Wounds AI_Explain

Modelos multimodais explicáveis, “digital twins”, interação por voz e data storytelling aplicados às feridas crónicas constituem o núcleo da nossa Mini Agenda de Feridas Crónicas, que integra um modelo preditivo, dispositivos sensorizados e a futura Plataforma de Inteligência Clínica com Voz Integrada. Este ecossistema revela-se particularmente adequado a um doutoramento que articule visão computacional, análise de séries temporais, inteligência artificial explicável e interação por voz, com validação em contexto clínico real.

A investigação pode explorar a forma de combinar imagem, dados clínicos e registos sensorizados para estimar a área da ferida, o tempo até cicatrização e o risco de infeção, assegurando simultaneamente explicabilidade clínica. Poderá ainda analisar arquiteturas edge–cloud que minimizem latências e garantam a proteção de dados em contextos hospitalares e domiciliários, bem como o desenvolvimento de “digital twins” do doente que permitam simular a evolução da ferida e recomendar intervenções personalizadas.

Adicionalmente, é relevante estudar de que modo a interação por voz e o data storytelling podem melhorar a eficiência do registo clínico e a interpretação de indicadores, assim como assegurar acessibilidade, usabilidade — recorrendo, por exemplo, a métricas como o SUS — e integração com práticas recomendadas de testes em ambiente clínico.

Para a F3M, esta abordagem gera valor direto ao apoiar os PPS de Feridas, reforçar a diferenciação tecnológica, acelerar a maturidade dos módulos de inteligência artificial e contribuir para a produção de evidência futura necessária à certificação de software e dispositivos médicos.