https://hdl.handle.net/1884/34955 Fri, 17 Jul 2026 14:02:47 GMT 2026-07-17T14:02:47Z https://hdl.handle.net/1884/105794 Especificação técnica da arquitetura de agentes para orquestração de modelos multimodais fundacionais em oncologia de precisão Resumo: O crescimento exponencial do volume de dados em saúde e a complexidade inerente à patologia digital demandam ferramentas de apoio à decisão capazes de integrar informações multimodais. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma arquitetura de software baseada em um agente de IA, projetada para integrar o vision– language foundation model MUSK (Multimodal transformer with Unified maSKed modeling) ao fluxo de diagnóstico histopatológico. Metodologicamente, a solução evoluiu de uma prova de conceito baseada em RetrievalAugmented Generation (RAG) para uma arquitetura modular, composta por uma interface conversacional, uma camada de orquestração e um agente de inteligência artificial responsável por coordenar ferramentas de busca vetorial. Os resultados da verificação funcional indicam que a arquitetura é capaz de interpretar intenções em linguagem natural, acionar o modelo MUSK para extração de embeddings e recuperar casos clínicos semelhantes com seus respectivos metadados. Conclui-se que a solução demonstra a viabilidade técnica de integrar um modelo multimodal fundacional ao processo de apoio ao diagnóstico em patologia digital. Isso é alcançado por meio de uma arquitetura de software baseada em um agente de IA, na qual a separação entre interface, orquestração e serviços de inferência e busca vetorial favorece a modularidade, a extensibilidade e a evolução futura de sistemas interativos de apoio à decisão; The exponential growth of big data in healthcare and the inherent complexity of digital pathology require decision support tools capable of integrating multimodal information. This work proposes an agent-oriented software architecture designed to integrate the vision-language foundation model MUSK (Multimodal transformer with Unified maSKed modeling) into the histopathological diagnostic workflow. Methodologically, the solution evolved from a Retrieval-Augmented Generation (RAG) proof of concept to a modular architecture, composed of a conversational interface, an orchestration layer, and an Artificial Intelligence agent responsible for coordinating vector search tools. Functional verification results indicate that the architecture is capable of interpreting natural language intentions, triggering the MUSK model for embedding extraction, and retrieving similar clinical cases with their respective metadata. It is concluded that the implemented approach proved effective for the proposed orchestration, exhibiting characteristics of modularity and extensibility that suggest a promising path for building interactive decision support systems in digital pathology Orientador(a): Prof(a). Dr(a). Mauro Antonio Alves Castro; Coorientador: Victor Apolonio; Inclui artigo intitulado "Arquitetura de agentes para orquestração de modelos multimodais fundacionais em oncologia de precisão"; Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Graduação em Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas; Inclui referências Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/1884/105794 2025-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/1884/105797 Provus : ferramenta dinâmica para provas e atividades Resumo: As avaliações de conhecimento se mostram importantes desde os primórdios da sociedade, e, a ausência de personalização e praticidade nas avaliações convencionais evidencia, no contexto educacional e tecnológico, uma demanda latente por ferramentas digitais capazes de tornar o processo avaliativo mais eficiente, seguro e adaptável. Nesse contexto, visando uma ferramenta ainda mais eficaz, este trabalho teve como objetivo desenvolver uma aplicação digital voltada à criação, aplicação e correção de provas personalizadas, integrando recursos de inteligência artificial para emissão de feedback automático e estratégias de segurança para inibir práticas de desonestidade acadêmica. A ferramenta permite que professores elaborem avaliações com critérios pedagógicos definidos, gerando questões adaptadas ao nível de cada turma e inserindo elementos como embaralhamento aleatório, controle de tempo e monitoramento de trocas de abas (web) ou mudanças de estado via WebSocket, enviando notificações ao avaliador em casos suspeitos. A geração de provas conta com banco de questões parametrizado por tipo e dificuldade. A integração de Inteligência Artificial foi realizada em duas frentes: (1) geração automática de sugestões de questões a partir de temas e níveis de dificuldade; e (2) pré-correção de respostas discursivas via chamada ao serviço de I.A, permitindo também ao avaliador ajustar manualmente as notas preliminares. O Provus fornece