em Grafos de Gabriel, que enfrentam um gargalo computacional cúbico (O(N3)) durante sua construção. Este trabalho apresenta uma implementação acelerada em GPU do NN-clas para dados de saúde pré-processados via fluxo MASSA. Ao utilizar uma arquitetura SIMT e uma estratégia de mapeamento implícito de índices, mitigamos o gargalo de memória O(N2). Resultados experimentais utilizando datasets farmacêuticos demonstraram speedups de até 2.852x em relação à versão sequencial, confirmando a viabilidade da abordagem para suporte à decisão clínica de baixa latência.
GESTAR: An Integrated Telehealth Platform for Obstetric Risk Stratification, e-Learning, and Health Information Management
A mortalidade materna continua sendo um desafio na região Nordeste do Brasil devido ao cuidado fragmentado, condições socieconomicas e ao acesso limitado a especialistas. Este artigo apresenta o GESTAR, uma plataforma de telessaúde implementada em Alagoas. O sistema integra: (i) estratificação de risco obstétrico (protocolo SESAU/AL NT15/2025; 73 fatores), gerando automaticamente a classificação de risco e um encaminhamento pronto para a regulação estadual; (ii) teleducação para profissionais; e (iii) suporte à decisão clínica por meio de recomendações de linhas de cuidado automatizadas. Desenvolvido com arquitetura de microsserviços (Python/FastAPI, Next.js), conta com criptografia AES-256 e geração automatizada de relatórios.
Ensinando o Checklist de Cirurgia Segura em RV
O Checklist de Cirurgia Segura (CCS) criado pela Organização Mundial da Saúde (OMS) é uma lista de verificação desenvolvida para reduzir erros, eventos adversos e a mortalidade associados a cirurgias. Este trabalho descreve uma aplicação de realidade virtual (VR) que simula uma sala de cirurgia para ensinar o checklist. A ferramenta proposta utiliza gamificação para aumentar o engajamento do usuário e organiza o procedimento em cenas que buscam reproduzir de forma realista as etapas do checklist, com foco em proporcionar ao usuário uma experiência interativa e imersiva que reforça competências cognitivas, atitudinais e éticas cruciais para a segurança do paciente.
Immersive 3D Manifolds from Deep Embeddings: Evaluation of Image Classifications in VR
We show that our Meta Quest 3/3S application provides an immersive environment for the exploration of 3D manifolds generated from deep learning embeddings. Built with Unreal Engine 5.5.4, our tool enables the evaluation and sorting of biomedical specimens classifications by projecting high-dimensional semantic features into a navigable 3D space. Within the virtual environment, users can validate automated results by interactively categorizing images into defined spatial clusters, with the ability to export refined datasets via CSV. This systematic workflow improves quality control for large-scale imaging, offering researchers an intuitive interface to rapidly sort complex biological datasets.
Resolution-Aware Malaria Screening: Do Super-Resolved RBC Images Improve CNNs and Vision Transformers?
Automated malaria screening from microscopy images can improve diagnostic scalability in resource-limited settings, but detecting infected red blood cells (RBCs) is challenging due to subtle morphological cues and resolution constraints. We study resolution-aware malaria classification on the NIH Malaria Dataset using EfficientNet-B0 and ViTs, evaluating transfer learning, optimization strategies, and ESRGAN-based super-resolution preprocessing. Results show that cosine decay and transfer learning are critical for robust performance, enabling EfficientNet-B0 to reach 96% accuracy and recall, while ESRGAN with ViT achieves 97% accuracy and 98% recall, matching SOTA results while reducing false negatives.
