https://repositorio.unilab.edu.br/jspui/handle/123456789/3381 2026-04-16T08:48:35Z https://repositorio.unilab.edu.br/jspui/handle/123456789/7857 Título: Análise comparativa de algoritmos de aprendizagem de máquina para predição dos custos de medicamentos para doenças reumáticas do SUS Autor(es): Silva, Thiago Queiroz da Resumo: O grande crescimento do uso e gastos de biofármacos e limitação de recursos públicos para doenças reumáticas no SUS tornam os modelos de predição importantes para fornecer decisões de incorporação, negociação de preços e alocação de recursos no SUS, já que existem evidências de bilhões de reais em despesas públicas nos últimos anos. Este trabalho teve como objetivo realizar uma análise comparativa de algoritmos de aprendizado de máquina para predição de custos de medicamentos para doenças reumáticas no SUS. A metodologia envolveu a coleta e processamento de dados do DATASUS e do Banco de Preços em Saúde (BPS) referentes ao período de 2020 a 2024. Três algoritmos foram implementados em linguagem Python: Random Forest (RF), Multi-Layer Perceptron (MLP) e K-ésimo Vizinho mais Próximo (KNN), avaliados por meio das métricas R2, RMSE (Raiz do Erro Quadrático Médio) e MAE (Erro Absoluto Médio). Os resultados indicaram que o Random Forest apresentou o melhor desempenho global, com R2 de 0,89, RMSE de R$ 2.200,07 e MAE de R$ 947,70, demonstrando maior poder explicativos e menores erros de predição em comparação aos demais modelos. O KNN obteve desempenho intermediário com R2 de 0,83, enquanto o MLP apresentou os resultados mais limitados com R2 de 0,6626 e ambos algoritmos, alternaram conforme a faixa de custo considerada, com o KNN se destacando em alguns cenários e a MLP em outros, em relação ao RMSE e MAE. Conclui-se que o Random Forest é o algoritmo mais adequado para predição de custos de medicamentos no contexto do SUS com dados administrativos heterogêneos, evidenciando o potencial do aprendizado de máquina como ferramenta de apoio à gestão da Assistência Farmacêutica, com possibilidade de extensão dessa abordagem para outros grupos de medicamentos e condições clínicas. Descrição: SILVA, Thiago Queiroz da. Análise comparativa de algoritmos de aprendizagem de máquina para predição dos custos de medicamentos para doenças reumáticas do SUS. 2025. 54f. Monografia - Curso de Engenharia de Computação, Instituto de Engenharias e Desenvolvimento Sustentável, Universidade da Integração Internacional da Lusofonia Afro-Brasileira, Redenção-Ceará, 2025. 2025-11-27T00:00:00Z https://repositorio.unilab.edu.br/jspui/handle/123456789/7856 Título: Auxilium mestre: desenvolvimento e avaliação de uma aplicação Web Full-Stack para geração de conteúdo educacional baseada em Modelos de Linguagem de Larga Escala LLMs Autor(es): Nascimento, Francisco Cleiton da Silva Resumo: A transformação digital na educação, acelerada pela pandemia de COVID-19, impôs aos educadores uma sobrecarga de trabalho significativa na criação de materiais didáticos. Embora os Modelos de Linguagem de Larga Escala (LLMs) tenham surgido como ferramentas de auxílio, o processo de geração de um curso completo, incluindo ementa, aulas, apresentações e avaliações, permanece fragmentado, manual e complexo. O presente trabalho aborda este problema através do objetivo de desenvolver e avaliar a plataforma Auxilium Mestre, uma aplicação web full-stack para a geração automatizada e orquestrada de conteúdo educacional. A metodologia empregada foi a prototipação evolutiva que permitiu o refinamento iterativo da solução. O sistema foi implementado utilizando uma arquitetura moderna, composta por um backend em Python, com FastAPI, um banco de dados relacional, PostgreSQL, gerenciado pelo ORM SQLAlchemy, e um frontend Vanilla JS (SPA). A plataforma implementa um pipeline que orquestra a API do Google Gemini para a geração de conteúdo e, em seguida, utiliza bibliotecas como python-docx, python-pptx e ReportLab para formatar os arquivos finais. A segurança e o isolamento de dados são garantidos por um sistema de autenticação robusto, baseado em tokens JWT, OAuth 2.0 (Google) e verificação de e-mail (SMTP). A avaliação da aplicação, realizada através de estudos de caso em domínios distintos, demonstrou que a arquitetura desenvolvida é funcional, segura e flexível. Os resultados confirmam que o Auxilium Mestre atende aos requisitos propostos, otimizando o processo de criação de materiais didáticos e reduzindo o tempo de produção para os educadores. Descrição: NASCIMENTO, Francisco Cleiton da Silva. Auxilium mestre: desenvolvimento e avaliação de uma aplicação Web Full-Stack para geração de conteúdo educacional baseada em Modelos de Linguagem de Larga Escala LLMs. 2025. 