Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS)
Sociedade Brasileira de Computação (SBC)
Exploring Biases in Machine Learning Models for Neurodegenerative Diseases Diagnosis Through Gait and Voice Analysis
This work examines potential biases in machine learning models for diagnosing neurodegenerative diseases (NDDs) through gait and voice analysis. It investigates how common techniques, such as gait signal windowing and using multiple voice samples per individual indiscriminately, can lead to inflated performance estimates when samples from the same individual are treated independently. Using two public databases, it compares scenarios where augmented samples are treated independently versus grouped by individual. Results show that independent treatment leads to artificially higher performance metrics. The findings highlight the need for proper intra-individual variability handling to ensure reliable clinical decision support for NDD diagnosis.
An algorithm for deduplication and insurance of quality in a database for ASD diagnosis: proposal and qualitative evaluation
O diagnóstico do Transtorno do Espectro Autista (TEA) requer a atuação de profissionais de saúde altamente treinados, o que limita o acesso ao diagnóstico. O diagnóstico assistido por computador utilizando biomarcadores pode ser uma alternativa para tornar o diagnóstico mais acessível. No entanto, a disponibilidade de bases de dados públicas para apoiar o desenvolvimento de sistemas CAD ainda é um desafio. Este estudo apresenta um algoritmo projetado para identificar falhas na qualidade dos dados em um banco de dados para diagnóstico de TEA, como registros duplicados e dados ausentes, na plataforma Research Electronic Data Capture. A ferramenta automatiza a detecção de erros e gera relatórios estruturados para auxiliar profissionais de saúde na correção dos dados. Uma avaliação qualitativa confirmou sua utilidade e indicou que o tempo necessário para identificar erros pode ser reduzido em cerca de 15 vezes, contribuindo para minimizar o esforço necessário para manter uma base de dados consistente.
Impacto do balanceamento e regularização na segmentação semântica de imagens histopatológicas
Este estudo investiga o impacto do balanceamento de classes e da regularização na melhoria da concordância de diagnósticos baseados em imagens histológicas. Modelos U-Net aplicados na análise de biópsias de câncer de próstata, por exemplo, mostram que o balanceamento de classes, combinado com funções de perda tradicionais, aumenta a concordância das imagens em até 6 pontos percentuais. A combinação de balanceamento com Focal Loss eleva o acordo de classificação em média 13 pontos percentuais, em comparação com o uso de datasets desbalanceados com funções de perda tradicionais. Um estudo de caso sobre a diferenciação entre os padrões Gleason 3 e 4 ilustra a utilidade das técnicas em decisões clínicas e no prognóstico de pacientes com câncer de próstata.
Classificação de insuficiência cardíaca em ecocardiogramas utilizando Redes Neurais Profundas
Este artigo apresenta um modelo de detecção de insuficiência cardíaca em ecocardiogramas baseado na arquitetura MobileNetv4, a partir do cálculo da fração de ejeção do ventrículo esquerdo (LVEF). O pipeline é composto de duas etapas: uma de regressão das coordenadas referentes ao volume ventricular, e outra de classificação, que calcula a LVEF a partir dos volumes encontrados. Experimentos baseados em validação cruzada com 5 divisões de treinamento e teste resultaram em um coeficiente de determinação R² de 0,83 ± 0,01 (IC 95%: [0,83 , 0,84]) e acurácia de 0,74 ± 0,01 (IC 95%: [0,74 , 0,75]).
“Fábrica de erros”: um arcabouço para simulação de erros na segmentação do ventrículo esquerdo em imagens cardíacas
A segmentação do ventrículo esquerdo em exames de Ressonância Magnética Cardíaca é importante para o diagnóstico médico. Métodos de aprendizado profundo têm se destacado ao obter segmentações semelhantes a de especialistas. Entretanto, uma das limitações atuais é a produção arbitrária de erros anatômicos que podem comprometer o diagnóstico. Dado esse problema, esse trabalho propõe um arcabouço para categorização e simulação controlada e automática de diferentes erros anatômicos. O arcabouço favorece o desenvolvimento de métodos voltados à detecção e à correção desses erros. Resultados indicam que o arcabouço proposto é capaz de gerar erros de diversas categorias e replicar os mesmos erros produzidos por redes (Dice > 0.8).
Análise Dinâmica de Dados Hospitalares: Uma Abordagem Interativa para Gestão em Saúde
O crescente volume de dados do DATASUS, incluindo registros de internação hospitalar, apresenta desafios como falta de padronização e incompletudes. A análise exploratória visual surge como uma ferramenta eficaz para facilitar a sua interpretação e auxiliar na tomada de decisões. Este trabalho tem como objetivo aplicar técnicas de visualização interativa e exploração de dados para analisar a ocupação de hospitais no Rio Grande do Sul, disponibilizando um dashboard online que permite realizar consultas sobre internações na região. A ferramenta permite analisar, por exemplo, os procedimentos mais comuns e a distribuição das internações ao longo de um ano, fornecendo informações para uma alocação mais eficiente de recursos hospitalares.
Generating Synthetic Magnetic Resonance Images for Deep Learning Applications with Limited Labeled Data
This study addresses medical imaging data scarcity in AI development by using Progressive Growing of GANs (PGGAN) and transfer learning (TL) to generate synthetic MRIs of frontotemporal dementia variants. Our pre-trained foundation model achieved high anatomical fidelity (FID: 21.6008), while TL significantly improved image quality compared to models trained from scratch, reducing FID scores from ~115 to ~40. Although clinical validation is still needed, this framework offers a promising approach to expand limited medical datasets while maintaining anatomical accuracy for rare disease analysis.