ainda informações analíticas, exibindo dados de desempenho geral e por aluno. Em suma, o Provus viabiliza avaliações mais justas, eficientes e centradas no aprendizado individual, reduzindo o tempo de correção, promovendo feedback imediato e fortalecendo a integridade acadêmica; Abstract: Knowledge assessments have been pivotal since the earliest days of society; however, the lack of personalization and practicality in conventional evaluations highlights a latent demand within the educational and technological landscape for digital tools capable of rendering the assessment process more efficient, secure, and adaptable. In this context, aiming to provide a more effective solution, this work developed a digital application dedicated to the creation, administration, and grading of personalized exams. It integrates artificial intelligence features for automatic feedback and security strategies to deter academic dishonesty. The tool enables instructors to design assessments based on specific pedagogical criteria, generating questions tailored to each class's level and incorporating elements such as random shuffling, time controls, and the monitoring of tab switching (web) or state changes via WebSocket, sending alerts to the evaluator in suspicious cases. Exam generation relies on a question bank parameterized by type and difficulty. Artificial Intelligence integration was carried out on two fronts: (1) the automatic generation of question suggestions based on topics and difficulty levels; and (2) the preliminary grading of open-ended responses through AI service calls, while allowing the evaluator to manually adjust provisional scores. Furthermore, Provus provides analytical insights by displaying performance data both generally and on a per-student basis. In summary, Provus facilitates fairer, more efficient, and learner-centered assessments by reducing grading time, delivering immediate feedback, and strengthening academic integrity Autores: Heitor Plinta de Oliveira, Ítalo Alves de Paula e Silva, Tomaz Cantarelli Xavier, Yasmim Zedelinski Belão Rodrigues; Orientador: Prof. Dr. Razer Anthom Nizer Rojas Montaño; Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Graduação em Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas; Inclui referências Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/1884/105797 2025-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/1884/105796 Implementação Open-Source do IVCF-20 Resumo: O envelhecimento acelerado da população brasileira tem ampliado a demanda por ferramentas capazes de identificar precocemente a fragilidade em pessoas idosas e apoiar o planejamento de intervenções em saúde. Entre os instrumentos disponíveis, o Índice de Vulnerabilidade Clínico-Funcional (IVCF- 20) destaca-se por sua eficácia na avaliação multidimensional do idoso; entretanto, sua aplicação ainda carece de soluções digitais completas que permitam registro, acompanhamento e análise estruturada dos dados. Diante dessa lacuna, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema WEB voltado à digitalização e gestão do IVCF-20, permitindo o registro, acompanhamento e análise digital da fragilidade de pacientes, além de oferecer fácil distribuição e configuração por meio de uma imagem Docker. A solução, construída em arquitetura clienteservidor com Flutter no frontend, Spring Boot no backend e MySQL como banco de dados, disponibiliza funcionalidades para aplicação do questionário, armazenamento seguro das avaliações e geração de relatórios e indicadores. Os resultados demonstram como a adoção de tecnologias modernas pode aprimorar o monitoramento clínico, promovendo maior eficiência, precisão e integração no cuidado à população idosa; Abstract: The accelerated aging of the Brazilian population has increased the demand for tools capable of early identification of frailty in older adults and supporting the planning of health interventions. Among the available instruments, the Clinical- Functional Vulnerability Index (IVCF-20) stands out for its effectiveness in the multidimensional assessment of the elderly; however, its application still lacks complete digital solutions that allow for the recording, monitoring, and structured analysis of data. Given this gap, this work presents the development of a WEB system aimed at digitizing and managing the IVCF-20, allowing the recording, monitoring, and digital analysis of patient frailty, in addition to offering easy distribution and configuration through a Docker image. The solution, built on client-server architecture with Flutter on the frontend, Spring Boot on the backend, and MySQL as the database, provides features for applying the questionnaire, secure storage of assessments, and generation of reports and indicators. The results demonstrate how the adoption of modern technologies can improve clinical monitoring, promoting