Banca de QUALIFICAÇÃO: GILMAELMA DE SOUZA RODRIGUES

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: GILMAELMA DE SOUZA RODRIGUES
DATA: 30/09/2026
HORA: 10:00
LOCAL: LABORATÓRIO NELF, Sala 809 do Bloco Arnaldo Tavares - CCS/UFPB
TÍTULO: Videofluoroscopia da deglutição na disfagia orofaríngea: aspectos clínicos e aplicações de machine learning
PALAVRAS-CHAVES: Deglutição; Transtornos de Deglutição; Inteligência Artificial; Aprendizado de Máquina.
PÁGINAS: 40
RESUMO: A deglutição humana é um complexo processo sensoriomotor responsável por facilitar o transporte seguro e eficiente de alimentos, líquidos e saliva desde a cavidade oral até o estômago. Na dinâmica deglutitória, as fases oral e faríngea são interdependentes, de modo que a adequada organização e pressurização na cavidade oral ditam diretamente a eficácia e a segurança dos eventos faríngeos subsequentes. No entanto, a disfagia orofaríngea de base multietiológica pode comprometer essa dinâmica, gerando complicações severas como a pneumonia por aspiração. Para a identificação precisa dessas alterações biomecânicas, a Videofluoroscopia da Deglutição (VFSS) destaca-se como o método instrumental padrão-ouro, embora sua interpretação fonoaudiológica convencional baseie-se fundamentalmente na observação visual humana, introduzindo variabilidade interavaliadores, subjetividade diagnóstica e consumo de tempo quadro a quadro. Diante dessas limitações, o Aprendizado de Máquina (Machine Learning) desponta como uma ferramenta promissora para conferir objetividade e reprodutibilidade à análise instrumental. O presente estudo visa caracterizar os aspectos clínicos e biomecânicos convencionais da VFSS e propor a aplicação de modelos de aprendizado de máquina para identificação automatizada de padrões associados à disfagia orofaríngea. O trabalho está estruturado em duas etapas complementares. A primeira consiste em uma revisão de escopo conduzida segundo as diretrizes do Joanna Briggs Institute (JBI) e do checklist PRISMA-ScR, mapeando as evidências científicas disponíveis sobre as contribuições biomecânicas da VFSS e os gargalos da análise humana. A segunda etapa compreende um estudo retrospectivo que utilizará um banco de dados clínico e de imagem composto por 174 exames de VFSS de pacientes com perfil etiológico diversificado. Para a modelagem tecnológica, as imagens dos exames serão segmentadas e padronizadas para o desenvolvimento e treinamento de modelos de aprendizado de máquina, envolvendo etapas de extração de características e validação cruzada. A avaliação do desempenho dos modelos se dará por meio de métricas como acurácia, sensibilidade, especificidade e F1-score, visando classificar os eventos e identificar padrões associados à disfagia orofaríngea, com foco na detecção de penetração e aspiração laríngea. Espera-se que a revisão de escopo consolide o valor prognóstico da VFSS e sistematize os gargalos da análise humana convencional. Em relação à etapa tecnológica, almeja-se que os modelos de aprendizado de máquina alcancem alto desempenho na detecção e mensuração precisa de marcadores biomecânicos e na identificação de eventos de penetração/aspiração de forma comparável à avaliação realizada por especialistas. Espera-se, por fim, que a ferramenta desenvolvida contribua para reduzir a subjetividade diagnóstica e a variabilidade entre examinadores, fornecendo parâmetros quantitativos reprodutíveis para apoiar a tomada de decisão clínica na reabilitação fonoaudiológica.
MEMBROS DA BANCA:
Interno(a) - 100.161.294-90 - DEYVERSON DA SILVA EVANGELISTA - UFPB
Presidente(a) - 1742384 - GIORVAN ANDERSON DOS SANTOS ALVES
Externo(a) ao Programa - 1222857 - RAFAEL NOBREGA BANDEIRA
Externo(a) ao Programa - 2813926 - TIAGO MARITAN UGULINO DE ARAUJO