Análise de Desaprendizado de Máquina em Modelos de Classificação de Imagens Médicas
O desaprendizado de máquina tem como objetivo remover dados privados ou sensíveis de um modelo pré-treinado, preservando a robustez do modelo. Apesar dos avanços, essa técnica não tem sido explorada em classificação de imagens médicas. Esse trabalho avalia o modelo de desaprendizagem Salun, conduzindo experimentos nas bases PathMNIST, OrganAMNIST e BloodMNIST. Também analisamos a influência do aumento de dados na qualidade do desaprendizado. Resultados mostram que o Salun obtém resultados próximos ao retreinamento completo, indicando uma solução eficiente para ser usada em aplicações médicas.
Aplicação de Técnicas de Aprendizado Profundo na Classificação da Retinopatia Diabética
A retinopatia diabética (DR) é uma condição degenerativa da retina causada pelo diabetes, sendo o diagnóstico precoce crucial para evitar a progressão da doença. No entanto, os métodos tradicionais de diagnóstico exigem a análise minuciosa das imagens por especialistas, tornando o processo demorado e subjetivo. Este estudo propõe um modelo de deep learning para a classificação de DR, baseado na análise de diferentes redes convolucionais e técnicas de processamento de imagens. Os resultados indicam que a combinação do pré-processamento utilizando CLAHE e a ResNet50 com o otimizador ADAMW alcançou o melhor desempenho, com uma acurácia de 0,83, ROC-AUC de 0,87 e coeficiente Kappa de 0,85.
Um modelo explicável para classificação de arritmias cardíacas utilizando a rede LSTM
Arritmias cardíacas são anomalias nos impulsos elétricos do coração que resultam em um ritmo alterado, podendo indicar doenças cardíacas potencialmente fatais. No Brasil, essas doenças são a principal causa de morte e, globalmente, representam 16% dos óbitos. O diagnóstico precoce é essencial para aumentar as chances de tratamento e reduzir a mortalidade. O principal exame utilizado é o eletrocardiograma (ECG), um método de baixo custo e rápida obtenção de resultados. No entanto, a identificação de arritmias enfrenta desafios, como a necessidade de análise criteriosa por profissionais especializados, possíveis divergências nas interpretações, interferências nos sinais do ECG e a baixa sensibilidade na detecção de algumas doenças. Para superar essas limitações, sistemas automatizados baseados em aprendizado profundo demonstram um enorme potencial, proporcionando uma análise mais precisa dos sinais cardíacos e aumentando a assertividade do diagnóstico. Dentre as abordagens mais promissoras, redes neurais profundas recorrentes (RNNs) têm demonstrado um excelente desempenho na análise de séries temporais de ECG. Este trabalho obteve 92% de acurácia no conjunto teste classificando 5 classes. Aplicamos o framework SHAP para validar as respostas da rede, fazendo com que a explicabilidade aprimorasse a confiabilidade na identificação e na classificação de arritmias cardíacas. Os pontos destacados pelo modelo como importantes para o diagnóstico da rede foram coerentes com a análise feita pelo especialista da área.
Reinhard it: Normalization and Classification on HER2 images
HER2-positive breast cancer is one of the most aggressive subtypes and among the most frequently diagnosed. It results from the overexpression of the HER2 protein, which is assessed using the ImmunoHistoChemistry (IHC) score. However, this evaluation is often performed manually, creating opportunities for automation. In this context, this study investigates the impact of the Reinhard technique compared to mean and standard deviation normalization methods to quantify protein levels. The results demonstrate the potential of the proposed approach, achieving an F1-score of 0.89, precision of 0.89, and recall of 0.90, whereas the mean and standard deviation normalization method obtained 0.85 for precision and 0.86 for both F1-score and recall.
Investigating Cardiac Magnetic Resonance Imaging Feature Descriptors for Generalization of Cardiomyopathy Classification Models
Supervised Machine Learning (SML) models can help physicians to compose more accurate diagnoses. Due to the diversity of machines, systems, and protocols, exams conducted at different centers may have high variability, decreasing the model generalization ability. This paper aims to evaluate generalization ability of SML models for cardiomyopathy classification in Cardiac Magnetic Resonance Imaging (CMRI), using a set of left ventricle morphological and motion features. We performed cross-validation tests on two public CMRI databases, comparing intraand inter-dataset performances. The results are promising and demonstrate that the implemented features can contribute to building generalizable classification models.
PaNasc: Uma solução computacional para extração e análise de dados do SINASC
A disponibilidade de dados sobre os nascidos vivos é fundamental para monitoramento da situação sanitária e tomada de decisão baseada em evidências. No entanto, as ferramentas disponibilizadas pelo DATASUS, como TabWin e TabNet, apresentam limitações e são de difícil acesso para usuários sem experiência em sistemas e gerenciamento de banco de dados. Para suprir essa lacuna foi desenvolvido o PaNasc. O PaNasc é um projeto que facilita o acesso e análise dos dados do SINASC através da criação de um processo escrito em linguagem R que executa o ETL desses dados e disponibiliza um painel de inteligência com análises rápidas e interativas desses indicadores.
A Prototype for Interactive Information Visualization as Support for Computer-Aided Diagnosis
Computer-Aided Diagnosis (CAD) can offer a second opinion to help physicians compose a more precise diagnosis, and interactive Information Visualization (IV) tools can complement CAD systems by providing a more intuitive way to interpret data from patients and exams. In this study, we developed an interactive IV prototype to improve comprehension of a flexible database for a CAD system in the cardiomyopathies context. This prototype is integrated with a web application to retrieve Cardiac Magnetic Resonance exams, and a qualitative evaluation conducted with health professionals showed that IV provided valuable data analysis capability. The results have shown that the integration of advanced visualization tools in our developed prototype can enhance clinical decision-making, improving the effectiveness of CAD systems.