greater efficiency, accuracy, and integration in the care of the elderly population Orientador: Prof. Dr. Alessandro Brawerman; Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Graduação em Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas; Inclui referências Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/1884/105796 2025-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/1884/101941 DAILY IU : software para controle e mitigação de incontinência urinária em mulheres Resumo: A incontinência urinária (IU) é uma condição que afeta significativamente a qualidade de vida de milhões de mulheres no Brasil, mas que ainda enfrenta estigmas e barreiras de acesso a tratamentos eficazes. Embora a fisioterapia pélvica seja uma abordagem que promova significativas melhoras à condição e seja de simples aplicação (Melluzzi, 2021), o cenário tecnológico atual carece de soluções digitais que sejam, ao mesmo tempo, acessíveis, inclusivas e voltadas ao público feminino, visto que as opções hoje existentes no mercado são, em sua maioria, limitadas por custos, falta de compatibilidade com dispositivos ou ausência de recursos de acessibilidade (Bezerra, 2019). Diante dessa lacuna, este trabalho propõe o desenvolvimento do Daily IU, uma plataforma web e mobile gratuita, projetada em colaboração com a Liga Acadêmica de Inovação em Saúde (LAIS) da Universidade Federal do Paraná (UFPR). O objetivo principal é criar uma solução inclusiva para mitigar os impactos da IU, apresentando uma rede de apoio por meio de uma rede social com um ambiente seguro, acolhedor e inclusivo, e oferecendo exercícios e vídeos instrucionais gravados por estudantes de fisioterapia da LAIS. A plataforma visa também implementar recursos de acessibilidade e disponibilizar conteúdos educativos para promover o autocuidado, além de proporcionar planos de treino de forma direcional e automática, de acordo com os dados informados pelo usuário. A metodologia de desenvolvimento adotada combina as práticas ágeis Kanban e Scrum, o que permite um gerenciamento iterativo e flexível, com entregas contínuas de partes funcionais da aplicação e validação simultânea dos stakeholders do projeto. O projeto foi modelado utilizando a padronização UML junto à prototipação de alta fidelidade, sua arquitetura foi dividida nas camadas front-end, gateway, back-end e storage e pensada de forma a garantir uma base robusta para a futura implementação e, assim, contribuir para a melhoria da qualidade de vida e autonomia das usuárias; Abstract: Urinary incontinence (UI) is a condition that significantly affects the quality of life of millions of women in Brazil, yet it still faces stigma and barriers to accessing effective treatments. Although pelvic physiotherapy is an approach that promotes significant improvements to the condition and is simple to apply (Melluzzi, 2021), the current technological landscape lacks digital solutions that are simultaneously accessible, inclusive, and tailored to women, since the options currently available on the market are mostly limited by costs, lack of device compatibility, or the absence of accessibility features (Bezerra, 2019). Given this gap, this work proposes the development of Daily IU, a free web and mobile platform designed in collaboration with the Academic League of Health Innovation (LAIS) at the Federal University of Paraná (UFPR). The main objective is to create an inclusive solution to mitigate the impacts of UI by offering a support network through a social platform with a safe, welcoming, and inclusive environment, as well as providing exercises and instructional videos recorded by LAIS physiotherapy students. The platform also aims to implement accessibility features and provide educational content to promote self-care, in addition to offering directional and automatic training plans based on the data provided by the user. The development methodology adopted combines agile practices from Kanban and Scrum, which allows for iterative and flexible management, with continuous delivery of functional components of the application and simultaneous validation by the project’s stakeholders. The project was modeled using UML standards along with high-fidelity prototyping. Its architecture was divided into front-end, gateway, back-end, and storage layers, designed to ensure a robust foundation for future implementation and, in this way, contribute to improving users’ quality of life and autonomy Autores: Alisson Gabriel Santos, Gabriel Alamartini Troni, Leonardo Felipe Salgado, Pedro Henrique de Souza, Raul Ferreira Costa Bana; Orientador: Prof.º Dr. Alexander Robert Kutzke; Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Graduação em Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas; Inclui referências Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/1884/101941 2025-01-01T00:00:00Z