SPEECH TRAINING APPS FOR NON-FLUENT SPEAKERS AFTER A NEUROLOGICAL EVENT: TECHNOLOGICAL PROSPECTING
REGISTRO DOI:10.5281/zenodo.10202440
Marta Maria da Silva Lira Batista
Rogério da Silva Batista
Marcos Antônio dos Santos
Valéria Oliveira Costa
Otílio Paulo da Silva Neto
Romero Antônio Ramos de Mendonça
Matheus Levi da Silva Barbosa
Werton Pereira de Silva
Bruno Mendes de Carvalho Castelo Branco
Denise Falcão Costa Coelho
Eric da Silva
Leonardo Ramon Nunes de Sousa
Marcela Lima Silagi de Siqueira
RESUMO
Diante do envelhecimento da população, aumento da demanda assistencial e oferta de fonoaudiólogos abaixo do esperado, a terapia do treino de fala por aplicativo pode dirimir estas diferenças no processo de reabilitação. Este artigo visa analisar aplicativos de reabilitação de fala/linguagem, disponíveis nos principais repositórios mundiais de patentes e registros de software. Os descritores utilizados foram: “apraxia of speech” OR “aphasia” AND “app$”; e seus respectivos nas línguas espanhola e portuguesa Foram encontrados 14938 registros de softwares e patentes, contudo apenas 17 preencheram os requisitos para elegibilidade; dos quais um é brasileiro. A inteligência artificial foi utilizada para comparar os estímulos e os erros do usuário. Aspectos específicos de apraxia de fala com análise dos erros inconsistentes e mensuração do tempo de reação foram considerados pela solução.
Palavras-chave: Aplicativo; Fonoaudiologia; Apraxias; Reabilitação.
ABSTRACT
In the face of an ageing population, an increase in the demand for care and a lower than expected supply of speech therapists, speech training therapy using apps could resolve these differences in the rehabilitation process. This article aims to analyze speech/language rehabilitation applications available in the world’s main patent and software registration repositories. The descriptors used were: “apraxia of speech” OR “aphasia” AND “app$”; and their respective Spanish and Portuguese languages. 14938 software and patent registrations were found, but only 17 met the eligibility requirements; of which one is Brazilian. Artificial intelligence was used to compare stimuli and user errors. Specific aspects of apraxia of speech with analysis of inconsistent errors and measurement of reaction time were considered by the solution.
Keywords: Application; Speech Therapist; Apraxias; Rehabilitation.
INTRODUÇÃO
A comunicação humana é um aspecto essencial da vida, e pode utilizar palavras, gestos ou sinais para que a mensagem proposta seja plenamente compreendida. A linguagem pode ser definida como um sistema de símbolos estruturado para comunicação entre as pessoas; deve ser composto por sons sequencialmente organizados a fim de formar palavras, expressando pensamentos, intenções, experiências e sentimentos. Já a fala pode ser traduzida como a representação motora da linguagem (VAN DER MERWE, 2021).
Ela é uma tarefa de controle neurológico motor do tipo rápido, em que os movimentos devem ocorrer em milissegundos, necessitando de uma altíssima resolução temporal. O processamento neurofisiológico da fala fluente depende: da estabilidade da coordenação temporal entre habilidades de execução motora e representação do processamento cognitivo. Distúrbios neurológicos adquiridos frequentemente desencadeam a apraxia de fala, em adultos.
A apraxia da fala (AF) é um distúrbio motor da fala que é caracterizado princi- palmente pela redução da velocidade de fala, imprecisão articulatória, pausas frequentes entre palavras e/ou sílabas; além de alteração na prosódica (percepção de ênfase igual entre as sílabas). A AF ocorre após eventos neurológicos, como acidente vascular cerebral ou doença neurodegenerativa, na forma adquirida (AFa). Na infância é possível seu apareci- mento, contudo a causa exata da apraxia de desenvolvimento não é bem compreendida, mas acredita-se que envolva uma disfunção no processamento cerebral necessário para controlar a fala (SOUSA; PAYÃO, 2008).
A AFa pode ocorrer isoladamente, mas a patologia subjacente normalmente também afeta em graus variados os processamentos da linguagem. Comumente a AF cursa o comprometimento adquirido da linguagem (afasia); podendo ocorrer em alguns casos, fraqueza muscular ou incoordenação de movimentos musculares que afetam diretamente a fala (disartria). A frequente comorbidade desses diagnósticos aumenta o desafio teórico e clínico do ponto de vista do diagnóstico e do tratamento, uma vez que os prejuízos podem surgir em vários estágios de elaboração do conteúdo linguístico (linguagem), do planejamento motor da fala ou em ambos (VAN DER MERWE, 2021).