Detecção de Micronúcleos em Linfócitos: Um Novo Dataset e Estudo de Caso com YOLOv11
A detecção de micronúcleos (MN) em linfócitos é essencial na biomedicina para avaliar danos genéticos e instabilidade cromossômica, sendo importante para estudos toxicológicos e diagnóstico de câncer. No entanto, a identificação manual é demorada e sujeita a erros. Neste trabalho, propomos uma abordagem automatizada utilizando a rede neural YOLOv11 para detecção de micronúcleos em células binucleadas. Para isso, construímos uma base de imagens coletadas do Centro Regional de Ciências Nucleares do Nordeste (CRCN), composta por 889 imagens, com anotações de localização de células binucleadas e micronúcleos. Resultados da análise de detecção mostram que o modelo utilizado alcançou precisão de 90,8% e revocação de 92,8%, demonstrando confiabilidade para aplicações clínicas. Além disso, o conjunto de dados desenvolvido contribui para futuras pesquisas na área, fornecendo uma base padronizada para avaliação de modelos de visão computacional aplicados à citogenética. A base de dados desenvolvida está disponível em https://doi.org/10.5281/zenodo.14947933.
Uso de Redes Neurais Recorrentes Para Predição de Doenças Isquêmicas do Coração Usando Séries Temporais
O presente trabalho tem como objetivo avaliar a eficiência do uso de redes neurais recorrentes para análise de séries temporais de óbitos por doenças isquêmicas do coração na cidade de São Luís do Maranhão, por meio de três modelos: LSTM, BiLSTM e GRU, buscando identificar a combinação de parâmetros que proporcione melhores resultados. As referidas RNNs são comparadas com o modelo tradicional ARIMA em um experimento usando k-fold. Resultados indica que a LSTM chega a um RMSE de 0,70, o BiLSTM de 0,45 e a GRU de 0.46, enquanto que ARIMA alcança um RSME de 7,5.
Detecção de Cromossomos em Metáfases: Um Novo Dataset e Estudo de Caso com YOLOv11
Apesar dos avanços na detecção automática de cromossomos, a maioria dos estudos existentes utiliza bases de dados privadas, o que limita a comparação direta de desempenho entre diferentes métodos. Para preencher essa lacuna, este trabalho desenvolve um novo conjunto de dados composto por 519 imagens de células em metáfase com localização anotada dos cromossomos, utilizando amostras coletadas no Centro Regional de Ciências Nucleares do Nordeste (CRCN-NE). Além disso, são avaliadas três variantes do YOLOv11 (YOLOv11n, YOLOv11s e YOLOv11m), utilizando as métricas Mean Average Precision (mAP), Precision e Recall. Os resultados mostram que o YOLOv11m, com imagens de 1024×1024 pixels, obteve o melhor desempenho, alcançando mAP@50 de 99,24% e mAP@50-95 de 74,86%. Esses resultados destacam o potencial do YOLOv11 na automação da detecção de cromossomos, proporcionando maior precisão e agilidade na análise citogenética. A base de dados está disponível em https://doi.org/10.5281/zenodo.15101359.
Reconstrução Tridimensional a partir de Termografias: Avaliação de Modelos 3D e Simetria das Mamas
Esta pesquisa realiza a reconstrução digital da mama em 3D a partir de imagens termográficas 2D e desenvolve uma metodologia objetiva para avaliar essas reconstruções, baseada em 24 medidas que consideram comprimentos, áreas e volumes. Os resultados indicaram diferenças no máximo de 7,5% em relação às imagens térmicas e 6% em comparação com escaneamentos. Além disso, propõe-se uma classificação da simetria mamária utilizando 12 índices, com uma taxa de acerto de 60%. O método demonstra potencial para ampliar a forma de avaliação simples dos exames térmicos além de contribuir para a classificação da simetria mamária.
Comparing Classical Ordinary Differential Equation and Neural Network Models for Reduced-Order Single-Cell Electrophysiology
Electrophysiology modeling is key for non-invasive diagnostics and understanding heart and brain function. Traditional models use ODEs, from detailed ion channel dynamics to reduced-order phenomenological models. We compare a fast reduced-order model with data-driven and physics-informed neural networks as efficient alternatives to numerical solutions. Using the FitzHugh-Nagumo model, we trained networks with numerical data and model physics, employing architecture optimization, adaptive point density, and time-domain splitting. Inference via TensorRT achieved up to 1.8× speedup over optimized CUDA solvers with minimal accuracy loss. These results showcase neural networks as viable emulators when complexity is controlled.
Deep learning applied to non-invasive ECG pregnancy monitoring: fetal ECG recovery and QRS complex detection
Non-invasive electrocardiography (niECG) is an option to mitigate the limitations of the current pregnancy monitoring methods. Still, one of the main challenges in its use is the extraction of the fetal signal (fECG) from the measured abdominal signal (aECG) due to the low signal-to-noise ratio and the overlap of the maternal and fetal QRS complexes in time and frequency domains. We present two encoder-decoder deep learning models that use regions of interest (RoI) to perform simultaneous fetal QRS complex (fQRS) detection and fECG recovery. We show that such a RoI-based end-to-end approach leads to robust state-of-the-art results in inter-subject and cross-dataset evaluations.
Graph Neural Networks for Heart Failure Prediction on an EHR-Based Patient Similarity Graph
Accurate disease prediction is critical in healthcare. This study introduces Graph Neural Networks (GNNs) and Graph Transformer (GT) models to predict heart failure (HF) incidence at the next hospital visit using a patient similarity graph. Using MIMIC-III Electronic Health Records (EHR) data, we constructed a patient similarity graph via K-Nearest Neighbors (KNN) with embeddings from diagnoses, procedures, and medications. We implemented GraphSAGE, GAT, and GT to predict HF, evaluating performance with F1, AUROC, and AUPRC metrics against baseline models. A three-axed interpretability analysis explored model decision-making. GT achieved the highest performance (F1: 0.5361, AUROC: 0.7925, AUPRC: 0.5168). While Random Forest (RF) showed a similar AUPRC, GT provided superior interpretability by leveraging patient relational information. Analyzing attention weights, graph structure, and clinical features offered deeper insights into classification decisions.
