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    Modelo computacional de plataforma para treinamento cognitivo em idosos com Alzheimer leve
    (Universidade de Mogi das Cruzes, 2025-01-28) Oliveira, Cleber Silva de; Bissaco, Marcia Aparecida Silva
    A Doença de Alzheimer é uma condição neurodegenerativa progressiva e representa a principal causa de demência em idosos, configurando um desafio crescente para os sistemas de saúde. Embora não existam terapias curativas, intervenções cognitivas não farmacológicas têm sido amplamente investigadas como estratégias complementares de acompanhamento. Nesse cenário, torna-se relevante o desenvolvimento de modelos computacionais capazes de apoiar, estruturar e instrumentalizar pesquisas científicas, especialmente no que se refere à aquisição sistemática de dados comportamentais. Esta pesquisa propõe um modelo computacional voltado ao apoio de estudos em treinamento cognitivo para idosos com Doença de Alzheimer em estágio leve. O estudo foi conduzido a partir de uma revisão sistemática da literatura, que analisou plataformas existentes, jogos digitais aplicados ao treinamento cognitivo e métodos científicos empregados. A partir dessa análise, foram identificadas lacunas relacionadas à personalização das atividades, à ausência de mecanismos automatizados de coleta de dados comportamentais e à limitação de descrições técnicas consistentes sobre segurança e privacidade da informação. Com base nesses levantamentos, foram definidos os requisitos e o método para a construção de um modelo computacional orientado à instrumentação da pesquisa em saúde. Como resultado, foi desenvolvido o protótipo da plataforma Kukafit, concebida para gerenciar usuários e microjogos cognitivos, permitindo a associação sistemática entre jogos e habilidades cognitivas, bem como a aquisição automatizada e estruturada de dados comportamentais decorrentes da interação do usuário. A plataforma foi implementada de forma modular e segura, apoiada por um framework leve desenvolvido no contexto desta pesquisa, que fornece a base arquitetural do sistema. Os resultados indicam que o modelo proposto é tecnicamente viável e adequado como instrumento metodológico para apoiar pesquisas futuras. Embora não tenham sido realizados estudos clínicos, a proposta contribui para a sistematização de abordagens computacionais aplicadas ao treinamento cognitivo, oferecendo uma base reutilizável para investigações interdisciplinares nas áreas de computação e saúde. Recomenda-se a aplicação do modelo em estudos futuros em parceria com profissionais da área da saúde, especialmente em cenários que demandem a coleta automatizada de dados comportamentais.
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