Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS)
Sociedade Brasileira de Computação (SBC)
Este documento traz o Prefácio e a Organização dos Anais Estendidos do SBCAS 2026.
Modelagem Computacional do Acúmulo e Migração de Proteínas no SNC no Contexto de Epilepsia
Este trabalho apresenta uma proposta de modelo computacional para descrever a transferência inter-regional da proteína tau hiperfosforilada (p-Tau) entre o córtex entorrinal e o giro dentado. O modelo apresenta populações microgliais com diferentes eficiências fagocíticas e inclui um termo de transferência modulado pela atividade microglial e por mecanismos associados a exossomos. São considerados dois cenários microgliais distintos, representando microglias mais e menos eficientes. Simulações numéricas são realizadas para analisar a evolução temporal da p-Tau e das populações microgliais, bem como a propagação direcional da proteína patológica entre as regiões.
Gamificação de treinamentos em Saúde e Segurança no Trabalho utilizando Minecraft: Um trabalho em andamento
Este trabalho em andamento propõe a gamificação de treinamentos de Segurança e Saúde no Trabalho (SST) utilizando a plataforma Minecraft Bedrock. Os métodos tradicionais de SST enfrentam desafios de baixo engajamento e dificuldade de retenção de conhecimento. Por meio de revisão bibliográfica, identificou-se uma lacuna significativa: a escassez de estudos vinculando Minecraft e treinamentos em SST. Este estudo propõe uma metodologia gamificada modular com cenários alinhados às Normas Regulamentadoras (NRs) e o design conceitual de um protótipo mínimo viável (MVP). Os resultados preliminares incluem a especificação de quatro cenários de treinamento e uma arquitetura técnica para sua implementação. O trabalho visa contribuir na literatura de promoção da saúde ocupacional através da gamificação baseada em jogos sérios.
Predição do Cumprimento da Lei dos 60 Dias no Tratamento de Câncer de Mama: Comparação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina
O câncer de mama é a neoplasia maligna mais incidente entre mulheres no Brasil, e o cumprimento do prazo legal de 60 dias para início do tratamento no SUS permanece um desafio. Este estudo compara modelos de aprendizado de máquina (Decision Tree, Random Forest, XGBoost e CatBoost) na predição da violação desse prazo, utilizando dados do Registro Hospitalar de Câncer (2013–2024). O CatBoost apresentou melhor desempenho preditivo (AUC-ROC = 0,801; PR-AUC = 0,862). A análise SHAP identificou o intervalo entre diagnóstico e primeira consulta oncológica e o fluxo assistencial capital–interior como principais preditores. Os resultados evidenciam o potencial desses modelos para subsidiar a gestão do cuidado oncológico.
TQT-App – Cuidado com a Criança Traqueostomizada
Os responsáveis de uma criança submetida ao processo de traqueostomia precisam de orientações e treinamento sobre como agir no contexto domiciliar [Bossa et al. 2019]. No entanto, estudos indicam que o acesso à informação em saúde enfrenta barreiras relacionadas à comunicação entre profissionais da saúde e usuários do serviço [Leite et al. 2014]. Nesse contexto, define-se o TQT-App: um aplicativo móvel para Android e iOS destinado a familiares e cuidadores de crianças com traqueostomia. O aplicativo tem objetivo de auxiliar responsáveis em procedimentos diários e de emergência envolvendo a cânula, com uma linguagem de fácil compreensão e vídeos educativos, além de permitir a criação de uma agenda, um checklist de materiais necessários e a possibilidade de anotar informações necessárias para o tratamento.
Diagnóstico Diferencial entre Deficiência do Hormônio do Crescimento e Baixa Estatura Idiopática por Aprendizado de Máquina Interpretável
A Deficiência do Hormônio do Crescimento (DGH) exige diagnóstico baseado em dados clínicos, laboratoriais e neurorradiológicos, frequentemente associado a testes provocativos invasivos. Este estudo avalia modelos de aprendizado de máquina, incluindo uma abordagem interpretável, na diferenciação entre DGH e Baixa Estatura Idiopática (BEI) em 297 pacientes anonimizados do Hospital das Clínicas da Universidade de São Paulo, sendo 146 com DGH e 151 com BEI. Explainable Boosting Machine (EBM), Random Forest, XGBoost, LightGBM e CatBoost foram testados em quatro cenários de atributos. No cenário apresentado em detalhe, todos alcançaram acurácia superior a 0,90, e o EBM apresentou desempenho competitivo com contribuições interpretáveis.
MyoMesh: Um Pipeline 3D Open-Source para Geração de Modelos Cardíacos Personalizados
Este trabalho descreve um pipeline computacional tridimensional open-source em Python para geração de modelos cardíacos personalizados voltados à simulação eletrofisiológica. A partir de segmentações em ressonância magnética cardíaca, o método reconstrói a geometria biventricular, gera uma malha volumétrica tetraédrica com fronteiras anatômicas rotuladas e incorpora fibrose miocárdica em core e gray zone por marcação volumétrica hierárquica. Além disso, estima a orientação de fibras por elemento por uma abordagem rule-based baseada em campos elípticos. O resultado é um modelo completo, com rótulos teciduais e microestrutura, pronto para uso em simulações eletrofisiológicas.
Sistema Automatizado para Detecção de Landmarks Cefalométricos Utilizando Deep Learning e Suporte Diagnóstico via Modelos de Linguagem
A análise cefalométrica é importante no planejamento ortodôntico e cirúrgico, mas a marcação manual dos pontos anatômicos é demorada e sujeita a variações. Este artigo propõe um sistema automatizado de detecção de landmarks cefalométricos com apoio diagnóstico por modelo de linguagem natural. O método utiliza extração de regiões de interesse e regressão de landmarks com aprendizado profundo pré-treinado, avaliado no dataset IEEE ISBI 2015 com 19 pontos anatômicos. As medidas angulares detectadas são enviadas a um modelo de linguagem via API para geração de relatórios interpretativos. Os resultados mostram desempenho compatível com a literatura, com ≈ 80% dos landmarks dentro da margem clínica de 2 mm, contribuindo para avaliações preliminares e modernização dos fluxos diagnósticos craniofaciais.
Attention to FTIR: A Transformer 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 detection. 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 biologically feature learning.
Modeling Vaccine Discourse and Polarization on YouTube in Brazil: A Semi-Supervised Stance Detection Approach
Vaccination is a cornerstone of public health, yet the COVID-19 pandemic exposed how online misinformation and polarization can undermine immunization efforts. Studying these dynamics at scale is challenging due to scarce annotated data, class imbalance, and high labeling costs. This work presents a longitudinal analysis of vaccine discourse on YouTube in Brazil (2018–2024), using a semi-supervised stance detection framework to classify 1.4 million comments. The approach enables effective learning from limited supervision and produces a publicly available Portuguese stance classification model alongside a large-scale analysis of online debate. Results show strong performance despite class imbalance and enable the analysis of polarization over time. We find that polarization intensified during the pandemic and became more fragmented afterward, with science communication and digital-native channels concentrating both supportive and opposing engagement.
Impacto dos Marcadores de Posicionamento Anatômico na Detecção de Câncer de Mama por Termografia
O câncer de mama permanece como um dos principais desafios de saúde pública, sendo fundamental o diagnóstico precoce. Nesse contexto, a termografia tem sido investigada como estratégia complementar por não ser invasiva, livre de radiação ionizante e de baixo custo operacional. Na literatura sobre classificação de imagens termográficas da mama, estratégias de segmentação da região de interesse são adotadas para eliminar ruídos e destacar informações fisiológicas relevantes. No entanto, podem também remover elementos que desempenham papel funcional no processo de aprendizado. Este estudo investiga a influência de um marcador comumente presente em imagens termográficas no desempenho de modelos de aprendizado profundo para identificação do câncer de mama. Os resultados indicam que preservar o marcador melhora o desempenho, sugerindo que ele atua como uma referência espacial e evidenciando a necessidade de avaliar criticamente estratégias de segmentação e pré-processamento.