Desenvolvimento de um Método de Avaliação para Aplicativos Móveis de Saúde – O método QRAMHe
Com a crescente oferta de aplicativos de saúde é necessário garantir informações confiáveis, que incentivem a adesão ao tratamento recomendado por profissionais de saúde e minimizem os riscos associados a informações imprecisas ou inadequadas. No entanto, a ausência de métodos estruturados para avaliar essas aplicações dificulta sua seleção. Para suprir essa lacuna, foi desenvolvido um método baseado em literatura científica, nas necessidades de usuários e profissionais, nas melhores práticas e em evidências científicas. A abordagem combina revisão sistemática da literatura e desenvolvimento experimental, resultando em um questionário validado por especialistas com análise Kappa de Fleiss confirmando sua reprodutibilidade satisfatória.
Um Método Baseado em Inteligência Artificial para Estimar o Peso e a Altura a partir de Imagens Clínicas de Múltiplas Visões
Este estudo propõe um método baseado em aprendizado profundo e visão computacional para automatizar a medição de altura e peso, reduzindo erros inerentes aos humanos em avaliações clínicas. Medidas imprecisas podem causar erros na dosagem e diagnósticos, afetando a saúde do paciente. Foram utilizadas 19.172 imagens clínicas de múltiplas visões (posterior, anterior e laterais) de 4.793 avaliações idividuais. O modelo DeepLabV3 extraiu silhuetas, posteriormente usadas para treinar as arquiteturas WideResNet e Scale Equivariant WideResNet. A abordagem combina silhuetas de múltiplas visões, arquiteturas especializadas para invariância de escala e regularizadores que consideram a relação entre peso e altura. O método obteve um Erro Absoluto Médio de 3,7 kg e de 3,6 cm para peso e altura respectivamente, utilizando 3.834 imagens ou 958 avaliações para os dados de teste. Os melhores resultados foram obtidos onde o Erro Quadrático Médio (EQM) foi o menor. Os resultados demonstram a eficácia da abordagem na obtenção de medidas biométricas precisas, ressaltando seu potencial para aprimorar a precisão clínica e auxiliar no monitoramento da saúde de pacientes.
Detecção de Traços de Depressão em Textos na Língua Portuguesa Considerando Aspectos Culturais e Regionais do Brasil com o uso de LLMs
Este trabalho investiga a identificação de traços de depressão em mensagens da rede social Reddit, com foco em jovens e adolescentes. Para isso, foram comparados dois léxicos: um com termos em português sem expressões culturais e outro léxico enriquecido culturalmente, construído a partir de letras de músicas brasileiras. Utilizando os modelos GPT 3.4 e Flash 1.5, analisamos mensagens rotuladas como depressivas e não depressivas, classificadas por uma especialista em saúde mental. Os resultados mostram que a adaptação cultural do léxico permitiu uma análise mais sensível e precisa, sugerindo a importância de léxicos regionais para aprimorar a detecção de sinais de depressão em contextos culturais específicos.
B-Track: A model for assisting in non-communicable diseases through human behavior analysis
Chronic diseases are among 7 out of the 10 leading causes of death worldwide. The main chronic diseases are heart disease, cancer, chronic respiratory diseases, and diabetes. Heart disease alone causes 9 million deaths a year. Lifestyle changes can prevent many chronic diseases’ deaths and their risk factors. In addition, machine learning and wearable devices have been used for behavior analysis. Therefore, this research proposes B-Track, a computational model for assistance in chronic disease care through analyzing behaviors that attenuate or worsen the risk factors associated with chronic diseases, working with user behavior profiles and recommendations for healthier behaviors. Besides, an ontology was created to be used as a knowledge model for the B-Track model to track behaviors associated with risk factors for chronic diseases. The B-Track collects data from different data sources for current and future human behavior analysis through the usage of data fusion and machine learning models. These data comprise the patients’ context histories, which include sensor data and data from self-management surveys. Based on the ontology inferences, the B-Track acts in a personalized manner, sending recommendations for habit changes to patients and allowing user accompaniment by health professionals. The scientific contribution of B-Track model is the analysis of human behaviors directly associated with risk factors and their susceptibility to the development of chronic diseases. The model was evaluated through a prototype, which was used by 10 patients during their treatment. Patients participating in the experiment had habits associated with risk factors with susceptibility to developing coronary heart disease, diabetes, and dementia. Some of these patients already had heart disease, hypertension, or diabetes. Patients P4, P5, P6, P7, and P8 showed positive changes in their behaviors in the long term, where P4 increased their consumption of healthy foods, P5 started exercising with highest frequency, and P6, P7, and P8 also made positive changes to their exercise habits. Patient P1 showed no changes, and the others had only shorter-term improvements. Overall, the TAM evaluation showed that B-Track model was useful to 83% of patients, and 80% of the patients found the model easy to use.