Sumarização Multimodal de Diálogos Clínicos na Atenção Primária Digital: Integrando Mensagens Textuais e Áudios
Plataformas de mensagens na saúde digital ampliaram o volume de interações, tornando a gestão e a recuperação de informações clínicas um desafio central na Atenção Primária Digital. Embora a sumarização automática de diálogos textuais com Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) tenha sido explorada, parte relevante do diálogo ocorre por áudio. Assim, este trabalho propõe um pipeline multimodal para integrar fala e texto na sumarização com LLMs. Foi investigado (i) como extrair automaticamente informações clínicas de áudios com qualidade variável e (ii) o impacto dessa integração na qualidade do resumo. A metodologia foi desenvolvida a partir de 706 áudios reais, com base anotada manualmente e classificadores para filtrar transcrições inadequadas. Os resultados mostram que incorporar áudios enriquece os resumos, aumentando contextualização e detalhamento das informações clínicas.
Sistema de Monitoramento de Passageiros para Transporte de Tratamento Médico Intermunicipal
A ausência de monitoramento em tempo real no Transporte Fora de Domicílio (TFD) pode representar riscos durante deslocamentos intermunicipais prolongados. Este estudo desenvolveu uma solução integrada composta por sistema embarcado baseado em ESP32 e plataforma web para monitoramento clínico e logístico de pacientes. Utilizou-se o Modelo Incremental de Desenvolvimento de Software. A plataforma foi construída com React (frontend) e Django (backend), integrando dois protótipos: um para identificação via RFID e outro para coleta de sinais vitais (frequência cardíaca, SpO e temperatura). Testes funcionais e de integração confirmaram a viabilidade técnica, estabilidade e baixa latência do sistema. A solução demonstrou aplicabilidade prática, escalabilidade e potencial de impacto social na segurança e eficiência do transporte de pacientes.
Aycromo: Uma Plataforma de Código Aberto para Detecção Automática de Cromossomos em Imagens de Metáfase Baseada em Deep Learning
A análise cromossômica é uma etapa fundamental no diagnóstico de doenças genéticas, mas o processo manual de cariotipagem é demorado e altamente dependente de especialistas, podendo consumir vários dias por paciente. Embora modelos de Deep Learning tenham alcançado elevado desempenho na detecção de cromossomos, a maioria das soluções propostas permanece restrita a protótipos de pesquisa ou não disponibiliza interfaces gráficas adequadas ao uso clínico. Neste trabalho, apresentamos o Aycromo, uma plataforma desktop de código aberto para análise citogenética assistida por inteligência artificial. Construída sobre Electron e ONNX Runtime, a ferramenta permite que citogeneticistas carreguem modelos pré-treinados, comparem arquiteturas por meio de um módulo integrado de benchmarking e corrijam detecções manualmente por uma interface interativa de anotação, sem necessidade de interação com linha de comando. Experimentos preliminares em imagens de metáfase do conjunto de dados do CRCN-NE demonstram que o YOLOv11 atinge 99,40% de mAP@50, enquanto a plataforma reduz o tempo de análise por lâmina para segundos. O código está disponível em https://github.com/jorgelucasalima/aycromo-electron-front.
Georreferenciamento de Farmácias para Retirada de Medicamentos via Agente Conversacional
A falta de uma forma centralizada de distribuição de informações sobre retirada de medicamentos dificulta o acesso ao sistema de saúde, principalmente para usuários com baixa alfabetização digital. Tal problema acarreta no aumento de filas em unidades básicas de saúde. Relatos de funcionários do Sistema Único de Saúde (SUS) convergem na necessidade de uma forma simples e de fácil acesso sobre dados de localização de retirada de medicamentos. Este artigo apresenta uma solução simples e centralizada de baixo custo para georreferenciamento de farmácias municipais e estaduais, a relação dos medicamentos que podem ser retirados em cada uma delas e a documentação necessária para tal, através da simulação de um agente conversacional.