Análise da sazonalidade do Vírus Sincicial Respiratório no Brasil usando Clustering
O Vírus Sincicial Respiratório (VSR) é um dos principais agentes de infecção do trato respiratório inferior em populações vulneráveis. A pandemia de COVID-19 e as intervenções não farmacológicas alteraram temporariamente sua sazonalidade conhecida. Este trabalho investiga se as hospitalizações por VSR no Brasil apresentam padrões regionais distintos e avalia sua organização antes, durante e após a pandemia da COVID-19. Utilizando dados do SIVEP-Gripe (2015-2025), aplicou-se decomposição STL e aprendizado não supervisionado. Resultados indicam mudanças na sazonalidade, duração e amplitude dos surtos epidêmicos nos períodos analisados.
Detecção de Blisters Farmacêuticos com Redes Neurais para Automação da Distribuição por Dose Unitária
Este estudo investiga o desempenho das arquiteturas YOLOv8 e YOLOv11 na detecção de comprimidos em blisters farmacêuticos, avaliando o impacto de diferentes conjuntos de dados e analisando como a origem e a diversidade estrutural das imagens influenciam o desempenho dos modelos. Para isso, foram realizados experimentos utilizando conjuntos de dados provenientes da internet, do Hospital Universitário da Universidade de São Paulo (HU-USP) e um conjunto combinado. Os resultados indicam desempenho semelhante entre as arquiteturas avaliadas e sugerem que a diversidade dos dados pode contribuir para ampliar a capacidade de generalização dos modelos. Esses resultados fornecem subsídios para o desenvolvimento de soluções de automação no processo de fracionamento de medicamentos em ambiente hospitalar.
Desenvolvimento de um Método e Software para Posicionamento Virtual de Eletrodos em Modelos Computacionais de ECG Baseados em Ressonância Magnética
O posicionamento virtual preciso dos eletrodos é etapa fundamental em modelos computacionais de ECG. Neste trabalho, apresentamos um método e uma ferramenta interativa para o posicionamento de eletrodos precordiais (V1–V6) em malhas tridimensionais de tórax derivadas de ressonância magnética. O fluxo proposto integra registro de marcos anatômicos, visualização de malhas e ajuste manual em um ambiente unificado. Como demonstração de aplicação, avaliamos o impacto do posicionamento comparando um pipeline automatizado com uma estratégia guiada por especialista em quatro pacientes com cardiomiopatia dilatada. Utilizando uma mesma malha cardíaca e o modelo monodomínio, foram gerados pseudo-ECGs analisados por meio de distância Euclidiana, correlação de Pearson e erro quadrático médio relativo (rRMSE). Os resultados indicam que diferenças geométricas, especialmente em eletrodos laterais, podem produzir alterações não uniformes na morfologia e amplitude dos sinais simulados, reforçando a importância do posicionamento virtual anatomicamente consistente em fluxos computacionais de ECG.
Requirements Specification of a Machine Learning-based Medical Software System
Medicine software systems have increasingly incorporated Machine Learning (ML) models, posing significant challenges for Software Engineering (SE), particularly in dealing with their requirements that could ensure qualities such as reliability and security. In this scenario, the main problem is the difficulty of specifying requirements that often change continuously, including in the context of an large research project in which ML-based medical systems have been developed and this work is part of. Additionally, there is no consensus on better techniques for this. Hence, the main objective of this work was to define techniques for requirements specification and apply them in a realworld ML-based medical system. To this end, we scrutinized the literature to select techniques for specifying requirements; following this, we applied them to a medical system for predicting patient’s respiratory health conditions in the context of the large project. As a result, the specified requirements were the key element to the successful development of the system. Hence, these techniques could be helpful for the development of other ML-based medical systems.
Conditional Pre-Trained Transformer for Multi-Target Molecular Design: A Case Study in Drug Discovery for Brain Diseases
Transtornos neuropsiquiátricos afetam mais de um bilhão de pessoas e representam um grande desafio terapêutico, em parte devido à necessidade de modular múltiplos alvos biológicos simultaneamente. Este trabalho apresenta o CoMPO-GPT, um modelo generativo condicional baseado em transformers que formula a descoberta de fármacos multi-alvo como um problema de otimização multiobjetivo no espaço químico. O método condiciona a geração molecular por meio de representações em espaço latente agregadas de propriedades farmacológicas. Avaliações em três cenários (doença de Alzheimer, esquizofrenia e Parkinson) mostram desempenho competitivo em otimização direcionada, mantendo validade, diversidade e novidade molecular. Os resultados também revelam padrões de aprendizado que ajudam a explicar o comportamento de modelos generativos para o design molecular multi-alvo.
Automatização do eHEALS-Br com feedback personalizado e ranking dos usuários
Instrumentos de LS avaliam a capacidade de compreender e aplicar informações de saúde. A versão brasileira da eHEALS-Br ainda é aplicada manualmente, demandando tempo e esforço. Este trabalho apresenta um Sistema de Informação em Saúde (SIS) que automatiza o eHEALS-Br por meio de processamento analítico com feedback comparativo e ranqueamento multicritério. O sistema torna a avaliação mais ágil e acessível, preservando a integridade do instrumento original e ampliando sua aplicabilidade analítica.
Spatial and Risk Analysis of Cutaneous Leishmaniasis in an Integration Region of Pará, Eastern Brazilian Amazon
This paper analyzed the occurrence of Cutaneous Leishmaniasis (CL) and its relationship with risk factors in Pará, Brazil. The ecological and experimental study was carried out using official data from the Brazilian government. The results showed that the disease still has a significant impact on Amazonian populations, reflected by the epidemiological scenario, whose most affected individuals are systematically in a situation of socioeconomic and environmental vulnerability. The use of AI tools enables information synthesis to facilitate analysis of the situations. Ultimately, the occurrence of CL establishes the need to create and implement more efficient methods for eliminating the disease to achieve the third Sustainable Development Goal.
Do Complexo ao Mínimo: Otimização de Parâmetros para Reprodução Eficiente de Curvas de Restituição e do Potencial de Ação
Modelos cardíacos complexos como o ToR-ORd são essenciais para pesquisa em arritmias, mas impõem alto custo computacional. Neste trabalho, o modelo fenomenológico de quatro variáveis de Bueno-Orovio foi otimizado para replicar o comportamento eletrofisiológico do modelo ToR-ORd de 44 variáveis, com foco na duração do potencial de ação (APD90), velocidade máxima de subida (max dV/dt) e morfologia da forma de onda. Uma análise de sensibilidade global pelo método de Sobol identificou os 13 parâmetros mais influentes. O algoritmo NSGA-II foi empregado para minimizar simultaneamente três objetivos conflitantes. O modelo calibrado obteve redução de 11 vezes na complexidade computacional e aceleração de 25 vezes no tempo de simulação, com erros normalizados de 2,7%, 1,1% e 3,5% para APD90, max dV/dt e morfologia.
Aprendizado de redes neurais profundas para diagnóstico molecular rápido e não invasivo de COVID-19 pela saliva
Este trabalho investiga uma arquitetura híbrida de Aprendizado Profundo (CNN-BiLSTM) para classificar espectros ATR-FTIR de saliva na detecção da COVID-19. Um diferencial crucial da pesquisa é simular um cenário real de triagem em pandemia: o modelo diferencia pacientes positivos não de pessoas saudáveis, mas de um grupo controle de sintomáticos gripais (negativos). A rede extrai alterações biomoleculares sutis no infravermelho perante forte similaridade clínica. Avaliada em 200 amostras, o modelo alcançou acurácia e F1-score médios de 80%, superando estatisticamente métodos tradicionais. Os achados validam o enorme potencial prático da abordagem como uma ferramenta de diagnóstico rápido e não invasivo.