HealCity: Usando Dados de Sinais Vitais dos Cidadãos e a Técnica de Elasticidade para gerência de Ambientes de Saúde no Contexto de Cidades Inteligentes
Cidades inteligentes podem melhorar a qualidade de vida dos cidadãos otimizando a utilização de recursos. Em um ambiente conectado à IoT, a saúde das pessoas pode ser monitorada constantemente, o que pode ajudar a identificar problemas médicos antes que se tornem sérios. No entanto, hospitais superlotados podem levar a longos tempos de espera para que os pacientes recebam tratamento. Este trabalho apresenta o HealCity, um modelo focado em cidades inteligentes que pode monitorar o uso de ambientes de saúde pelos pacientes e adaptar a alocação de profissionais de saúde para atender às suas necessidades. O HealCity usa dados de sinais vitais (IoT) em técnicas de previsão para antecipar quando a demanda por um determinado ambiente excederá sua capacidade e sugere ações para alocar profissionais de saúde de acordo. Além disso, introduzimos o conceito de Elasticidade Multinível de Recursos Humanos em Cidades Inteligentes, gerenciando assim os recursos humanos em diferentes níveis de uma cidade inteligente. Um algoritmo também é desenvolvido para gerenciar e identificar automaticamente o hospital apropriado para um possível paciente futuro. O HealCity foi avaliado com quatro ambientes hospitalares e obteve resultados promissores: comparado a hospitais com alocações estática de profissionais, ele reduziu o tempo de espera para atendimento em até 87,62%
Reconhecimento automatizado da dor por movimentos faciais de recém-nascidos internados em Unidade de Terapia Intensiva Neonatal
Esta tese teve como objetivo desenvolver um método automatizado para reconhecer a dor em neonatos, utilizando técnicas atuais de processamento de imagens e de Inteligência Artificial. O método segmenta regiões faciais e classifica movimentos indicativos de dor. Analisado em quatro bases de dados, o método apresentou bons resultados, com destaque para o movimento de sulco nasolabial aprofundado, que mostrou ser a região mais confiável para o diagnóstico de dor. Um novo método de pontuação para avaliação automática da dor foi adicionalmente proposto e se mostrou confiável. Esta nova abordagem otimiza os métodos tradicionais, proporcionando uma avaliação mais objetiva e precisa da dor neonatal em cenários clínicos complexos.
Caracterização do Tecido Tireoidiano por Meio da Análise de Imagens Hiperespectrais Utilizando Aprendizagem Profunda
A tipificação de tecidos tireoidianos é essencial para identificar anomalias celulares em biópsias, contribuindo para o diagnóstico de patologias da tireoide. Diferente das abordagens tradicionais de visão computacional, esta tese propõe uma metodologia inovadora baseada na interação da luz com o tecido, representada por espectros de intensidades, modelados como imagens hiperespectrais. Foram avaliadas seis abordagens, incluindo métodos tradicionais e profundos, com destaque para redes neurais convolucionais unidimensionais, que atingiram 97,60% de acurácia. Os resultados demonstram eficiência superior na detecção de patologias em comparação com análises convencionais, destacando o potencial para avanços na patologia moderna.
MultSurv: A Multimodal Deep Learning Model for Hospitalized Patients Survival Analysis in the Context of a Pandemic
Respiratory infectious diseases continue to be a significant public health challenge. For example, the COVID-19 pandemic has exposed critical weaknesses in healthcare systems worldwide. The heterogeneity of clinical manifestations in hospitalized patients highlights the need for risk stratification methods to aid in better patient management and resource allocation. In this study, we propose MultSurv MultSurv, a multimodal survival analysis model that integrates clinical, laboratory, and chest X-ray data to capture the temporal dynamics of disease progression. The methodology comprises five main components: pre-processing, feature encoders, temporal attention, CheXReport for image analysis, and multitask neural networks for risk assessment. The model was evaluated using a private dataset, demonstrating superior performance over state-of-the-art methods, with a C-index of 0.723(t = 1) and 0.695(t = 7). The proposed approach can improve patient prioritization in pandemic scenarios and be adapted for broader clinical applications, potentially contributing to better decision-making in healthcare settings.
Risk situation detector for elderly people based on time series analysis
Pessoas em idade avançada estão mais expostas a situações de risco como quedas, alterações bruscas em sinais vitais e desmaios. Estas situações se tornam mais comuns neste estágio da vida devido à diminuição natural da capacidade do corpo de coordenar os movimentos de forma adequada. Inúmeros estudos já propuseram sistemas de monitorização da saúde desta faixa populacional, porém o uso destes sistemas em situações reais mostrou que esta abordagem ainda é insuficiente para que uma situação de risco possa ser diferenciada com precisão de atividades da vida diária. Este projeto propõe o desenvolvimento de um sistema de monitoração da saúde de idosos eficaz e confiável, através da coleta contínua de séries temporais extraídas de sensores de movimento associados à sinais vitais. Para esta avaliação foi criado um ambiente composto por um simulador de dispositivo wearable, um simulador de aplicativo de celular e um simulador de sistema em nuvem, muito próximo ao cenário real. Este sistema, em seu modelo final, apresentou uma acurácia geral de 97%, mostrando que a fusão de sensores em uma arquitetura de análise contínua de dados contribui para o aumento da capacidade de detecção de risco em idosos.
Image Processing Techniques Applied to Oral Medicine
O objetivo principal desta tese é investigar a aplicabilidade de técnicas de processamento de imagem no campo de imagens orais, por meio de uma seleção de casos de uso de problemas orais que podem ser mapeados em diferentes tarefas computacionais. Para investigar a validade desta abordagem, um conjunto de novos métodos é proposto empregando diferentes técnicas de IP. Este trabalho apresenta um conjunto de ferramentas para serem empregadas em cenários clínicos, auxiliando especialistas em medicina oral em diversas tarefas, através de algoritmos de suporte à decisão para o diagnóstico de problemas orais, ao invés de de apenas fornecer interfaces de visualização para exames de imagem como as soluções comerciais atuais.