Comparing MedSigLIP and Structured Connectivity Models for ADHD and Schizophrenia Classification
The diagnosis of ADHD and schizophrenia is evolving with the integration of functional magnetic resonance imaging and machine learning. This study compares structured connectivity models (graph and hypergraph) with MedSigLIP foundation-model embeddings for disorder classification. Subject-level representations were extracted from the ADHD-200 and COBRE datasets and evaluated using 5-fold cross-validation. Among four classifiers, SVM consistently achieved the best performance. For ADHD, SVM reached an mAUC of 64.89%, approaching a graph-based baseline. For schizophrenia, it achieved an mAUC of 62.48%. These results indicate a competitive alternative to handcrafted connectivity features, even without disorder-specific pretraining.
Evolução Colaborativa em Sistema Multiagente Baseado em LLMs: Otimização de Triagem e Diagnóstico em uma Simulação Hospitalar
Este projeto apresenta um sistema hospitalar que visa otimizar a triagem e o diagnóstico clínico por meio da auto-evolução dos agentes baseados em LLMs. O projeto apresenta o ciclo de atendimento de um hospital geral, focando na interação e na interdependência entre o Agente Enfermeiro e os Agentes Médicos. O foco principal é desenvolver a interação dos agentes de forma que possam enviar feedbacks uns para os outros para melhorarem seus desempenhos por meio de Retrieval-Augmented Generation (RAG), sustentado por dois modelos de memória para guardarem os feedbacks positivos e negativos.
Investigando Fragilidades na Coleta de Dados em Sistemas de Informação em Saúde e suas Implicações para Modelagens e a Tomada de Decisão no SUS
Este estudo investiga fragilidades na coleta e no armazenamento de dados em sistemas de informação em saúde e suas possíveis implicações para modelagens de dados e tomada de decisão clínica e gerencial. Os resultados indicam que aspectos humanos, organizacionais e tecnológicos podem gerar inconsistências e imprecisões nos dados. Como continuidade da pesquisa, serão aplicados questionários com profissionais de saúde para identificar falhas percebidas na coleta e armazenamento de dados, além da realização de simulações de modelagens incorporando essas falhas para avaliar seus impactos nas análises e decisões.
Metodologia para Diagnóstico de Sepse Pediátrica via LLM, RAG e Fine-Tuning sob Escassez de Dados Reais
A sepse pediátrica é uma emergência médica de alta complexidade, exigindo detecção precoce para reduzir a morbimortalidade. Este trabalho propõe uma metodologia para o desenvolvimento de um sistema de suporte à decisão clínica fundamentado em Grandes Modelos de Linguagem (LLM), utilizando Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e Fine-tuning. A escassez de dados reais é mitigada pelo framework MedSyn para geração de dados sintéticos. O sistema integra os Critérios Phoenix, assegurando conformidade com consensos internacionais. A arquitetura proposta combina dados estruturados e notas clínicas, provendo recomendações fomentadas por evidências clínicas no domínio da informática em saúde.
sophIA: Platform to assist healthcare professionals in monitoring neonatal health
The neonatal period is marked by high vulnerability and significant morbidity and mortality, especially in the first days of life, requiring innovative strategies to improve the quality of care. This study presents sophIA, a platform under development based on Artificial Intelligence (AI) to support clinical decision-making in the Neonatal Intensive Care Unit. Its architecture integrates real clinical data, rigorous preparation, and predictive modeling using traditional and hybrid techniques, in addition to explainability mechanisms. The interface includes an interactive dashboard for indicator visualization and a support chatbot. The sophIA estimates risks for adverse neonatal outcomes and generates interpretable clinical alerts. Preliminary results indicate technical feasibility and methodological consistency, demonstrating improved performance and reliability. It is expected to contribute to more timely interventions, reduction of preventable complications, and strengthening of neonatal health management.
Avaliação comparativa da qualidade de aplicativos móveis de saúde uMARS e o método QRAMHe orientado por personas
Embora aplicativos de saúde móvel (mHealth) apoiem a atividade física, a ausência de critérios de avaliação consistentes dificulta a identificação de ferramentas confiáveis. Este trabalho apresenta uma análise comparativa entre os métodos uMARS e QRAMHe aplicados a aplicativos de exercícios físicos, considerando usabilidade, utilidade/funcionalidade e qualidade da informação em saúde. Os resultados preliminares indicam convergência em usabilidade e utilidade, enquanto o QRAMHe demonstrou maior rigor na avaliação da qualidade da informação. Os achados sugerem que a integração entre experiência do usuário e critérios normativos proporciona uma avaliação mais robusta para o ecossistema mHealth.