Modelagem Computacional do Crescimento Cerebral Utilizando a Teoria do Crescimento Finito
O dobramento cortical é crucial para o desenvolvimento cerebral, e alterações nesse processo podem gerar distúrbios neurológicos, evidenciando sua relevância clínica, como em casos de microcefalia associada ao vírus Zika. Estudos indicam que mecanismos mecânicos desempenham papel fundamental nesse fenômeno. Este trabalho investiga a influência de parâmetros físicos na formação de sulcos e giros por meio de um modelo computacional baseado na mecânica do contínuo e na teoria do crescimento finito, resolvido via elementos finitos. Os resultados concordam com a literatura, indicando a influência mecânica no dobramento cortical e que, no contexto do Zika, a redução do crescimento cortical levou a padrões semelhantes à microcefalia.
Scalable and Efficient Deep Learning for Diabetic Retinopathy Classification on ARM-Based Architectures
Diabetic retinopathy (DR) is a leading cause of preventable blindness and a public health problem in Brazil, where access to ophthalmological specialists is often limited. Automated DR classification using deep learning (DL) can support screening programs, but deployment requires accurate, efficient, and scalable models. This work evaluates model selection and distributed scalability of convolutional neural networks (CNNs) for binary DR classification on ARM-based systems, using datasets from Federal University of São Paulo (UNIFESP), Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA), and TeleOftalmo (TelessaúdeRS-UFRGS). Among 38 evaluated CNN architectures, MobileNet performed best, consuming 77% less energy, training 83% faster, and producing an 85% smaller model than InceptionV3, while improving AUC by 3%. A preliminary distributed scalability evaluation across two NVIDIA Grace Superchips using data parallelism achieved a 1.93× speedup and 96.5% scaling efficiency. These results indicate that ARM-based distributed training is a feasible, energy-efficient option for scalable DR screening in Brazilian healthcare.
Modeling the Immune Response with Machine Learning: Validation and Computational Cost Analysis of PINNs Compared to Neural Networks and Finite Volume Methods
This work investigates deep neural networks as surrogate models for simulating the spatiotemporal dynamics of the immune response in infectious myocarditis. A reduced PDE model describing pathogen–leukocyte interactions in myocardial tissue is solved using a finite volume method (FVM), whose solutions are used to train conventional neural networks (NNs) and physicsinformed neural networks (PINNs). The approaches are systematically compared in terms of predictive accuracy and computational performance. Results show that conventional NNs reproduce the reference FVM solution more accurately than PINNs, which exhibit excessive smoothing and reduced ability to capture sharp gradients. Despite these differences, neural networks enable significantly faster inference, achieving approximately 6.6× acceleration relative to the GPU-accelerated FVM. The computational advantage becomes most relevant in multi-execution scenarios such as parametric studies, sensitivity analyses, and inverse problems.
Analysis and Classification of Human Microbiomes: Detection of Bioindicators and Optimization through Machine Learning
The human microbiome plays a crucial role in health and disease, yet extracting meaningful insights from it remains challenging. This work presents an integrated framework: (1) the HumanMetagenomeDB, standardizing metadata from 69,000 human metagenomes; (2) MuDoGeR, a multi-domain genome recovery tool; (3) an evaluation of genome recovery biases; (4) gSpreadComp, a workflow for bacterial resistance-virulence; and (5) an AutoML-driven platform built on prokaryotic genomes enabling biologically interpretable feature selection. Together, these contributions enable researchers to move from raw metagenomic data to actionable biological insights at scale.
André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
MIPS - Mapping the Relationship between Research, Innovation, and Society through Topic Modeling
The proliferation of scientific data on the internet, including social networks, blogs, patents and articles, demands integrated analysis to guide strategic decisions. This data covers the life cycle of innovation, from scientific publications, through patents, to public perception of innovations. Understanding these dimensions allows you to better allocate resources and efforts in strategic areas that are well received by society. Although initiatives like Altimetry evaluate the specific impact of articles or authors, there is a gap in analyzing the interrelationships between ideas, discoveries, products and opinions over time. In this context, topic modeling emerges as a powerful tool for extracting and understanding themes in textual data. This work proposes an integrated technique to identify and analyze topics and their relationships in the scientific, technological and social spheres. The solution allows you to cross topics of different dimensions, revealing how an innovation is born, grows, turns into a commercial product and is perceived by society. Unlike current solutions that focus on a single dimension, this method offers a multidimensional view. The experiments carried out show the growth of research topics over time and how they were discussed by society, in addition to relating rumors and misinformation. The results indicate significant connections between the dimensions studied, highlighting the relationship of topics with milestones in the evolution of innovation. In the future, experiments will be conducted involving all three dimensions (science, technology and society), accompanied by the creation of visualizations to facilitate technological prospecting.
SEPTRON: Predição de Sepse usando Transformer, Ontologia e Algoritmo Bioinspirado
A predição de sepse em pacientes de Unidades de Terapia Intensiva (UTIs) permanece desafiadora. Este trabalho propõe o SEPTRON (Sepsis Prediction using Transformer, Ontology and BioiNspired Algorithm), um modelo híbrido para predição de sepse que integra ontologia, Algoritmo Genético (AG) e Transformer. As contribuições incluem: (i) pipeline replicável; (ii) dataset curado; (iii) Transformer para dados estruturados; e (iv) variáveis clínicas relevantes. Utilizando janelas de 4 horas nas primeiras 72 horas de internação, o SEPTRON alcançou desempenho competitivo (AUC-ROC 0,83 e revocação 0,76) quando comparado com outros modelos. Os resultados indicam abordagem promissora à decisão clínica na antecipação do risco de sepse em UTI.
Desenvolvimento de um Sistema de Informação para Apoio às Atividades de Vigilância Sanitária
Este trabalho apresenta o desenvolvimento do Sistema de Vigilância Sanitária (SVS), uma ferramenta de software destinada a apoiar as atividades de vigilância sanitária no estado de Mato Grosso, com foco na gestão de processos e informações regulatórias. Os requisitos do sistema foram levantados por meio de entrevistas com especialistas e observação de processos, sendo especificados com casos de uso, diagramas UML e protótipos de interface. O sistema encontra-se atualmente em produção, contemplando mais de vinte módulos, como protocolo, inspeção e emissão de alvará sanitário, contribuindo para maior agilidade e organização das atividades da área.
GESTAR: A Telehealth Platform for High-Risk Pregnancy Triage and Longitudinal Follow-up
A mortalidade materna continua sendo um desafio no Nordeste do Brasil devido ao cuidado fragmentado 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 baseada em protocolo clínico estadual oficial com 73 fatores baseados em evidências; (ii) telementoria e educação continuada para profissionais; e (iii) suporte à decisão clínica por meio de linhas de cuidado e recomendações automatizadas. Desenvolvido com arquitetura de microsserviços (Python/FastAPI, Next.js), conta com criptografia AES-256 e geração automatizada de relatórios em PDF. Resultados de sete municípios mostram 354 avaliações de risco, comprovando a viabilidade da plataforma para a coordenação do cuidado pré-natal em regiões com menor acesso a serviços especializados.
MIST-Saúde: Uma Ferramenta Flexível de Imputação Semântica de Dados Clínicos Tabulares
Valores ausentes em dados clínicos degradam a performance de modelos e comprometem decisões. Este trabalho apresenta o MIST-Saúde, uma ferramenta demonstrável de imputação semântica de dados tabulares clínicos. A ferramenta integra métodos estatísticos e abordagens semânticas com modelos fundacionais pré-treinados (ex.: TabPFN), combinados em ensemble para robustez frente a drifts temporais. O MIST-Saúde é entregue como biblioteca Python com Docker, API REST em FastAPI e interface web para configuração, execução e exportação dos resultados. Relatamos motivação, stakeholders, processo de desenvolvimento, elicitação e requisitos, além do desenho do módulo. Como o trabalho segue em construção, a arquitetura detalhada, as tecnologias finais e a bateria completa de testes ainda estão sendo consolidadas; ainda assim, há um protótipo e um vídeo de instalação disponíveis para demonstração.
REAACT: Comunicação Aumentativa e Alternativa Gratuita, Multiplataforma e em Português
Este artigo apresenta a Plataforma Reaact, ferramenta nacional, gratuita e multiplataforma que estrutura-se nos módulos Editor e Comunicador para criação personalizada de recursos de Comunicação Aumentativa e Alternativa (CAA). A eficácia da Reaact foi avaliada em experiência clínica com 30 crianças Autistas e os resultados evidenciam que a plataforma supre a lacuna de ferramentas nacionais robustas, oferecendo suporte adequado à intervenção fonoaudiológica no Brasil.