MEPCA: a technical model to improve on-chain Electronic Health Records processing
Blockchain technology in healthcare is gaining attention for addressing data privacy, interoperability, and health record integrity issues. Standards like HL7 FHIR and OpenEHR ensure data consistency, but privacy concerns persist under regulations like HIPAA, GDPR, and LGPD. Existing methods often store only data hashes, raising validation risks. The MEPCA model introduces a blockchain-based framework for secure health record management, focusing on on-chain EHR data processing. Key elements include Data Steward, Shared Data Vault, and Zero-Knowledge Proofs of HL7 FHIR fields. Experiments with Fully Homomorphic Encryption show enhanced security and reliability for health records, offering a robust alternative to traditional off-chain approaches.
Automating Risk of Bias Inference in Clinical Studies
One of the best quality indicators in the clinical domain is the risk of bias (RoB). Bias refers to any systematic error in results that may lead to misinterpretation. In the systematic review process, human reviewers manually assess the RoB. Existing works attempt to automate this process using support vector machines (SVM), convolutional neural networks (CNN), or logistic regression. To the best of our knowledge, no previous work has explored Transformer-based models for the RoB assessment in clinical studies. In this work, we propose a novel model for RoB inference based on the Transformers architecture, called RoBIn (i.e., Risk of Bias Inference). We employ a machine reading comprehension (MRC) approach to extract evidence that is then classified with a RoB label. Furthermore, we use distant supervision to annotate a dataset for MRC and RoB inference. As a final contribution, a large language model (LLM) application was created to receive clinical trials as input and to assess the RoB. The proposed model outperforms state-of-the-art approaches and other LLMs in many settings, with high accuracy (AUC-ROC= 0.83) for different bias types.
Modelo matemático-computacional reduzido para potencial de ação, dinâmica de cálcio e tensão ativa de cardiomiócitos
A simulação da atividade eletromecânica do coração é essencial para a análise de fenômenos cardíacos, mas modelos computacionais podem ser custosos. Na tese, foi desenvolvido um modelo reduzido em nível celular, capaz de reproduzir qualitativamente a atividade eletromecânica cardíaca, considerando as interações elétricas, de cálcio e mecânica, além de simular efeitos de diferentes drogas. O modelo foi construído a partir do acoplamento do modelo mínimo de Bueno-Orovio para a parte elétrica e de equações simplificadas para a dinâmica do cálcio e da tensão ativa, com parâmetros ajustados por um algoritmo genético. Os resultados mostraram que o modelo reproduziu adequadamente o potencial de ação, cálcio e força ativa com apenas seis equações diferenciais ordinárias. Além disso, em simulações 3D, o modelo desenvolvido apresentou uma redução significativa no custo computacional quando comparado ao modelo de referência, com ganhos de velocidade evidentes tanto em GPU quanto em CPU. O speed-up atingiu até 5.75, destacando a eficiência do modelo proposto para simulações biventriculares extensas.
Avaliação Online de Habilidades no Processo de Treinamento em Anestesia Regional em um Simulador de Realidade Virtual
O ensino por competências equilibra teoria e prática, essencial na anestesia raquidiana, que requer habilidades psicomotoras adquiridas por meio da prática. Este estudo apresenta o AnesteSIM, um simulador de realidade virtual que abrange todas as etapas da anestesia raquidiana, com retorno háptico e avaliação automática. As ações dos usuários são avaliadas com base em diretrizes da literatura e práticas clínicas, gerando relatórios detalhados de desempenho. O AnesteSIM é uma ferramenta complementar ao treinamento tradicional em anestesia raquidiana, oferecendo mais oportunidades de treinamento seguro e interativo.
A semantic interoperability model based on NLP for non-structured health data
The increasing volume of unstructured clinical data challenges interoperability, especially in decentralized systems like SUS. This study proposes a semantic model integrating NLP, machine learning, and ontologies to extract and standardize clinical notes. Using Named Entity Recognition (NER), lexical normalization, and alignment with HL7 FHIR and openEHR, the model was tested on COVID-19 data from partner hospitals, demonstrating its effectiveness in structuring unstructured data and enabling scalable interoperability.
Data on Nutrition For You: aplicativo para acompanhamento de pacientes em terapia nutricional
A desnutrição hospitalar piora desfechos e eleva custos de internação. No Brasil, de 30 a 50% dos pacientes internados estão ou ficarão desnutridos ao longo do internamento. Os prontuários eletrônicos não tratam esse problema de forma efetiva. O DataOnNutrition For You foi idealizado para simplificar a gestão da terapia nutricional, auxiliando nutrólogos e nutricionistas a elaborar prescrições nutricionais sob medida e acompanhar o infundido diariamente. A versão inicial, já disponível nas lojas de aplicativos, permite cálculos antropométricos precisos, cálculo automatizado de necessidades calóricas e proteicas.
DoN-DataOnNutriton®: Plataforma para gestão da terapia nutricional em pacientes críticos e suporte à pesquisa em UTI
A terapia nutricional (TN) em pacientes críticos ainda se apresenta como um desafio. A desnutrição hospitalar agrava o quadro e impacta negativamente a saúde dos pacientes. A tecnologia da informação (TI) e a inteligência artificial (IA) oferecem soluções promissoras para otimizar a TN. O sistema DoN-DataOnNutriton® integra dados clínicos e laboratoriais, fornecendo recomendações em tempo real e alertas para riscos, não conformidades e alterações nos exames. A base de dados estruturada do sistema, mantida em nuvem com segurança e privacidade, facilita a pesquisa e o desenvolvimento de soluções personalizadas para aprimorar a terapia nutricional de precisão.