A apraxia verbal é a incapacidade de sequencialização de sílabas dentro das palavras, considerando a fluência envolvida na sequência dos movimentos exigidos para a efetiva expressão oral. Cabe ressaltar que seu aprendizado é funcional, ou seja, quanto mais houver interação com a própria produção da fala, mais hábil será o falante (MAILEND et al., 2020).
Os pesquisadores concordam que o problema central na Afa é uma deficiência no nível do planejamento motor da fala, conforme Mailend et al. (2019). Como as operações de planejamento motor da fala falham na AOS ainda não está claro, embora várias hipóteses tenham sido propostas para explicar o comprometimento subjacente. Contudo a literatura já aponta que o exercício continuado dos órgãos fonoarticulatórios bem como o treino de fala intensivo como possibilidade de proporcionar a reabilitação mais precoce.
Visando a celeridade no tratamento, bem como a possibilidade de maior rotatividade de indivíduos nos serviços de reabilitação de Fonoaudiologia, tem se observado a utilização de uso de aplicativos de forma complementar à reabilitação. Com o avanço tecnológico, cada vez mais aplicativos com finalidades diversas são desenvolvidos voltados para a área da saúde, aplicativos com o intuito de auxilio, monitoramento, abordagens terapêuticas e até mesmo prescrições medicamentosas, vêm se introduzindo cada vez mais no mercado.
A hipótese deste trabalho é que os aplicativos disponíveis para treino de fala, de pessoas adultas na língua portuguesa, estão disponíveis e possuem possibilidades de customização (para o módulo do paciente e/ou fonoaudiólogo). O objetivo geral deste trabalho foi analisar os aplicativos disponíveis para o treino de fala de pessoas adultas com distúrbios neurológicos adquiridos. Como objetivos específicos foram elencados: mensurar os registros por continentes; conhecer os métodos utilizados no aplicativo; elencar a existência de pré-requisitos para a utilização.
METODOLOGIA
1) A pesquisa buscou os recursos tecnológicos para desenvolvimento de aplicativos para treino de fala de adultos. Para isso, detalhamos o que será evidenciado nessa relação comparativa e o resultado, por meio de uma coleta da revisão de literatura. Esta pesquisa é uma revisão sistemática de literatura, caracterizada como retrospectiva, descritiva e quantitativa, na qual utilizada a prospecção tecnológica como fonte principal de dados.
2) Analisar os estudos de prospecção tecnológica é um dos caminhos para o desenvolvimento de um país na área tecnológica, com sustentabilidade, aproveitando oportunidades futuras em uma economia globalizada (AMPARO; RIBEIRO; GUARIEIRO, 2012).
3) A prospecção tecnológica foi desenvolvida com base nos pedidos de patentes depositados no Derwent Innovations Index® (DII), European Patent Office (EPO), banco de dados do Instituto Nacional de Propriedade Industrial (INPI) do Brasil, Banco Latinoamericano de Patentes (LATIPAT), United States Patent and Trademark Office (USPTO), e World Intellectual Property Organization (WIPO).
4) Os descritores utilizados nesta etapa foram: “apraxia of speech” OR “aphasia” AND “applic$”; e seus respectivos nas línguas espanhola e portuguesa. Inicialmente, combinadas entre si, contudo, quando o resultado da pesquisa não oferecia resultados, os descritores foram inseridos individualmente, a fim de considerar o maior número de registros possível. Todas as patentes foram computadas, independentemente do tempo transcorrido a contar do seu depósito, desde que o cerne da intenção da pesquisa contemplasse o objetivo geral e/ou contivesse pelo menos um dos descritores supracitados, no título ou resumo.
5) Os critérios de inclusão delimitados para selecionar o material: disponível em sistema operacional Android® e/ou IOS® com tela sensível ao toque, aplicativos que oferecessem auxílio à pessoas com comprometimento comunicacional, língua cuja disponibilidade seja em português brasileiro, ou inglês ou espanhol com presença opcional figuras, textos e/ou sons.