MPI BRASIL: Um Aplicativo Como Suporte à Prescrição de Medicamentos Apropriados Para Idosos
O uso de medicamentos potencialmente inapropriados (MPI) por pessoas idosas é um problema global de saúde pública em virtude do elevado risco de eventos adversos que comprometem a qualidade de vida do paciente. Para os profissionais de saúde, a complexa tomada de decisão clínica nesse cenário pode ser minimizada com uso do MPI Brasil, aplicação que auxilia na escolha do medicamento mais apropriado de forma segura e individualizada. Assim, este estudo trata da versão atualizada do aplicativo, cuja eficácia já foi validada por ensaio clínico em sua primeira edição.
CLARA: Um sistema Web para Consulta Local Automática de Recursos e Abastecimento
Este artigo apresenta o CLARA (Consulta Local Automática de Recursos e Abastecimento), um sistema Web desenvolvido para apoiar a gestão de medicamentos e insumos em Unidades Básicas de Saúde do Sistema Único de Saúde (SUS). O sistema adota uma arquitetura cliente-servidor e integra um modelo de linguagem por meio da API Gemini para viabilizar consultas automatizadas e acesso a informações sobre medicamentos, ampliando a visibilidade dos recursos disponíveis localmente. A metodologia incluiu levantamento de requisitos, modelagem arquitetural, implementação e validação experimental por meio de testes automatizados. Os resultados indicaram taxa de sucesso de 100% e tempo médio de resposta de 2,24 ms para requisições estáticas, demonstrando desempenho e confiabilidade satisfatórios. Esses achados sugerem que o CLARA pode apoiar o acesso mais rápido à informação e aprimorar a tomada de decisão na gestão farmacêutica.
Módulo Integrado para Avaliação Contínua de Modelos de Linguagem em Plataforma de Saúde Digital
A atenção digital mediada por mensagens amplia acesso, mas intensifica a sobrecarga informacional e o risco de inconsistências em textos clínicos gerados automaticamente. Este artigo descreve um protótipo demonstrável integrado à plataforma Ana Health para estruturar um ciclo contínuo de avaliação de saídas de LLMs (sumarização, transcrição e resposta clínica). A ferramenta suporta avaliação cega (origens anonimizadas: humano vs LLM) e comparação A/B entre modelos, com critérios padronizados e score de 0–100 inspirado na SUS. Descrevemos a motivação, os stakeholders, o processo de desenvolvimento, a elicitação e os requisitos, além do desenho do módulo e do fluxo de avaliação. Por se tratar de trabalho em andamento, arquitetura detalhada, tecnologias finais e uma bateria completa de testes ainda estão em consolidação; contudo, o protótipo e um vídeo de instalação estão disponibilizados para demonstração.
WalletCare: Uma Aplicação mHealth para Gestão e Organização Digital de Exames Médicos
A organização e o acesso às informações médicas pessoais ainda representam um desafio para muitos pacientes devido à fragmentação de registros entre diferentes instituições de saúde e ao uso de documentos físicos para armazenamento de exames. Nesse contexto, aplicações móveis de saúde têm sido utilizadas para apoiar a gestão de dados clínicos. Este trabalho apresenta o WalletCare, um aplicativo móvel desenvolvido para auxiliar pacientes na organização digital de exames médicos. A aplicação permite registrar, armazenar e consultar exames diretamente no dispositivo do usuário. Os resultados indicam que a ferramenta pode facilitar o acesso e a organização de informações de saúde pelos usuários.
Saúde Mental na Universidade: Um Sistema Web para Gestão e Acompanhamento de Atendimentos Psicológicos
A vivência acadêmica impõe exigências e pressões de desempenho que podem intensificar o esgotamento emocional dos estudantes universitários. Consequentemente, mais de 80% dos estudantes de graduação relatam enfrentar dificuldades emocionais, o que exige respostas institucionais eficientes para gerir essa procura. Sendo assim, foi desenvolvido o sistema web PAPSE, uma plataforma segura que gere os atendimentos psicológicos, unindo o registo de pacientes, a evolução de processos clínicos por estudantes de Psicologia e a supervisão por professores. Planeia-se integrar o sistema com bases de dados acadêmicas, criar dashboards para cruzar a procura psicológica com métricas de retenção e implementar alertas automáticos para reduzir o absentismo.
trAIn Health: Uma Plataforma para Experimentação Reprodutível em Aprendizagem de Máquina para Dados em Saúde
A seleção de modelos em saúde ainda exige alto esforço técnico e forte suporte metodológico. Este trabalho apresenta o trAIn Health, plataforma desktop que unifica experimentação em aprendizado de máquina, literatura científica contextualizada e reprodutibilidade. A solução oferece 15 algoritmos, pipeline configurável de pré-processamento, comparação de métricas e histórico auditável de experimentos. Em 10 bases públicas, observou-se ganho operacional no fluxo de execução, com manutenção da clareza metodológica para uso em pesquisa clínica.
Modelagem e otimização de posicionamento de eletrodos para auxílio ao tratamento ETCC para portadores de microcefalia
O vírus Zika (ZIKAV), transmitido pelo Aedes aegypti, tornou-se uma emergência global devido à sua ligação com a microcefalia, uma condição neurológica que exige novas estratégias terapêuticas. No entanto, essa é uma patologia que afeta predominantemente populações em situação de vulnerabilidade socioeconômica e que recebem pouca atenção da indústria farmacêutica por não oferecerem retornos lucrativos atrativos, sendo considerada uma doença tropical negligenciada. Este trabalho propõe um modelo personalizado para simulação e otimização da Estimulação Transcraniana por Corrente Contínua (ETCC) em pacientes com microcefalia, visando superar as limitações de ferramentas padrão em anatomias atípicas. Utilizando imagens de ressonância magnética de cada paciente, gerou-se malhas tridimensionais de elementos finitos para modelar a distribuição do potencial elétrico via equação de Laplace. Para otimizar o posicionamento dos eletrodos e a intensidade da corrente, implementou-se um algoritmo genético com inicialização via K-means em ambiente Python, utilizando a biblioteca FEniCS para lidar com os métodos dos elementos finitos. Os resultados demonstraram que o modelo é estatisticamente robusto e capaz de direcionar a estimulação de forma coerente para a região-alvo, apresentando-se como uma alternativa viável para o planejamento terapêutico individualizado em casos de Síndrome Congênita do Zika.
Automating the Integration of Viral Genomic Data: A Hierarchical Multi-Layered Approach for De-duplicating GenBank and GISAID Repositories
The rapid expansion of viral genomic sequencing has led to data fragmentation across major repositories like GenBank and GISAID. The same isolate could be deposited in both databases without any cross-reference linking the two entries. Consequently, there is no systematic way to identify this redundancy, which compromises the compilation of representative, non redundant large scale datasets. For Neglected Tropical Diseases (NTDs), this redundancy complicates real time genomic surveillance. This paper presents a computational framework designed to de-duplicate and integrate these databases using a hierarchical strategy: sequence identity, fuzzy string matching of isolate identifiers, and metadata reconciliation. Our results demonstrate that the tool effectively identifies redundant records for CHIKV-ECSA lineage and filters out laboratory derived sequences, providing a high-quality dataset for phylogeographic analysis.