Sistema de Software IoT para Monitoramento de Biossegurança de Instalações
Este artigo apresenta o sistema SAFE IoT, uma solução de baixo custo para monitorar, de forma simples, indicadores de biossegurança em diferentes perfis de instalação, incluindo hospitais e clínicas, como número de pessoas, nível de CO2, umidade e temperatura. As informações coletadas são exibidas em um dashboard, facilitando a análise e a tomada de decisão. O sistema foi avaliado e espera-se que a periodicidade adequada no envio de medidas contribua para um acompanhamento eficaz da qualidade do ar interno.
Cardio Surgery Illustrator: Uma Ferramenta para Aprendizado e Assistência Cardiovascular
O presente artigo tem como propósito estabelecer, na área da saúde, uma conexão entre estudantes e pacientes interessados na melhoria da saúde cardiovascular por meio de um sistema mobile desenvolvido para a plataforma Android. Dentre as funcionalidades implementadas, destacam-se a integração de multimídia e conteúdos clicáveis para aprendizado dinâmico, a incorporação de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) por meio do framework RASA para a construção de um chatbot inteligente, e uma aba de estudos com quizzes para reforço do conhecimento teórico.
e-TesteDoPezinho: Sistema Online para Consulta de Resultados de Exames
O teste do pezinho, realizado nos primeiros dias de vida do bebê, detecta importantes doenças neonatais que, se tratadas e acompanhadas precocemente garantem uma melhor qualidade de vida à criança. A disponibilização dos exames aos locais de coleta agiliza as ações de profissionais de saúde em caso de alteração. Diante deste cenário, o Serviço de Referência em Triagem Neonatal da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) desenvolveu um sistema on-line para disponibilizar os resultados do teste do pezinho de maneira prática e segura para todos os locais de coleta pertencentes à abrangência deste serviço.
Implementação de Arquitetura Modular para Integração de Classificador no Aplicativo CitoFocus
O artigo apresenta a integração de um classificador baseado no algoritmo YOLO ao aplicativo CitoFocus, que auxilia citopatologistas na análise de exames citológicos. Para garantir escalabilidade e manutenção simplificada, o back-end foi reformulado com NestJS, arquitetura hexagonal e MVC. A nova estrutura permitiu incorporar o classificador com impacto mínimo no funcionamento do CF, aumentando o apoio gerado aos profissionais, contribuindo para a redução de erros diagnósticos no exame de Papanicolaou.
RoBIn Chatbot: Leveraging LLMs for Automated Risk of Bias Assessment in Clinical Studies
The Risk of Bias (RoB) assessment is an essential instrument for evaluating the reliability of clinical studies and identifying any systematic error that can occur. This task is traditionally performed by humans, and only a few works tried to automate it using machine learning. Recent advances in large language models (LLMs) have revolutionized natural language processing and information retrieval, allowing us to build applications that can chat with documents and perform the most diverse tasks. In this work, we propose RoBIn chatbot, an LLM application able to receive clinical studies as input and classify their RoB. RoBIn chatbot uses a model trained on data derived from the Cochrane Database of Systematic Reviews and is able to perform inference for six bias types. To prevent the LLM from generating misleading conclusions, it relies on retrieval-augmented generation on the submitted file to extract the piece of evidence and send it to a pretrained model responsible for performing RoB inference.
Uma aplicação mHealth para Cuidados Paliativos Domiciliares
Os cuidados paliativos visam melhorar a qualidade de vida de pacientes com doenças que ameaçam a vida. Este estudo apresenta a aplicação mHealth Controle Paliativo estendida para uso no atendimento domiciliar por meio da telessaúde. Trata-se de uma nova versão da aplicação já em uso no Hospital das Clínicas (HC) da Universidade Federal de Goiás (UFG), desenvolvida para permitir aos pacientes e cuidadores o registro de sintomas e o acesso a conteúdos educativos, conferindo maior autonomia a pacientes, familiares e profissionais de saúde. Adicionalmente, um módulo de segurança baseado em blockchain está em desenvolvimento para prover integridade e privacidade dos dados dos pacientes. A nova versão está atualmente em validação junto ao HC/UFG, com testes planejados após a implementação completa da arquitetura proposta.
SimulaPed: Um Serious Game para Dosagens de Medicamentos em Enfermagem Pediátrica e Neonatal
Este artigo apresenta o desenvolvimento do SimulaPed, um serious game para auxiliar no ensino de segurança na administração de medicamentos em enfermagem pediátrica e neonatal. O jogo propõe situações clínicas fictícias em que o jogador passa por casos clínicos fictícios, bem como algumas questões, recebendo feedback imediato sobre acertos e consequências de erros. A avaliação de eficácia foi realizada com um protótipo inicial e enviado a vários profissionais da área, e os resultados preliminares indicam que o jogo é uma ferramenta promissora para melhorar a aprendizagem e a confiança dos estudantes na administração segura de medicamentos.
Plataforma SobreVidas - “Câncer de Boca”: Solução Tecnológica para o Rastreamento e Monitoramento Contínuo na Atenção Primária à Saúde
O câncer de boca apresenta alta mortalidade, especialmente quando diagnosticado tardiamente. Este artigo apresenta a Plataforma SobreVidas – “Câncer de Boca”, uma solução baseada em inteligência artificial para apoiar o rastreamento e o monitoramento da população de risco na Atenção Primária à Saúde. Utilizando métodos ágeis para gestão e desenvolvimento do software, arquitetura de microsserviços, autenticação com Keycloak, modelos de linguagem natural e técnicas de Recuperação Aumentada por Geração, a Plataforma é segura, escalável e orientada ao apoio clínico. Os resultados indicam viabilidade técnica e potencial para qualificar a detecção precoce e o acompanhamento de indivíduos em risco.