6) Os critérios de exclusão foram: aplicativos com exclusivo incentivo de leitura, escrita e fala sem intenção de treino articulatório, chats de conversas, aplicativos de chamadas de vídeo e voz, jogos educativos e/ou pedagógicos, aplicativos centrados apenas no atendimento terapêutico, desenvolvimentos e/ou intervenção farmacêutica ou compostos bioativos, avaliação de polimorfismos genéticos, aplicativos que visavam instrução ou tradução de idiomas estrangeiros à língua materna do proponente, equipamento com software embarcado, patentes ou registros de software sem a disponibilização da documentação com livre acesso, sistemas de reabilitação disponíveis em multiplataforma.
7) Foram considerados aplicativos em português, inglês e espanhol, com data de publicação nos repositórios até outubro de 2023. Apesar de a língua portuguesa possuir regras sintática, morfológica e semântica próprias; e, que em pessoas com apraxia os tipos de erros (prosódicos e/ou práxicos) são correlatos a língua materna, esta pesquisa visa conhecer a metodologia proposta para o arcabouço da linguagem de programação utilizada, bem como as reinvindicações base do registro, independente da língua originária. Trabalhos futuros podem ser replicados posteriormente, para nativos da língua portuguesa. A pesquisa dispensa envio ao Comitê de Ética em Pesquisa com seres humanos, tanto por utilizar dados públicos de acesso universal gratuito, quanto pela natureza do trabalho.
RESULTADOS
Após realizar a busca nos seis principais repositórios de pesquisa, foram encontrados 14938 registros compatíveis com a seleção dos descritores supracitados. Após a aplicação dos critérios de seleção, 17 registros foram elegíveis para o estudo, conforme disposto na figura 1, abaixo.
Figura 1: Fluxograma de seleção dos registros de software/ patentes, na área de reabilitação da fala/linguagem.
Fonte: Autoria própria, 2023
Ao analisar individualmente, por repositório, observa-se a maior concentração dos registros em bancos estrangeiros, especialmente o da América do Norte (USPTO) e o Europeu (DII). Curiosamente o maior repositório (mundial) foram obtidas menores canalizações, cabe ressaltar que todos muitos registros são repetidos devido a presença de o registro estar presente em mais de um repositório (veja Quadro 1).
Quadro 1. Número de patentes depositadas nos bancos tecnológicos, DII, EPO, INPI, LATIPAT, USPTO e WIPO, por cruzamento de palavras-chave.
| Palavras-chave | DII | EPO | INPI | LATIPAT | USPTO | WIPO |
| “apraxia of speech” OR “aphasia” AND “applic$” | 5 | 3 | 1 | 0 | 7 | 1 |
| TOTAL | 5 | 3 | 1 | 0 | 7 | 1 |
Legenda: (DII) Derwent Innovations Index®; (EPO) European Patent Office; (INPI) Instituto Nacional de Propriedade Industrial do Brasil; (LATIPAT) Banco Latinoamericano de Patentes; (USPTO) United States Patent and Trademark Office; (WIPO) World Intellectual Property Organization.
Foram encontrados 17 registros de aplicativos que preencheram corretamente os critérios de seleção. Ao mensurar os registros por continentes, observa-se que 76,5% dos registros pertencem à América. O Derwent Innovations Index é um banco de dados de patentes e informações de propriedade intelectual mantido pela Clarivate Analytics, uma empresa de análise de dados e informação com sede nos Estados Unidos. Já o USPTO é a agência governamental dos Estados Unidos responsável pelo registro de patentes e marcas comerciais nos Estados Unidos. Ambos detiveram n=12 registros (70,5%) (ABRAHAM-FUCHSABRAHAM-FUCHS, 2000; BRAUERSBRAUERS et al., 2005; HALEY, 2007; FLAHERTY et al., 2014; BERISHA et al., 2016; MA et al., 2020).
O European Patent Office (EPO) é uma organização internacional com sede em Munique, Alemanha, que concede patentes para países europeus através da cooperação com a Organização Europeia de Patentes, com registro de apenas 3 unidades (17,6%). Apesar de a sede da World Intellectual Property Organization (WIPO) ficar em Genebra, Suíça, portanto Europa, a WIPO é uma agência da ONU que promove e protege a propriedade intelectual em nível global, com 1 registro (5,9%) (BRAUERS et al., 2006).
O INPI (Instituto Nacional de Produção Intelectual) é uma organização brasileira com a menor quantidade de informações e de registros hospedados, dentre todos os repositórios pesquisados. Na pesquisa preliminar foram encontrados dois registros; contudo, após o contato prévio com os autores um excluído por não considerar o treino de fala, apenas as habilidades do processamento de linguagem para pessoas com afasia (etapa pré-linguística e linguística, ou seja, fases que antecedem a produção motora dos sons).