GAmBBa: A Platform for Automated Laboratory Workflow Management and Molecular Surveillance Biobanking
Molecular surveillance and the diagnosis of infectious and neglected diseases require a robust and traceable data flow, spanning from sample collection to the interpretation and reporting of genomic results. However, in many laboratory settings, these processes still depend on manual procedures and spreadsheet-based workflows, which increase the risk of transcription errors, compromise traceability, and limit scalability. At the Molecular Surveillance Platform (PVM) at Fiocruz, these challenges became particularly evident during high-demand scenarios such as the COVID-19 pandemic, when 47,220 samples from 16 municipalities in Bahia, Brazil, were processed to support SARS-CoV-2 diagnosis. In this study, we present GAmBBa (Management of Biological Samples by Barcode), a web-based computational platform designed to automate laboratory workflow management, enable end-to-end sample tracking through barcode identification, integrate communication between laboratory instruments and information systems, and support biobank storage and retrieval. GAmBBa structures the entire sample lifecycle digitally, reducing manual data entry and improving interoperability across laboratory processes. The implementation of GAmBBa has enhanced operational efficiency by minimizing errors, increasing processing capacity, and reducing turnaround time for diagnostic results. The platform proved particularly valuable in high-throughput environments, supporting large-scale molecular surveillance and strengthening the reliability of laboratory outputs. Our findings demonstrate that integrated digital solutions such as GAmBBa are essential to modernize laboratory infrastructures and to support timely and scalable responses to public health demands.
Modelos Estatísticos e de Aprendizado de Máquina na Identificação de Fatores de Risco da Leishmaniose Tegumentar Americana no Brasil
A leishmaniose tegumentar americana (LTA) é uma doença tropical negligenciada endêmica no Brasil, com mais de 350 mil casos notificados entre 2007 e 2025. Este estudo compara o desempenho de modelos estatísticos tradicionais (Regressão de Cox) e abordagens de aprendizado de máquina (Random Survival Forest, Extra Survival Trees) na identificação de fatores de risco para óbito e abandono de tratamento em pacientes com LTA. Utilizando dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN), avaliamos seis modelos de sobrevivência por meio do índice de concordância (C-index). Para o desfecho de óbito, o modelo de Cox obteve o maior C-index (0,896), enquanto para abandono de tratamento todos os modelos apresentaram discriminação moderada. Os resultados sugerem que modelos tradicionais permanecem competitivos para dados epidemiológicos estruturados com relações de risco lineares.
Multimodal Artificial Intelligence for Aided Diagnosis of Neglected Tropical Diseases: A Comparative Study of Visual Architectures
As Doenças Tropicais Negligenciadas (DTNs) impõem um ônus desproporcional às populações vulneráveis em todo o mundo e desafiam os sistemas de saúde pública quanto ao diagnóstico oportuno e preciso. A Inteligência Artificial (IA) e a visão computacional surgiram como ferramentas promissoras para a vigilância epidemiológica e o apoio à decisão clínica em ambientes com recursos limitados. Este trabalho compara arquiteturas visuais recentes, abrangendo Redes Neurais Convolucionais (CNNs) tradicionais e modelos de fundação multimodais, para classificar patógenos parasitários em imagens de microscopia. Cinco arquiteturas foram avaliadas: ResNet-50, EfficientNet-B3, ViT-B/16, CLIP e SigLIP. O conjunto de dados contém oito classes: Babesia, Leishmania, Plasmodium, Toxoplasma, Trichomonad, Trypanosome, Leucócitos e Hemácias (RBCs), e foi dividido em subconjuntos de treino, validação e teste segundo uma partição estratificada de 70/15/15. A análise enfatiza as DTNs formalmente reconhecidas: Leishmania e Trypanosome. Os Vision Transformers e os baselines multimodais alcançaram desempenho próximo ao perfeito, com o modelo ViT-B/16 atingindo 99,63% de acurácia e 99,19% de F1-Macro. Os modelos de melhor desempenho também foram disponibilizados em um protótipo funcional de Progressive Web App (PWA), o CADTN Classifier, demonstrando viabilidade multiplataforma em navegadores desktop e mobile. Esses resultados indicam que os modelos computacionais avançados podem fortalecer os sistemas de informação em saúde e apoiar o diagnóstico clínico em ambientes com recursos escassos. O código-fonte está disponível em: https://github.com/MarioCarvalhoBr/multimodal-ntd-classifier.
GeneDatabase: Plataforma Web para Comparação de Estruturas de Proteínas com Mutações Associadas à Resistência a Fármacos em Mycobacterium tuberculosis
A GeneDatabase é uma plataforma web para comparação de predições de estruturas de proteínas com mutações pontuais associadas a resistência a fármacos em Mycobacterium tuberculosis. Essa plataforma foi desenvolvida com React, TypeScript e Vite e integra estruturas tridimensionais determinadas computacionalmente utilizando oito programas de predição de estrutura de proteínas (AlphaFold3, ColabFold, Swiss-Model, MODELLER, Phyre2, I-TASSER, trRosetta e OmegaFold). Além de disponibilizar os modelos, a plataforma integra métricas de qualidade. Essa interface permite aos pesquisadores explorar genes, selecionar modelos estruturais, visualizar métricas comparativas de qualidade e analisar estruturas moleculares tridimensionais por meio do 3Dmol.js com renderização via WebGL. Os dados são armazenados como arquivos estáticos em formato JSON e PDB, disponibilizados via GitHub Pages, eliminando a necessidade de infraestrutura de backend. Entre as funcionalidades, destacam-se a busca por genes, links para as bases NCBI, TBDB e MycoBrowser onde os dados originais foram obtidos, e o download em lote de arquivos PDB dos modelos determinados. Este recurso oferece suporte à vigilância molecular e à análise estrutural de variantes associadas à resistência a fármacos, sem a necessidade de softwares especializados.
AedesTAG: vigilância de arboviroses com documentos semanticamente estruturados e Retrieval-Augmented Generation
Este artigo apresenta uma abordagem de Retrieval-Augmented Generation (RAG), ou seja, geração aumentada por recuperação de informação para perguntas e respostas em vigilância de arboviroses. O fluxo de trabalho proposto transforma registros estruturados do sistema de informação de agravos de notificação (SINAN) em documentos textuais semanticamente organizados e enriquecidos por metadados, tornando evidências epidemiológicas recuperáveis de forma contextualizada e explicável para o RAG. Experimentos preliminares com dados de dengue mostram que documentos semanticamente estruturados facilitam a recuperação contextual de evidências epidemiológicas, favorecendo respostas mais interpretáveis.
Preparação e Integração de Dados da Atenção Primária e Vigilância da Tuberculose para Suporte ao Treinamento de Modelos de Linguagem
A escassez de dados clínicos integrados limita o desenvolvimento de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) para suporte à decisão na saúde pública. Este trabalho apresenta um pipeline de engenharia de dados e pareamento probabilístico para integrar registros do Prontuário Eletrônico do Cidadão (PEC) e do SINAN-TB em Manaus. A partir de 7,8 milhões de registros brutos, o processo resultou em 1,5 milhão de indivíduos únicos e 8.596 registros pareados com alta confiança (≥ 0,90). Esta base unificada é o alicerce para o treinamento de modelos capazes de identificar casos suspeitos em narrativas clínicas, fortalecendo a vigilância e o suporte ao diagnóstico de doenças tropicais.
MalariaScan: aplicativo web para detecção e visualização de aglomerados espaço-temporais de casos de malária na Fronteira Franco-Brasileira
Este trabalho apresenta o MalariaScan, aplicativo web desenvolvido em R/Shiny e Docker que integra o SaTScan™ para detectar aglomerados espaço-temporais de malária na fronteira Brasil–Guiana Francesa, apoiando a visualização dinâmica de dados e a vigilância epidemiológica.
Aprendizado de Máquina para Predição de Chikungunya no Brasil: Estudo de Caso em Manaus (AM)
As Doenças Tropicais Negligenciadas representam um desafio à saúde pública em regiões tropicais. No Brasil, a chikungunya destaca-se pelo impacto epidemiológico recorrente na Região Norte, onde fatores climáticos e socioambientais favorecem a proliferação do vetor. Este artigo apresenta resultados parciais de um estudo que aplica modelos de aprendizado de máquina à previsão semanal de casos de chikungunya usando dados da plataforma InfoDengue (2010–2025). A série temporal de Manaus compreende 810 semanas epidemiológicas (média de 3,2 casos/semana, pico de 62 casos). O LightGBM otimizado alcançou RMSE de 3,84 e MAE de 3,01; a configuração multivariada sem otimização obteve RMSE de 3,78 e MAE de 2,99. Os resultados validam o pipeline proposto e fundamentam a expansão para modelos multi-step, aprendizado profundo, ensembles e as 27 unidades federativas brasileiras.