Machine Learning in Health: A Systematic Review
The aim of this study is to construct a taxonomy of Machine Learning (ML) techniques most commonly employed in health applications. The systematic review was performed between October 2023 and November 2024, and comprised articles published from 2013 to 2023. The search for relevant references was done on Pubmed and MEDLINE databases, and the screening articles were analysed by two reviewers independently through the Covidence platform. We identified 2,714 articles resulting in 65 health problems related to some ML technique and 8 types of learning. This research brings trends in use of ML for application in the field of medicine in general.
Neuropsychiatric Disorders Classification using EEG Signal and Deep Neural Networks
Electroencephalogram (EEG) is widely used to measure brain activity and serves as a promising tool in the diagnosis of neuropsychiatric disorders such as anxiety, schizophrenia, and epilepsy, among others. We proposed a deep neural network model to classify neuropsychiatric conditions using EEG signals. The data was processed with PSD and FC features using SMOTE method to handle with unbalanced classes and dimensionality reduction using PCA. The model achieved an accuracy of 71.43% and a mean AUC of 0.9383, with better performance in the obsessive compulsive and anxiety disorders classification. At the same time, mood disorder showed to be more challenging in the classification.
Ergonomic Assessment Using Human Pose Estimation: A Real-Time Approach with YOLO and BlazePose
Musculoskeletal disorders (MSDs) are a major cause of workplace injuries, often linked to poor posture and repetitive movements. Traditional assessments like RULA are subjective and labor-intensive. To overcome these limitations, this study employs computer vision for automated ergonomic evaluation. Using YOLO for person detection and BlazePose for pose estimation, the system analyzes workplace postures via surveillance cameras, generating RULA scores to assess ergonomic risks. Tested on the MPI-INF-3DHP dataset, it achieves MPJPE-PA values between 243.91 mm and 295.70 mm. This scalable, objective approach enhances workplace safety. Future work will refine accuracy, handle real-world variations, and integrate real-time feedback.
Supporting Stroke Rehabilitation Through Gamified Daily Activity Simulations
This paper introduces the creation of an open-source virtual reality (VR) game for stroke rehabilitation by simulating daily activities. The game proposes immersive environments, including a tea room, bathroom, garden, and kitchen, designed to promote functional gesture movements and enhance user engagement by introducing gamification. Patients are rewarded with points for task completion, for example, grabbing a fruit and eating, thus creating a competitive and motivating environment. Preliminary testing with university students received positive responses, particularly regarding the realism of the tasks. However, extended use of VR resulted in reports of physical discomfort and headaches. Next steps include the approval for further testing by the Ethics Committee involving stroke patients.
Validação clínica de modelo de inteligência artificial para detecção de tuberculose em radiografias de tórax em casos microbiologicamente confirmados
Este trabalho apresenta um algoritmo de inteligência artificial (IA) baseado na arquitetura ResNet-50, desenvolvido para identificar radiografias de tórax com padrões sugestivos de tuberculose (TB). O modelo foi treinado e validado internamente com 13.023 imagens de bases públicas e, posteriormente, validado clinicamente utilizando um conjunto exclusivo de radiografias de pacientes com TB confirmada microbiologicamente e revisadas por radiologista torácico. Nos dados públicos, o algoritmo obteve AUC de 0,89, sensibilidade de 0,84 e especificidade de 0,72, enquanto a validação clínica apresentou AUC e sensibilidade de 1,00. Esses resultados ressaltam a importância crucial de utilizar a confirmação microbiológica como padrão-ouro para garantir a precisão e a confiabilidade clínica dos modelos de IA na detecção da TB.
Vision Scan Insight: Um Assistente Inteligente Utilizando Redes Neurais Profundas para Usuários de Baixa Visão em Supermercados
Este artigo propõe uma ferramenta inteligente para auxiliar pessoas com cegueira ou baixa visão durante as compras em um supermercado. A solução utiliza redes neurais profundas (CNNs) para detectar objetos, integrada a um aplicativo que oferece feedback auditivo em tempo real. O sistema integra três variantes de YOLO (v5, v8 e v9), retreinadas via fine-tuning completo e transfer learning restrito em três bases de dados de produtos (Food, mAP50−95=0,683; No-Fridge, mAP50−95=0,697; Groceries, mAP50−95=0,916).
IA e Acessibilidade: Desenvolvimento de Aplicativo para Adaptar Textos e Interfaces na Inclusão de Neurodivergentes
Este artigo apresenta o desenvolvimento de um aplicativo baseado em inteligência artificial (IA) para a adaptação de textos e interfaces digitais, visando promover a acessibilidade para indivíduos neurodivergentes, como aqueles com Transtorno do Espectro Autista (TEA), Transtorno de Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH). A aplicação utiliza IA para simplificar textos e melhorar a experiência de leitura e interação digital. Resultados preliminares indicam que a abordagem proposta melhora a compreensão textual, contribuindo para a inclusão digital de neurodivergentes.
Pairwise Difference Filter (PDF): An Interpretable Preprocessing Method for Medical and Beyond
Interpretability is a critical requirement for machine learning models in healthcare, as clinicians need to understand how the input features are processed to make informed decisions about patient care. Traditional preprocessing methods often fail to capture subtle differences between patient groups, particularly in datasets with overlapping or highly similar classes. To address these challenges, we propose Pairwise Difference Filter (PDF), a novel pre-processing method that leverages pairwise differences between samples of opposite classes to identify the most influential features. PDF focuses on pairs of patients with the smallest overall differences but significant differences in specific features, enabling the identification of clinically meaningful biomarkers. By enhancing the interpretability of machine learning models, PDF supports medical decision-making and improves the transparency of predictive models in healthcare. Experimental results with three different on a COVID-19 severity classification dataset, MUSIC (a dataset for predicting outcomes in patients with several degrees of heart failure) and Wine Toy Dataset demonstrate that PDF achieves competitive performance while providing interpretable feature rankings that align with clinical knowledge.