Identifying Gambling Risk Profiles from Online Behavioral Data: An AI Cluster-Based Empirical Study
This study investigates whether behavioral risk profiles can be identified using clustering techniques applied to real-world player tracking data. Only in 2023, more than 7% of the Brazilian population was classified as high risk for problematic gambling. Behavioral indicators were extracted from the transactional data of more than 11,000 gamblers from a Brazilian online operator and used to train a K-Means clustering model. The resulting clusters were evaluated using a daily monitoring dataset and compared with a group of voluntary self-excluded players. The results show that approximately 89% of these players were classified in the high-risk clusters at least once, indicating that the proposed indicators capture behavioral patterns associated with gambling risk.
Corpo-como-Interface: Explorando a Realidade Substitucional para o Treinamento em Saúde
Este trabalho investiga a viabilidade do uso do próprio corpo como interface tátil em simulações de Realidade Virtual voltadas ao treinamento em saúde. A proposta aborda o conceito de Realidade Substitucional, no qual um elemento físico real é utilizado como referência sensorial para a interação em um ambiente imersivo. Nesse contexto, o estudo propõe o uso da própria mão do usuário como guia tátil passivo para a representação de regiões anatômicas virtuais, eliminando a necessidade de dispositivos hápticos externos. Os resultados obtidos a partir de uma aplicação desenvolvida demonstraram a viabilidade técnica da abordagem para o treinamento médico. Observou-se também que a utilização da realidade substitucional com o próprio corpo permite aferir dados objetivos da interação, aspecto fundamental para aplicações de treinamento que envolvem a avaliação do desempenho do usuário.
LLMs in the Mental Health Context: Development of the Rafira Platform and the Use of Speech Recognition and AI in Therapy Sessions
This paper presents the development and evaluation of the Rafira platform, an assistant for psychologists that uses speech recognition and Large Language Models (LLMs) for automated transcription and summarization of therapy sessions. This study aims to develop and evaluate an LLM-based platform considering criteria of accuracy, clinical applicability, usability, and ethics. A case study was conducted in three stages: prototype development, testing with psychologists from different approaches, and analysis of the results. Key findings demonstrate technical accuracy, clinical applicability, and the tool's scalability, contributing to the optimization of clinical practice and therapeutic follow-up.
Tecnologia Assistiva para Diagnóstico Ocular Remoto: Desenvolvimento de uma Lâmpada de Fenda Portátil
Os métodos atuais de diagnóstico de catarata e glaucoma exigem a presença física do médico oftalmologista. Este projeto desenvolve uma lâmpada de fenda portátil capaz de capturar imagens do olho com qualidade próxima à de equipamentos convencionais, permitindo diagnóstico remoto por meio de uma plataforma online de telediagnóstico. A proposta busca reduzir deslocamentos e ampliar o acesso a exames oftalmológicos, exigindo apenas um profissional treinado para a captura das imagens. O protótipo, em construção com suporte técnico do programa EmbarcaTech e parceria do Hospital de Olhos de Floriano, envolve o design e a impressão 3D para integrar os componentes ópticos e eletrônicos em um dispositivo portátil, acessível e confiável.
Análise Preditiva de Sepse em Unidades de Terapia Intensiva utilizando Machine Learning
A sepse é a principal causa de morte evitável no mundo, com taxas de mortalidade no Brasil chegando a 60%. Este artigo apresenta um trabalho baseado em dados reais da UTI da Santa Casa de Misericórdia de Belo Horizonte na identificação precoce da sepse. Nossa abordagem integra dados de sinais vitais e o protocolo NEWS com modelos de Machine Learning para prever a deterioração clínica. Resultados preliminares utilizando modelos de Ensemble mostram ser promissores, como o Gradient Boosting com F1-Score de 89% para predição da sepse com 6h de antecedência, 88% para 12h e 85% para 24h, equilibrando o trade-off entre detecção e precisão diagnóstica.