Independente do local de depósito das patentes, o foco principal de métodos das soluções apresentadas visava o modelo clássico de comparação das amostras de fala: 1) coleta de uma amostra do indivíduo, comparação com o padrão implantado no dispositivo e saída dos resultados após as comparações entrada apresentada e padrão esperado (n=6; 35,3%) (ABRAHAM-FUCHS, 2000; BRAUERS et al., 2005; BRAUERS et al., 2006; HALEY, 2007; BERISHA; WISLER; LISS, 2020;). E destes, apenas 5,8% (n=1) cogitam enviar o profissional especialista caso não haja sucesso no aplicativo (SHANI; FELDMAN, 2012);
O segundo método mais prevalente para avaliar a precisão do aplicativo (n=4; 23,5%) é baseado na precisão dos movimentos fonoarticulatórios e vocais. O sistema segmenta o treino de fala em modalidades, como etapas de treino realizado pelo sujeito, durante o intervalo predefinido: movimento da língua; movimento labial e mandibular; geração de corrente de ar; e/ou, análise temporal acústica vocal associando-a aos fonemas alvo esperados (MALLISHO, 2017; ZHIGENG, HUANHUANMA, 2019; MA et al., 2021; QUATIERI; THOMAS; EPSY-WILSON, 2022).
O terceiro método de solução simples, baseado no reconhecimento automático de fala sendo utilizado por 17,6%(n=3), pois consideram por meio do aplicativo traduzirem as palavras ininteligíveis em inteligíveis, possibilitando a comunicação efetiva apesar de desconsiderar o contexto semântico (HAYLEY, 2009; WEISSBERG, 2022; BIADSY, 2023). O aprendizado de máquina foi utilizado por 11,7% (n=2) dos aplicativos pesquisados (GORDON et al., 2021; TREGER; NASSI, 2021), a partir de dados alimentados pelo usuário o aplicativo pode remodelar seu desempenho, de forma a se personalizar às respostas obtidas. Todavia, apenas 5,8% (n=1) realmente foca na detecção da produção oral real do paciente, com resultados baseados por aproximação acústica entre a palavra alvo e da palavra falada (BATISTA et al., 2023).
O Appraxi é um aplicativo que foi desenvolvido por fonoaudiólogos com experiência na reabilitação de distúrbios neurológicos. Eles criaram a rede de estímulos com vários graus de complexidade, e utilizaram Inteligência Artificial técnicas para tecnologias IOS® e Android®. O programa possui quatro módulos de interação: vogais sustentadas, fonemas, sequências e frases. Cabe destacar que houve a validação com falantes nativos da língua portuguesa no Brasil, em várias regiões do país, considerando as variações linguísticas regionais e dialetos; além de informar o profissional quantitativa e qualitativamente sobre os erros do usuário (LIRA-BATISTA et al., 2022).
Quanto à existência de pré-requisitos para a utilização, 94,1% (n=16), consideram que é necessária uma fala minimamente funcional para iniciar o processo de reabilitação, uma vez que o aplicativo necessita de um modelo correto seja proveniente do paciente. Contudo, apenas 5,8% (n=1) preconiza uma solução para pacientes com apraxia de fala grave, ou seja, impedimento motor oral organização e volição para emissão sonora fonética e/ou fonológica minimamente organizada, possibilitando o treino motor na etapa intra-hospitalar (BATISTA et al., 2023).
DISCUSSÃO
No Brasil, até 2011, a população de idosos era de 23,5 milhões e a de crianças até os 4 anos de idade era de 13,3 milhões. Estima-se que entre 2015 e 2050, a proporção da população mundial com mais de 60 anos quase dobrará de 12% para 22%, Junto ao envelhecimento populacional, imutavelmente há: maior carga de doenças, aumento no número de incapacidades e, consequentemente maior necessidade dos serviços de saúde (WHO, 2018).
Outro aspecto relevante é que o envelhecimento pode ocasionar alterações e problemas que interferem progressivamente na condição funcional. Como resultado, não são apenas as alterações observadas em indivíduos idosos alterações anatômicas e funcionais, mas também em sua capacidade funcional em suas atividades diárias, sendo mais frequente na fase adulta o desencadeamento dos distúrbios neurológicos adquiridos que afetam a comunicação, tais como: afasia, disartria e apraxia de fala; provenientes após AVC, trauma cranioencefálicos e/ou doenças neurogenerativas, como Doença de Parkinson e as demências.