Um Estudo Comparativo de Modelos de Regressão Linear e Aprendizado de Máquina para Predição de Casos de Dengue nos Biomas Brasileiros
A dengue teve epidemia recorde nas Américas em 2024. Este estudo compara cinco algoritmos de ML e dois baselines (regressão linear e modelo ingênuo) na predição semanal de dengue em quatro biomas brasileiros. Usando dados climáticos e autorregressivos, a validação foi feita para 2024 (epidemia) e 2025 (pós-epidemia). A RLM teve melhor desempenho em 2024 (RMSE=26,57; R²=0,954), enquanto em 2025 Random Forest obteve a menor mediana de RMSE (1,43). A ablação das variáveis autorregressivas degradou severamente o desempenho. A sensibilidade na detecção de surtos foi superior a 91%. Estes resultados preliminares sugerem que a regressão linear foi mais robusta à epidemia extrema de 2024. O estudo será expandido.
Caracterização Socioespacial de Áreas Vulneráveis à Chikungunya em Pernambuco
Este trabalho apresenta resultados parciais de uma pesquisa que visa desenvolver um modelo preditivo de risco à chikungunya em Pernambuco, integrando determinantes sociais, territoriais e climáticos. Foram integrados nesta etapa inicial 106.223 microdados do SINAN/DATASUS. A análise exploratória revelou concentração epidêmica no biênio 2021–2022, sazonalidade com pico predominante no primeiro semestre com maior frequência em maio e predominância feminina e parda, consistente com populações socioeconomicamente vulneráveis. A base integrada subsidiará mapeamento georreferenciado de clusters e modelagem preditiva de áreas de risco.
Perfil de Abandono do Tratamento de Tuberculose em Pernambuco: Uma Análise de Determinantes Sociais
A tuberculose permanece como importante problema de saúde pública global, associada a determinantes socioeconômicos que a tornam uma patologia negligenciada em populações vulneráveis. Este trabalho analisa o abandono do tratamento de tuberculose em Pernambuco a partir de microdados do SINAN/DATASUS (2020–2024), buscando caracterizar os fatores socioeconômicos associados à não conclusão do tratamento. A análise exploratória revelou predominância do sexo masculino, maior prevalência de baixa escolaridade e de população negra no grupo de abandono, com achados consistentes com a literatura sobre determinantes sociais da tuberculose.
TB x-rAI: Apoio ao Diagnóstico de Tuberculose em Imagens Radiológicas através de Rede Neural Convolucional e Aplicação Web
A Tuberculose (TB) é a segunda principal causa de morte por um agente infeccioso no mundo, causada pelo Mycobacterium tuberculosis. O raio-x torácico é o exame de triagem mais utilizado para esse diagnóstico, apesar da alta complexidade e variabilidade inerentes, principalmente em situações com recursos limitados. A partir desse cenário, técnicas de Machine Learning, como as Redes Neurais Convolucionais (CNNs) surgem como aliadas para um diagnóstico mais rápido. Assim, propõe-se um método adaptado de um modelo já existente de CNN, que seja capaz de detectar de forma mais eficaz a TB e uma aplicação web para servir como uma ferramenta de apoio adicional aos especialistas.
Previsão Semanal de Casos de Dengue utilizando Séries Temporais e Algoritmos de Aprendizado de Máquina
A dengue representa um importante desafio à saúde pública no Brasil, especialmente em regiões tropicais, onde fatores climáticos favorecem a proliferação do vetor e a recorrência de surtos. Este trabalho apresenta resultados parciais de uma pesquisa sobre a previsão semanal de casos de dengue por meio de séries temporais e algoritmos de aprendizado de máquina, utilizando dados da plataforma InfoDengue entre 2010 e 2025. Foram testados os algoritmos Regressão Linear, Random Forest, K-Nearest Neighbors, além dos métodos ensemble Stacking Regressor e Voting Regressor, considerando abordagens one-step e multi-step. Os resultados indicaram melhor desempenho do modelo Stacking Regressor no cenário one-step, seguido pela Regressão Linear. Conclui-se que os métodos ensemble apresentam resultados promissores para a predição de casos de dengue e podem contribuir para ações de monitoramento e prevenção em saúde pública.
Previsão de Casos de Dengue em Capitais Brasileiras com Redes Neurais Espaço-Temporais em Grafos
A dengue é um desafio para a vigilância epidemiológica no Brasil, exigindo ferramentas preditivas capazes de antecipar o número de casos da doença e apoiar a tomada de decisão de gestores de saúde pública. Este trabalho apresenta a construção e treino de um modelo baseado em Redes Neurais Convolucionais Espaço-Temporais em Grafos (STGCN) para previsão de casos semanais de dengue nas 26 capitais brasileiras e no Distrito Federal, utilizando dados da plataforma InfoDengue no período de 2010 a 2025. A abordagem integra variáveis epidemiológicas e climáticas em uma representação espaço-temporal, na qual as relações entre cidades são modeladas por meio de uma matriz de adjacência construída a partir da correlação entre séries temporais.
Modelagem Preditiva Multi-step de Séries Temporais de Dengue no Brasil com Estratificação Espacial e Filtragem Multiescalar via Transformadas Wavelet
A dengue é um desafio persistente à saúde pública no Brasil, exigindo ferramentas preditivas assertivas. Este trabalho em andamento investiga o uso de técnicas de filtragem multiescalar, especialmente Transformadas Wavelet, aliadas ao aprendizado de máquina para modelagem de séries temporais semanais nas unidades federativas (UFs). Utilizando dados da plataforma InfoDengue das 27 UFs (2010–2026), foram realizados experimentos preliminares de pré-processamento, clusterização hierárquica e análise de estabilidade via bootstrap. Os resultados indicam que a filtragem wavelet melhora a estabilidade das séries e a identificação de padrões epidemiológicos coerentes, motivando a etapa atual de previsão multi-step com abordagens globais e estratificadas.
Pietra: Prova de Conceito de um Agente Conversacional no WhatsApp para Triagem Informacional em Saúde Mental de Estudantes Universitários
Este trabalho apresenta uma solução digital baseada em Inteligência Artificial e integração de APIs para a aplicação de escalas psicométricas por meio de um agente conversacional no WhatsApp. A abordagem transforma instrumentos clínicos tradicionais em diálogos interativos, visando ampliar o engajamento estudantil. O sistema operacionaliza escalas amplamente reconhecidas (GAD-7, PHQ-9 e ESB-eu) para triagem informacional em saúde mental. Desenvolvido sob uma arquitetura modular de microsserviços (Docker/n8n) e impulsionado pelo modelo Google Gemini 2.5 Flash, o agente Pietra utiliza Geração Aumentada por Recuperação (RAG) para garantir precisão factual e acolhimento empático. A prova de conceito demonstrou a viabilidade técnica da arquitetura, com integrações estáveis e gestão adequada do fluxo conversacional, preservando a privacidade dos usuários via anonimização. Como resultado, a ferramenta oferece um canal inicial de orientação para estudantes em vulnerabilidade, atuando como um suporte estratégico aos serviços de assistência estudantil na identificação precoce de riscos e na promoção da saúde mental no ambiente universitário.
Auditoria de Negligência Preditiva em Sistemas de Vigilância Digital: Um Protocolo Estagiado para Mitigação de Vieses em Saúde Pública
Em sistemas de vigilância digital, a acurácia global frequentemente mascara falhas na detecção de classes minoritárias, fenômeno conhecido como o paradoxo da acurácia. Este trabalho investiga a insuficiência preditiva em modelos Multi-Layer Perceptron (MLP) sob a ótica da saúde pública. Propõe-se um protocolo de auditoria em quatro estágios fundamentado no referencial KDD, integrando otimização de hiperparâmetros, regularização L2 e equidade algorítmica via SMOTE. Os resultados demonstram que, embora o modelo baseline apresentasse elevada acurácia nominal, ele apresentou uma elevada taxa de omissão diagnóstica, falhando em identificar 66 de 72 casos malignos (Recall de 8,33%). A aplicação do protocolo elevou a sensibilidade para 94,44%, reduzindo o risco residual para 4 falsos negativos. A robustez estatística foi validada pelo teste de McNemar (χ2 = 60,01; p < 0,001), comprovando que a mitigação do viés algorítmico viabiliza a transição para um monitoramento confiável aplicado à saúde pública.