Agente de inteligência artificial para verificar a validade de sinais auto-coletados por pacientes de telemedicina
Este artigo apresenta uma proposta para o desenvolvimento de uma solução que utilize inteligência artificial generativa para avaliar a coleta de dados fisiológicos realizados pelo próprio paciente, identificando sua validade e auxiliando o paciente a realizar aquisições com qualidade.
A Framework to Assess the Influence of Different Cardiac Fibrosis Phenotypes and Border Zone on Arrhythmogenesis
Current computational models often oversimplify cardiac fibrosis, lacking micro-architecture details. To address this, we present a scalable computational pipeline extending a histologically-calibrated Perlin noise generator to automatically construct focal fibrotic cores and functional border zones. Using this framework, we conducted preliminary 2D electrophysiological simulations under localized hypoxia to evaluate four distinct phenotypes. Initial results suggest that phenotype influences tissue vulnerability, with diffuse architectures exhibiting a higher incidence of reentries under the tested conditions. Furthermore, the framework successfully models geometrically constrained lesions, highlighting that variations in the total diseased area between global and focal models substantially alter the number of arrhythmic events. This work underscores the importance of incorporating spatial heterogeneity and appropriate boundary constraints in predictive computational modeling.
Patient Referral Trajectories in Acute Myocardial Infarction: A Complex Network Perspective
This work investigates the application of complex network-based methods to improve the understanding of clinical trajectories for patients with Acute Myocardial Infarction (AMI). By modeling ambulatory care data from São Paulo as a graph, the analysis of patient referral patterns through the perspective of social network science indicates that referral dynamics are not strictly governed by a ‘hierarchy of importance’ or node degree, but highly concentrated spatially, typically organized in a regionalized manner or internally within specific health units. These results suggest that while major hubs coordinate AMI care, referral decisions may be driven more by geographical proximity and immediate availability than by institutional hierarchy. This research provides a baseline for future work in identifying specialist communities and analyzing the impact of socioeconomic factors on cardiovascular care pathways.
EMGInvaders: Um Jogo Controlado por Eletromiografia Facial para Treinamento Muscular e Reabilitação
A reabilitação facial frequentemente depende de exercícios repetitivos, o que pode reduzir o engajamento dos pacientes ao longo do tempo. Embora jogos controlados por eletromiografia apresentem potencial em contextos de reabilitação, aplicações voltadas à musculatura facial ainda são menos exploradas na literatura. Este artigo apresenta o EMGInvaders, um jogo inspirado em Space Invaders controlado por sinais de eletromiografia facial de superfície. O sistema converte atividade muscular facial em comandos de movimentação da nave por meio de um sensor EMG. Testes iniciais indicaram resultados positivos para a movimentação da nave por contração facial, apontando a viabilidade técnica da proposta e motivando futuros experimentos.
Speeding up Cardiac Digital Twinning using a GPU-based Eikonal Solver
Gêmeos digitais cardíacos são modelos computacionais específicos de pacientes que permitem diagnóstico personalizado e planejamento de tratamentos. Uma etapa fundamental na construção desses modelos é a simulação da ativação elétrica no miocárdio, frequentemente aproximada por modelos baseados na equação de Eikonal. Entretanto, a resolução repetida dessa equação pode se tornar um gargalo computacional no processo de personalização. Neste trabalho investigamos o uso de um solucionador baseado no método Fast Iterative Method (FIM) executado em GPU para acelerar o cálculo de mapas de ativação cardíaca no pipeline de geração de gêmeos digitais. Resultados preliminares indicam redução no tempo de execução, alcançando um speedup de aproximadamente 1, 7× em relação a um solucionador de CPU, mantendo padrões de ativação e morfologia de ECG comparáveis aos observados em dados clínicos.
