Iniciação Científica e Tecnológica
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Relatório de Iniciação Tecnológica Desenvolvimento de Ferramentas de Visualização das Etapas de Pesquisas Clínicas.(2025) Jesus, Matheus Aguiar dePesquisas clínicas são fundamentais para a avaliação de novos medicamentos e tratamentos, mas seu início é frequentemente retardado por um complexo processo de aprovação que envolve múltiplas etapas contratuais, financeiras e regulatórias. A morosidade nessas fases preliminares, que incluem desde a aprovação por comitês de ética até a viabilização financeira e jurídica, representa um desafio significativo para os centros de pesquisa, impactando sua competitividade e a agilidade para iniciar os estudos. A gestão eficiente desses prazos é um critério decisivo para que uma instituição seja selecionada como parceira, e a otimização desse fluxo de trabalho pode acelerar o acesso de pacientes a novos tratamentos. Atualmente, as soluções existentes, como planilhas de Excel ou sistemas de mercado como o PoloTrial, mostram-se insuficientes por não oferecerem a granularidade necessária para um acompanhamento detalhado e a identificação precisa de gargalos. Neste projeto de iniciação tecnológica foi desenvolvido um sistema de visualização de dados projetado para mapear, monitorar e otimizar o fluxo de aprovação de pesquisas clínicas. O objetivo foi criar uma ferramenta que ofereça uma visão clara e integrada de todas as etapas, permitindo a identificação de pontos críticos, a redução de atrasos e, consequentemente, o aumento da eficiência e credibilidade do centro de pesquisa, melhorando a qualidade da documentação e da gestão do processo como um todo. O desenvolvimento do sistema foi realizado de forma iterativa, com ciclos de desenvolvimento e validação com usuários reais.Relatório de Iniciação Científica LanGaze: Digitação por Olhar Potencializada por Modelos de Linguagem Generativos(2025) Souza, Gustavo Victor Valente Braga eA digitação por olhar (eye typing) é uma tecnologia que permite o usuário digitar num teclado virtual usando apenas os olhos por meio de rastreio ocular (eye tracking). Para tornar essa interação mais fluida, sistemas baseados em decodificar trajetórias do olhar em palavras foram propostos. Neste trabalho, introduzimos o LanGaze, um método de decodificação de trajetórias oculares que integra um componente linguístico baseado em um modelo de linguagem à decodificação por tries invertidas, com o intuito de melhorar a usabilidade de sistemas de digitação com o olhar. O sistema introduz duas inovações principais. A primeira é o uso de uma trie invertida, que indexa palavras a partir de seus sufixos. Essa estratégia está alinhada ao processo natural da interação: em gestos oculares, o término é explicitamente indicado pelo usuário, enquanto o início tende a conter ruído ou movimentos não intencionais. Assim, iniciar a busca pelo final do traçado, a parte mais confiável do gesto, reduz erros. O alinhamento entre a trajetória observada e as sequências de letras é realizado incrementalmente via Dynamic Time Warping (DTW). A segunda inovação é a incorporação de um modelo de linguagem (GPT-2) como componente de modelagem linguística. Durante a decodificação, o conjunto de palavras candidatas gerado pela trie é filtrado pelo LLM, que utiliza o contexto das palavras já confirmadas para calcular as probabilidades condicionais de cada candidato. Em experimentos com um vocabulário de 60 mil palavras e 100 sessões de testes reais, o LanGaze alcançou acurácia Top-5 de até 96%. A importância do componente de linguagem foi validada por um estudo de ablação, que quantificou o impacto do LLM na decodificação e revelou um ganho de 6 pontos percentuais na precisão do sistema. Ao nosso conhecimento, esse é o primeiro sistema a combinar a decodificação por trajetórias de olhar com probabilidades de LLMs.