67f. Monografia - Curso de Engenharia de Computação, Instituto de Engenharias e Desenvolvimento Sustentável, Universidade da Integração Internacional da Lusofonia Afro-Brasileira, Redenção-Ceará, 2025. 2025-11-18T00:00:00Z https://repositorio.unilab.edu.br/jspui/handle/123456789/7855 Título: Design de Interface e Padrões de Interação em jogos sérios para o Transtorno do Espectro Autista: uma revisão sistemática de 10 anos. Autor(es): Oliveira, Gabriel Paixão de Resumo: Este trabalho apresenta uma revisão sistemática de 10 anos (2015–2025) sobre jogos sérios desenvolvidos para crianças com Transtorno do Espectro Autista (TEA), com ênfase na engenharia de interfaces de usuário e nos paradigmas de interação. Foram analisados 15 estudos empíricos que abrangem três modalidades de interface: Gráfica (GUI), Tangível (TUI) e Realidade Mista (RM). Os resultados indicam uma transição para modelos de interação corporificada e multimodal, o que evidencia progressos na integração de sensores, no design de feedback e nos mecanismos de controle adaptativo. Sistemas tangíveis e híbridos demonstraram desempenho superior no engajamento e na iniciação social, ao passo que as plataformas baseadas em RM apresentaram resultados promissores no reconhecimento de emoções. Contudo, desafios técnicos permanecem quanto à escalabilidade, à capacidade de resposta em tempo real e à manutenção das tecnologias assistivas. O estudo é finalizado com uma proposta de taxonomia para arquiteturas de interface, além de recomendações para estruturas de engenharia de jogos que sejam inclusivas e de baixo custo. Descrição: OLIVEIRA, Gabriel Paixão de. Design de Interface e Padrões de Interação em jogos sérios para o Transtorno do Espectro Autista: uma revisão sistemática de 10 anos.. 2025. 54f. Monografia - Curso de Engenharia de Computação, Instituto de Engenharias e Desenvolvimento Sustentável, Universidade da Integração Internacional da Lusofonia Afro-Brasileira, Redenção-Ceará, 2025. 2025-11-26T00:00:00Z https://repositorio.unilab.edu.br/jspui/handle/123456789/7854 Título: Análise de vulnerabilidades com comando e controle em sistemas operacionais windows: comparando os riscos e avaliando técnicas de persistência Autor(es): Kiacola, Marcos Domingos Simão Resumo: Diante do fim iminente do suporte ao Windows 10, em outubro de 2025, e sua persistente e expressiva base de usuários, este trabalho apresenta uma análise comparativa das vulnerabilidades entre o Windows 10 e o Windows 11. O trabalho se destaca por sua abordagem prática, que envolveu o desenvolvimento de uma ferramenta de comando e controle (C2) própria, implementada na linguagem Go. Para simular um vetor de ataque realista, o agente malicioso da ferramenta foi mascarado dentro de um instalador de software legítimo, utilizando a técnica de arquivo SFX. Os experimentos foram conduzidos em ambientes controlados, onde foram executados testes de exploração e exfiltração de dados, com foco especial em três técnicas de persistência: pasta de inicialização, registro do Windows e tarefas agendadas. Os resultados demonstraram que o Windows 10 apresenta fragilidades significativas, permitindo a persistência do agente através da criação de entradas no registro e do agendamento de tarefas. Em contraste, o Windows 11 demonstrou uma resiliência superior, bloqueando ativamente a tentativa de persistência por tarefas agendadas, embora a técnica via registro ainda tenha se mostrado eficaz. Por fim, o trabalho fornece evidências práticas que reforçam a migração para o Windows 11 não como uma simples atualização, mas como uma estratégia indispensável de gestão de riscos em segurança da informação. Descrição: KIACOLA, Marcos Domingos Simão. Análise de vulnerabilidades com comando e controle em sistemas operacionais windows: comparando os riscos e avaliando técnicas de persistência. 2025. 59f. Monografia - Curso de Engenharia de Computação, Instituto de Engenharias e Desenvolvimento Sustentável, Universidade da Integração Internacional da Lusofonia Afro-Brasileira, Redenção-Ceará, 2025. 2025-11-20T00:00:00Z