Evaluating Stress Monitoring Pipelines at the Ultra-Edge: A Mobile Device-Based Study
Continuous stress monitoring using pervasive sensing generates multimodal data streams that are processed through pipelines, which may be implemented across distributed architectures. In this context, smartphones can operate as ultra-edge nodes, enabling local processing of these data while reducing latency and data transmission to upper layers. However, there is limited empirical analysis of how these pipelines operate under continuous execution at the ultra-edge. This study addresses this gap by evaluating the feasibility of executing a stress monitoring pipeline at the ultra-edge through the quantification of its data volume and computational requirements under continuous execution. For this purpose, each pipeline stage is analyzed in terms of generated data volume and the associated computational requirements in CPU, memory, and energy usage. A baseline configuration is compared with alternative strategies to reduce data volume and computational load. Preliminary results show that input data rates are low; however, continuous processing introduces sustained computational demands that must be considered for real-world use. These results provide a baseline for evaluating processing costs in subsequent pipeline stages.
Modelagem da Duração do Potencial de Ação em Tecido Cardíaco Utilizando Curvas e Superfícies de Restituição
A duração do potencial de ação (APD) desempenha papel fundamental na dinâmica elétrica do tecido cardíaco. Neste trabalho, foram investigados dois métodos para a predição do APD: curva de restituição ajustada em função do intervalo diastólico (DI) e superfície de restituição que incorpora o histórico de estimulação, considerando DI e ciclo básico (BCL) dos dois últimos estímulos. Um autômato celular foi desenvolvido para simular a propagação da ativação elétrica no tecido e avaliar os modelos. Os resultados indicam que o modelo baseado em superfície de restituição reproduz com maior precisão o comportamento observado nas simulações biofísicas.
Exploring explainable machine learning to predict genetic factors associated with survival in renal cell carcinoma using transcriptomic data
The integration of machine learning (ML) with transcriptomic data offers a promising path for advancing precision oncology by improving predictive performance and identifying clinically relevant molecular signatures. This study analyzes gene signatures associated with survival in Renal Cell Carcinoma subtypes (KIRC and KIRP) using TCGA data, combining predictive modeling with three Explainable AI techniques (SHAP, permutation importance, and surrogate decision trees). Among five evaluated algorithms, CatBoost achieved the best performance (AUC-ROC: 0.82 for KIRC). The XAI analysis identified both established and novel biomarker candidates related to therapeutic resistance and inflammatory pathways. These results highlight the potential of explainable AI to bridge predictive accuracy and biological interpretability.
PrescHUAP Web – aplicação de prescrição eletrônica baseada em protocolos para oncologia e hematologia: indicadores de adoção e uso em produção (2022–2026)
Este trabalho apresenta uma aplicação web de prescrição eletrônica baseada em protocolos para oncologia e hematologia, em produção desde 2022. O objetivo é descrever a solução e apresentar indicadores de adoção e uso entre janeiro de 2022 e fevereiro de 2026. Os resultados agregados apontam 152 usuários cadastrados, 112 usuários ativos, 12.555 prescrições finalizadas e um catálogo com 225 protocolos, dos quais 211 ativos. Os resultados indicam adoção sustentada da solução e fundamentam estudos futuros sobre eficiência, segurança e expansão de uso.
Desenvolvendo uma Solução para a Gestão de Leitos Hospitalares
A regulação eficiente de leitos hospitalares no Brasil enfrenta desafios como a desatualização de dados e dificuldades na visualização da estrutura das unidades de saúde. Este artigo apresenta a implementação do Mapa de Leitos, um módulo que apoia a gestão hospitalar por meio da visualização da ocupação dos leitos e da integração com o Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES). O sistema foi desenvolvido com base em princípios de engenharia de software, utilizando tecnologias como ASP.NET MVC e Entity Framework. A solução organiza e apresenta informações sobre disponibilidade e ocupação de leitos, oferecendo suporte à tomada de decisão na gestão hospitalar e ampliando a transparência das informações sobre infraestrutura de saúde.