Vaccine Narratives on Telegram: A Data-Driven Study of Information Diffusion in Brazil
This study analyzes over 330,000 vaccine-related Telegram messages in Brazil (2020–2025) to investigate diffusion dynamics. Results show that diffusion is strongly associated with message exposure, with visibility dominating observed engagement patterns. Forwarding is consistently associated with higher redistribution and reach, while user reactions show limited association with propagation. Contrary to common assumptions, content volume and user activity are not consistently linked to higher engagement outcomes. These findings highlight Telegram’s broadcast-like dynamics providing insights into large-scale information spread in low-moderation environments, and offering empirical support for public health strategies.
Visualização do Comportamento em Narrativas Ramificadas: Um Estudo em Plataforma de Jogos Sérios
Jogos sérios na Saúde e na Educação geram logs complexos a partir de narrativas ramificadas, o que dificulta a análise comportamental por profissionais não técnicos em Computação. Para superar essa barreira, este trabalho propõe uma abordagem de visualização interativa de traços digitais em narrativas. A solução combina uma visão multiusuário baseada em storylines e uma individual inspirada em Gantt charts. A partir da plataforma RUFUS, definiram-se requisitos e implementou-se uma Prova de Conceito com dados sintéticos. Os resultados atestam a viabilidade técnica da abordagem para extrair, processar e representar logs de interação, consolidando a infraestrutura para análises terapêuticas e pedagógicas.
Identificação e Análise de Dias Depressivos a Partir da Classificação em Séries Temporais de Atividade Motora
Este estudo investiga o uso de diferentes classificadores de séries temporais para a identificação de dias depressivos por meio da análise da atividade motora diária de indivíduos com e sem diagnóstico clínico da doença. Os resultados mostram uma melhora significativa nos algoritmos de séries temporais em comparação com os modelos tabulares de referência. No entanto, detectar com precisão os dias de depressão continua sendo um desafio. A análise qualitativa de erros indica que as falhas são consistentes entre diferentes famílias de algoritmos e estão associadas a perfis circadianos específicos influenciados por fatores externos. Ainda assim, a técnica se mostra promissora como base para o monitoramento longitudinal, apoiando o desenvolvimento de políticas de saúde pública eficazes em sistemas como o Sistema Único de Saúde (SUS) brasileiro e complementando o trabalho de profissionais especializados.
Social Listening as a Public Health Surveillance Sensor: A Comparative Analysis of Vaccine Discourse in Brazil
Social listening often assumes that digital signals about different vaccines are interchangeable. This study investigated this assumption by comparing COVID-19, influenza, and HPV vaccine mentions in Brazil (2025) using Meltwater. Analysis of mentions revealed structurally distinct signals: politicized and anger-driven on X for COVID-19; institutional and neutral in online news for influenza; clinical, female-authored, and responsive to awareness months for HPV. Findings demonstrate that social listening captures each vaccine's sociopolitical embedding rather than generic discourse, and that managers should monitor vaccines individually, prioritize engagement over volume, and use platform distribution as an early indicator of signal type.
Caracterização da dinâmica informacional sobre semaglutida no YouTube: análise de conteúdo, engajamento e sinais sociais
O uso de plataformas digitais como fonte de informação em saúde tem ampliado o acesso ao conhecimento, mas também a exposição a conteúdos imprecisos. Este estudo caracteriza o ecossistema informacional sobre a semaglutida no YouTube, integrando análise de conteúdo, métricas de engajamento e modelagem de tópicos dos comentários. A base foi coletada por meio da API oficial da plataforma, considerando o período de 2019 a 2025. Os resultados indicam predominância de conteúdos classificados como Informação com Ressalvas (49%), enquanto conteúdos desinformativos, embora minoritários (12%), apresentam alto engajamento, com mais de 4 milhões de visualizações e 200 mil comentários. A modelagem de tópicos revela que a discussão pública é fortemente orientada por relatos de experiências pessoais, com menor presença de conteúdos relacionados a aspectos clínicos e riscos.
Mining Discursive and Interactional Signals in Public Teleconsultation Platforms: A Deep Learning Approach to Referral Conduct Analysis
Digital platforms used in public healthcare systems generate large volumes of interactional and discursive data. In the Brazilian Unified Health System (SUS), teleconsultation platforms mediate communication between primary care professionals and specialists, producing textual dialogues that encode referral requests, diagnostic uncertainty, collaborative decision-making, and operational patterns of care coordination. This paper investigates whether such digital and discursive signals can be mined to classify patient conduct as Retention in primary care or Referral to specialized care. Using 40,506 deidentified teleconsultation records from a Brazilian telehealth center, we evaluate Transformer-based models adapted to Portuguese clinical text, combining BioBERTpt, Head+Tail truncation, Focal Loss, and validation-based threshold selection. The final model achieved a Macro F1-Score of 0.61 and an accuracy of 71.2%, preserving predictive performance while shifting the validationoptimized threshold closer to the default probability boundary. Beyond aggregate performance, we conduct a post-hoc analysis across medical specialties, revealing statistically significant heterogeneity in model errors. These findings suggest that interprofessional teleconsultation logs can serve as a valuable source of digital and discursive signals for operational public health analysis, while also highlighting the need for subgroup evaluation, calibration-specific metrics, and external validation before any prospective deployment.
Bem-te-vejo: Connecting people and mental health professionals to promote care in the face of depression signs
Mental health is a global challenge. In Brazil, depressive disorders have a high incidence, often undiagnosed and with limited treatment, especially in vulnerable areas. Digital technologies offer means for transforming healthcare models through telehealth, reducing geographical and socioeconomic barriers. This work presents the “Bem-te-vejo” platform, a conversational agent designed to promote connection between individuals and mental health professionals in the face of depression signs. The solution proposes continuous care, supporting people and mental health policies. An evaluation based on the Technology Acceptance Model has been conducted with mental health professionals and potential users, who indicated good acceptance and intention to use.
Simulação da propagação da COVID-19 em municípios modelados por redes sociais a partir de registros telefônicos e dados censitários
Este trabalho apresenta uma metodologia para a simulação da propagação da COVID-19 em populações urbanas, utilizando um modelo compartimental SIR sobre redes complexas multicamadas, combinando dados de registros de chamadas telefônicas (Call Detail Records CDR) e dados censitários para construir uma rede que captura diversas perspectivas de interação social, como mobilidade, comunicação, relações familiares, laços escolares/laborais e atividades religiosas. Através de um Algoritmo Genético foi possível ajustar o modelo a dados de boletins epidemiológicos reais, através da definição dos parâmetros controlam as taxas diárias de infecção e recuperação de indivíduos em quatro municípios: Betim, Contagem, Juiz de Fora e Uberlândia.
Transparência no Relato de Aspectos Éticos e de Proteção de Dados em Computação na Saúde com Dados Clínicos e Não Clínicos: Análise do SBCAS 2025
Dados digitais e sociais potencialmente associados a indivíduos constituem dados pessoais sujeitos a proteção legal e ética. Nesse contexto, este artigo apresenta uma análise exploratória da explicitação de aspectos éticos e de proteção de dados em pesquisas em Computação aplicada à saúde, com base em artigos do SBCAS 2025 envolvendo dados clínicos e não clínicos. Utiliza-se revisão manual apoiada por pipeline computacional para identificar referências a governança ética, consentimento e proteção de dados. Os resultados indicam variabilidade na forma de reportar práticas éticas e de proteção de dados, especialmente em estudos com dados digitais e não clínicos, além de lacunas na transparência sobre governança ética e tratamento de dados pessoais.
