Banca de QUALIFICAÇÃO: JULLY ANNE SOARES DE LIMA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JULLY ANNE SOARES DE LIMA
DATA: 29/09/2026
HORA: 10:00
LOCAL: LABORATÓRIO NELF, Sala 809 do Bloco Arnaldo Tavares - CCS/UFPB
TÍTULO: Avaliação fonoaudiológica da mastigação guiada por aprendizagem de máquina.
PALAVRAS-CHAVES: Mastigação; Inteligência Artificial; Sistema Estomatognático; Aprendizado de Máquina; Protocolos Clínicos.
PÁGINAS: 50
RESUMO: A avaliação fonoaudiológica em motricidade orofacial desempenha papel fundamental no diagnóstico do sistema estomatognático, uma vez que permite compreender as condições anatômicas e funcionais das estruturas que o compõem, além de possibilitar o estabelecimento de raciocínio clínico, identificação de necessidades de encaminhamento e fornecimento de dados quanto ao prognóstico terapêutico. Essa avaliação contempla aspectos antropométricos, anatômicos, posturais e das funções de mastigação, deglutição, respiração e fala. A avaliação da mastigação é dividida em fases, por meio de protocolos que investigam essa função quanto às suas características, tais como número de ciclos mastigatórios, lado de trabalho e de balanceio, tipo de incisão e trituração, vedamento labial durante a função, presença de contrações musculares atípicas, tempo e velocidade. Para uma avaliação completa da mastigação, é necessária a gravação de vídeos e análise detalhada para a conclusão do diagnóstico fonoaudiológico. Essa etapa demanda tempo e acurácia do avaliador para um diagnóstico assertivo. No setor da saúde, o uso da Inteligência Artificial (IA) mostra-se promissor, especialmente no que se refere ao aperfeiçoamento diagnóstico de patologias, à minimização de falhas ou erros e à melhoria do prognóstico. Alguns sistemas simulam e modelam processos de tomada de decisão baseados na inteligência humana, podendo ainda integrar outras tecnologias, como o aprendizado de máquina e as redes neurais. O aprendizado de máquina é definido como a área de pesquisa que visa desenvolver programas computacionais capazes de melhorar automaticamente seu desempenho por meio da experiência. O objetivo dessa tese é apresentar uma proposta de solução tecnológica para avaliação da mastigação, bem como apresentar uma revisão sobre o tema e descrever achados desta função na amostra estudada. O primeiro artigo é uma revisão de escopo sobre protocolos de avaliação da mastigação em sujeitos saudáveis na fonoaudiologia, apresentando protocolos validados e não validados já publicados na literatura científica que avaliam esta função. O segundo artigo apresentará a descrição dos dados de mastigação avaliados pelo Protocolo de Avaliação Miofuncional – MBGR (função de mastigação), de uma amostra que tem como cálculo amostral 385 participantes moradores da Paraíba. O terceiro artigo apresentará a proposta de solução tecnológica baseada em aprendizado de máquina para avaliar mastigação, que a partir de um vídeo comum do rosto de uma pessoa mastigando, ela possa identificar cada ciclo de mastigação, bem como lateralidade, tempo e número de golpes mastigatórios. A máquina passará por treinamento com uma quantidade mínima de vídeos e depois será testada com o restante da amostra. Este projeto foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa (CEP), sob o número 7.316.398. Espera-se que os modelos de aprendizado de máquina treinados a partir dos vídeos possam ser utilizados como ferramenta de apoio na avaliação da mastigação, automatizando etapas do processo, reduzindo o tempo de análise e auxiliando na definição do diagnóstico e da conduta terapêutica.
MEMBROS DA BANCA:
Externo(a) à Instituição - ANDRÉA RODRIGUES MOTTA
Presidente(a) - 1742384 - GIORVAN ANDERSON DOS SANTOS ALVES
Interno(a) - 022.648.784-95 - KARINNA VERÍSSIMO MEIRA TAVEIRA - UFRN
Externo(a) ao Programa - 2887425 - LUCIANE SPINELLI DE FIGUEIREDO PESSOA
Externo(a) ao Programa - 1222857 - RAFAEL NOBREGA BANDEIRA
Externo(a) ao Programa - 2813926 - TIAGO MARITAN UGULINO DE ARAUJO