Integrating ViralFlow and MacWorP for Automated Viral Genomic Surveillance Workflows
We present an integrated web platform combining ViralFlow and MacWorP for automated viral genomic surveillance through distributed workflow orchestration and accessible web-based execution. A proof-of-concept deployment demonstrated the feasibility of integrating specialized viral genomics pipelines within a scalable workflow management environment. Preliminary results indicate gains in accessibility, reproducibility and distributed processing, supporting the potential of the platform as a modular framework for genomic surveillance in public health laboratories.
Diagnóstico Automático de Fraturas do Escafoide em Radiografias do Punho Usando Arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais
As fraturas do escafoide representam um desafio persistente na radiografia do punho, especialmente em casos não deslocados e em estágios iniciais do trauma. Diante disso, este trabalho propõe um método baseado em Redes Neurais Convolucionais para detecção automática e diagnóstico de fraturas em radiografias do punho. O método proposto emprega Faster R-CNN com backbone ResNet-50 para detecção do escafoide e InceptionResNetV2 para classificação. Resultados preliminares demonstraram bom desempenho, com IoU de 93,1% na detecção e acurácia de 98,22% no diagnóstico. Os achados indicam potencial da abordagem para apoio ao diagnóstico radiográfico.
Redes Bayesianas para Geração de Dados Totalmente Sintéticos para Alta do Recém-Nascido: Uma Proposta Metodológica Orientada a Conhecimento
O treinamento de modelos de IA na neonatologia esbarra na escassez de dados e nas restrições de privacidade. Os sistemas de apoio à decisão para a alta de recém-nascidos sofrem com o problema de cold start. Este trabalho propõe uma metodologia para a geração de dados totalmente sintéticos sem o uso de dados reais. A abordagem Human-in-the-loop traduz diretrizes clínicas em uma rede bayesiana geradora de ”pacientes virtuais”. A metodologia garante a coerência fisiológica implementando restrições determinísticas e gera rótulos de classificação de risco. Os resultados preliminares demonstram a topologia causal do modelo e propõem uma estrutura de validação com testes visuais de Turing, edit checks e métricas de utilidade de Machine Learning.
Uso de IA no ensino e na formação profissional: Proposta de ferramenta para avaliação interativa de casos clínicos
O uso de inteligência artificial na educação em saúde tem ampliado as possibilidades de simulação e avaliação, mas ainda ocorre, em muitos casos, de forma manual, pouco padronizada e com baixa rastreabilidade. Este artigo apresenta o EducaSim, uma plataforma web voltada à aplicação de avaliações interativas de casos clínicos com apoio de LLMs, a partir de referências textuais, páginas web e arquivos PDF. O estudo é aplicado e exploratório. Os resultados preliminares indicam viabilidade na ingestão multimodal, na geração de casos ancorados nas referências, na orientação por teoria de aprendizagem e na produção de relatórios interativos.
Deployment-Oriented Quantization of an ECGWavePuzzle-Based Personalization Pipeline for Arrhythmia Classification
This paper evaluates INT8 quantization and mixed-precision execution in an ECGWavePuzzle-based personalization pipeline for arrhythmia classification. The SSL framework follows prior work, and the contribution is a deployment-oriented analysis under reduced numerical precision. On MITBIH with ANSI/AAMI patient-wise evaluation, head int8 achieves 0.9013 ± 0.0198 Accuracy and 0.5364± 0.0416 Macro-F1 on H200. FP16 also improves Macro-F1 over BF16 on H200 (0.5252 vs. 0.4969) with slightly lower runtime (2920 s vs. 3003 s). However, Jetson Nano execution remains expensive, requiring about 60048 s. The results show that selective quantization is feasible, but online personalization remains the main bottleneck for embedded deployment.