Apesar de conhecer que pertence ao Fonoaudiólogo à reabilitação da fala e da linguagem humanas, a baixa quantidade de disponibilidade deste profissional no serviço público de reabilitação pode ser um fator negativo para a reinserção social. É estimado em nível hospitalar (internação), apenas 1 profissional para cada 10.000 habitantes no Nordeste brasileiro. No Piauí, estima-se a média de 200 AVC por mês, dos quais, 43,8% podem cursar com alterações na comunicação (BRASIL, 2023; COUTO; NEVES; BARRETO, 2020; SANTOS; LIRA-BATISTA; FARIAS, 2019).
Dos registros selecionados, apenas um foi projetado por inventores brasileiros, considerando a complexidade fonêmica da língua portuguesa e a imprevisibilidade dos erros fonéticos oriundos da apraxia de fala adquirida (5,8%; n=1) (BATISTA et al., 2023).
Para reconhecer os fonemas presentes na amostra de fala, o microfone é usado para captar vibrações sonoras de vozes e transformá-las em sinais elétricos. Estes sinais serão então processados pelos componentes do software e convertidos em sinal digital. É este sinal digital que é enviado para o programa de reconhecimento de fala, que converterá a fala em palavras escritas, reconhecendo os sons, sendo muito frequente dos registros elegidos.
O perfil dos aplicativos é bastante similar: entrada de dados (sonora e/ou visual), acesso ao banco de dados (previamente gravados ou via aprendizagem de máquina), e gera uma saída para o usuário (escrita: para que o individuo escolha qual opção entendida pela máquina é a correta; ou oral (emissão dos fonemas identificados pelo algoritmo, de forma sequencializada, podendo ser corrigido para uma palavra próxima – em caso de fala ininteligíveis).
Na investigação e intervenções fonoaudiológicas, a produção da fala compreensível pelo ouvinte é um dos alvos principais nas terapias. A literatura registra diferentes possibilidades de intervenções para apraxias, sempre destacando a complexidade dos casos bem como os processos terapêuticos difíceis e demorados, principalmente quando são consideradas caraterísticas pessoais do indivíduo com apraxia, antecedentes, reserva cognitiva e complexidade da emissão da língua materna (ASMA et al., 2022).
O português brasileiro possui trinta e um fonemas, dos quais dezenove fonemas são consonantais e sete vocálicos, sendo eles respectivamente: /p/, /b/, /t/, /d/,/k/, /g/, /f/, /v/, /s/, /z/,/ʃ/, /ӡ/, /R/, /Ր/, /m/, /n/, /ɲ/, /l/, /ʎ/; /a/, /e/, /Ꜫ/, /i/, /o/, /ͻ/ e /u/. Cabe ressaltar que durante o desenvolvimento e gamificação do aplicativo os estímulos devem estar fonologicamente balanceados, sendo catalogados a partir de língua portuguesa e as variações linguísticas regionais, com características sonoras únicas.
Na apraxia de fala, procedimentos terapêuticos fonoaudiológicos que utilizem os princípios da aprendizagem motora para adquirir o controle e/ou melhorar sua precisão e sua consistência na programação ou planejamento da fala, se mostra de muita importância para um melhor desempenho terapêutico. Com isso, esse tipo de terapia deve proporcionar ao indivíduo o alcance da produção de palavras, de forma voluntária, bem como sua correspondência ponto a ponto com as convenções definidas pela comunidade verbal, que são possíveis a partir de ensaios repetitivos (programação e planejamento) (AICHERT; ZIEGLER, 2004).
A imprevisibilidade dos erros fonéticos, fonológicos e/ou práxicos é a característica patognomônica da apraxia de fala (AICHERT; ZIEGLER, 2004). O falante durante a prova de repetição da mesma palavra pode cursar com diferentes erros durante a emissão oral (MAILEND, 2019; EDYTHE et al., 2004). Item essencial no planejamento do aplicativo para captura e processamento dos estímulos, conquanto foi desconsiderado pela maioria dos artigos (n=15). Cabe ressaltar que indivíduos apráxicos podem apresentar alterações de linguagem receptiva (compreensão), o que pode ser impeditivo na utilização dos aplicativos que sugerem uma seleção gráfica (traduzida pelo aplicativo) do que foi emitido pelo indivíduo, que muitas vezes apresenta uma fala não fluente ou ininteligível.