Knowledge Graph for Covid-19: a data fusion approach
The Covid-19 pandemic generated a rapid and heterogeneous growth of scientific, technological, and social data, making it difficult for researchers and decision-makers to follow the available evidence in a timely manner. To address this problem, this paper presents the Knowledge Graph for Covid-19 (KGC-19), a knowledge graph designed to integrate information from PubMed articles, WIPO, EPO and LATIPAT patents, and X (formerly Twitter) posts. The proposed pipeline uses ETL scripts to collect, filter, standardize, and load the data into Neo4j according to a previously defined ontology. Named Entity Recognition models, including Flair and BioNER, are then applied to identify additional entities in texts and enrich the graph. The resulting graph connects scientific, technological, and social entities, enabling semantic queries and multidimensional analysis in the Covid-19 domain. KGC-19 therefore offers a promising approach to organize large volumes of unstructured pandemic-related data and support the discovery of relationships between research production, technological development, and social perception.
Qualidade Percebida em Serviços Mediados por IA Generativa para Apoio à Saúde Mental: Análise da Literatura Empírica e Identificação de Dimensões Emergentes
A rápida expansão da Inteligência Artificial generativa — em especial de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) como o ChatGPT — tem viabilizado novas formas de apoio emocional e psicológico mediadas digitalmente, configurando-se como um sinal digital relevante para a saúde pública. Contudo, os modelos tradicionais de qualidade em serviços não foram concebidos para avaliar essas interações. Este trabalho apresenta uma revisão sistemática de quinze estudos empíricos (2024–2025), analisados à luz dos frameworks E-S-QUAL e AICSQ, complementada pela identificação indutiva de dimensões emergentes. Os resultados indicam aderência parcial aos modelos e quatro dimensões emergentes: Segurança Psicossocial Digital, Reconfiguração Relacional Humano–IA, Impacto Transformacional e Autorreflexivo e Riscos Sociotécnicos e Ilusão Terapêutica Digital. Propõe-se um modelo expandido de qualidade em três níveis.
ConvNeXt for Breast Cancer Classification in Infrared Images
Breast cancer is a major public health concern, highlighting the need for accurate and accessible diagnostic tools. Infrared imaging offers a non-invasive alternative for detecting physiological abnormalities associated with tumor development. In this study, we evaluate the use of ConvNeXt architectures for breast cancer classification based on static infrared images. A patient-level stratified cross-validation protocol was adopted to ensure robust and unbiased assessment. Among the evaluated models, ConvNeXt-Large achieved the best performance, reaching an accuracy of 90.43% and an AUC of 98.29%. These results demonstrate the potential of modern deep learning architectures for supporting breast cancer detection using infrared imaging.
Carbon Dioxide Quantification in Human Breath Using Infrared Thermography
Carbon dioxide concentration in exhaled breath is a clinical metric for assessing respiratory and metabolic function. However, traditional capnography systems require physical contact, which can cause patient discomfort. This paper presents an exploratory investigation into the use of quantitative optical gas imaging as a non-invasive, remote sensing alternative for dynamically estimating CO2 in human breath. A pilot study was conducted using a cooled mid-wave infrared thermographic camera and a narrow-bandpass filter. The results revealed peak CO2 concentrations of approximately 50,000 ppm (5%) during nasal exhalation, consistent with standard physiological end-expiratory baseline ranges.
Avaliação do Desempenho entre U-Net, TransUNet e Swin-UNet++ com Dataset Térmico Charlotte-ThermalFace
A temperatura é um parâmetro crucial para avaliar a saúde de um paciente. Sua medição é realizada por métodos que requerem contato físico ou através da geração de imagens infravermelhas, um método não invasivo, mas que requer tratamento adequado para a obtenção de precisão clínica válida. Neste artigo, propomos um pipeline de visão computacional abrangente e automatizado para Segmentação Térmica da Região Facial. O projeto avalia, treina e compara o desempenho de três algoritmos de segmentação — U-Net, TransUNet e Swin-UNet++ — sob condições idênticas. Utilizamos o conjunto de dados Charlotte ThermalFace para executar o pipeline de um experimento. Os resultados mostram que TransUNet alcançou o melhor desempenho absoluto em fidelidade geométrica, com uma Interseção Média sobre União (mIoU) de 0,6145 e um Coeficiente de Dice-Sørensen de 0,5637; Swin-UNet++ demonstrou maior vazão de processamento, exigindo apenas 12,55 ms por inferência de imagem, o que se traduz em uma taxa de transferência de 79,66 quadros por segundo (FPS); e U-Net apresentou o menor consumo de memória.
The InfraJoint Protocol for Infrared Thermography of the Hands and Wrists in the Assessment of Inflammatory Arthropathies
The diagnostic differentiation between inflammatory arthropathies and non-inflammatory musculoskeletal disorders is challenging in primary care and in resource-constrained settings, where access to ultrasonography with power Doppler, computed tomography, or magnetic resonance imaging is limited. Infrared thermography of the hands and wrists is a promising low-cost, contactless and ionizing-radiation-free modality to support this triage, but its broader clinical adoption is held back by the absence of standardized acquisition protocols. In this paper we contribute (i) the InfraJoint acquisition protocol, which combines a static phase and a dynamic cooling/rewarming phase over a controlled support, and (ii) preliminary results from an ongoing cohort of patients with rheumatoid arthritis and healthy controls, characterizing the clinical profile of the recruited population and the pattern of joint involvement.
Segmentação de Região Auricular em Imagens Termográficas para Aplicações Médicas em Cardiologia
A termografia infravermelha é uma técnica promissora para análise não invasiva da perfusão microvascular, com potencial aplicação na identificação da doença arterial coronariana (DAC), mas que ainda depende de processos manuais e subjetivos para sua análise. Este trabalho propõe um método baseado em aprendizado profundo para segmentação automática do pavilhão auricular em imagens termográficas, permitindo a extração padronizada de características térmicas. A abordagem utiliza a arquitetura U-Net e é avaliada com as métricas IoU, Dice e acurácia. Os resultados indicam alta acurácia (96,24%), com valores moderados de IoU (0,3750) e Dice (0,5258), refletindo limitações na precisão das bordas. Ainda assim, as medidas térmicas extraídas apresentaram baixa variabilidade entre as amostras.
Modelagem baseada em grafo para detecção de regiões anômalas em termografias da mama
O tipo de câncer mais comum entre as mulheres ocorre nas mamas, sendo este o segundo tipo de câncer que mais faz vítimas no mundo. Por isso são dedicados muitos esforços para aprimorar os métodos de diagnósticos, melhorando a qualidade, precisão e custo dos exames de diagnóstico por imagem. Esse trabalho tem como objetivo oferecer uma metodologia de deteção de região de anomalias em termografia de mama. Nesta metodologia são combinadas segmentação de superpixel, construção do grafo e análise de medidas de redes complexas. A avaliação da deteção realizada nos experimentos da metodologia forneceu resultados que ainda podem ser aprimorados, em relação à detecção da exata região das anomalias, com percentual de 36,2%. Contudo a mesma propiciou resultados expressivos, no sentido de indicar em qual das mamas há anomalia, com percentual de acerto em 68,4%.
ROI Segmentation in Thyroid Thermography via Deep Learning
Thyroid cancer is the most frequent endocrine tumor in the world, and its traditional diagnosis depends on invasive methods such as ultrasonography and fine-needle aspiration biopsy (FNAB), which are subject to limitations. Infrared thermography emerges as a non-invasive and accessible alternative examination that records the thermal increase caused by tumor hypermetabolism. Thus, this study proposes an automatic approach through the adaptation of U-Net to obtain segmentation of the region of interest in thermographic images of the thyroid from the Visual Lab Thyroid Database. It was concluded that the proposed model achieved good performance (Dice: 0.9066; IoU: 0.8312; Accuracy: 0.8913), but still faces challenges in the delineation of fine contours due to the reduction of convolutional blocks in the encoder and loss of resolution. The results highlight the potential of the solution to automate initial screening, suggesting as next steps the use of K-fold cross-validation and morphological operations to refine the obtained masks.