Os aplicativos utilizam nos desenhos da lógica do algoritmo para o Reconhecimento Automático de Fala. Dentro da emissão oral feita pelo indivíduo durante o treino, o aplicativo buscará dentro da sua biblioteca a palavra acusticamente mais próxima; o que para indivíduos apráxicos é pouco útil: pela própria etiologia da doença os erros são imprevisíveis, e os fonemas são imprecisos, além de haver mudanças na duração da emissão do fonema (prolongamento), introdução ou ausência de fonemas existentes na palavra original (adição e omissão; respectivamente) (EDYTHE et al., 2004).
Em contrapartida, os registros de Ma et al. (2020) e Zhigeng; Huanhuan (2019) sugerem a captura do formato da boca durante a execução do fonema como uma forma plausível de correção durante a execução da fala. Todavia, ambos são produções de países orientais, cuja base morfêmica é vocálica. No Brasil, a presença de fonemas fricativos, cuja produção ocorre com um pequeno espaço entre os órgãos articulatórios, ocorrendo uma fricção suave (f/, /v/, ʃ/, /ӡ/), durante sua produção ocasionam a perda da pista visual labial, impedido o indivíduo de repetir utilizando o modelo, inviabilizando a utilização do aplicativo, sendo o diferencial do Appraxi o uso de inteligência artificial para analisar os potenciais erros, baseado na acústica produzida pelo falante (LIRA-BATISTA et al., 2022; BATISTA, 2023).
Embora a apraxia de fala seja um distúrbio de domínio linguístico prioritariamente fonético, nos processos terapêuticos que enfatizam apenas esta perspectiva não é totalmente eficaz e, pois aspectos essencialmente articulatórios não são devidamente reforçados e por esse motivo, perspectivas terapêuticas mistas nas intervenções em quadros de apraxia são bem mais efetivas na clínica fonoaudiológica. Parte significativa das soluções sugere o abandono da “técnica manual” para detecção da disfunção na fala, embora na redação da patente não haja mais explicações de como seria a forma de acesso ou mensuração dos erros, desconsiderando a avaliação clínica fonoaudiológica.
CONSIDERAÇÕES FINAIS
Os aplicativos produzidos utilizam ferramentas de aproximação acústica da palavra identificada, a partir da emissão oral de indivíduos com alterações neurológicas de fala. Considerando o grau de ininteligibilidade da fala e a natureza imprevisível dos erros produzidos por pessoas com apraxia de fala, o método pode não ser tão assertivo. Outro achado relevante foi a presença de aplicativo brasileiro que consideram as variações fonêmicas do português brasileiro, que utiliza inteligência artificial para catalogar os erros do usuário.
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Marta Maria da Silva Lira Batista
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5995-0535
Fonoaudióloga Clínica e Intensivista – Hospital Universitário do Piauí (HU-UFPI)
E-mail: fgamarthalira@gmail.com
Rogério da Silva Batista
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5771-9583
Docente do curso de Análise e Desenvolvimento de Sistemas + GRUNA Labs –
Instituto Federal do Piauí
E-mail: rogeriobatista@ifpi.edu.br
Marcos Antônio dos Santos
ORCID: https://orcid.org/0009-0000-8067-8724
Centro de Educação à Distância (CEAD- UFPI) – Universidade Federal do Piauí
E-mail: marcosantos42@gmail.com
Valéria Oliveira Costa
ORCID: https://orcid.org/0009-0008-5283-1734
Docente do curso de Análise e Desenvolvimento de Sistemas + GRUNA Labs –
Instituto Federal do Piauí
E-mail: valeria@ifpi.edu.br
Otílio Paulo da Silva Neto
ORCID: https://orcid.org/ 0000-0003-1940-9773
Docente do curso de Análise e Desenvolvimento de Sistemas + GRUNA Labs – Instituto Federal do Piauí
E-mail: otilio.paulo@ifpi.edu.br
Romero Antônio Ramos de Mendonça
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1980-1102
Discente do curso de Tecnologia em Análises e Desenvolvimento de Sistemas de
Informação – Instituto Federal do Piauí
E-mail: romeromendonca22@gmail.com
Matheus Levi da Silva Barbosa
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9492-9221
Discente do curso de Tecnologia em Análises e Desenvolvimento de Sistemas de
Informação – Instituto Federal do Piauí
Email: matheuslevi2012@gmail.com
Werton Pereira de Silva
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3079-672X
Discente do curso de Tecnologia em Análises e Desenvolvimento de Sistemas de
Informação – Instituto Federal do Piauí
E-mail: mr.werton@gmail.com
Bruno Mendes de Carvalho Castelo Branco
ORCID: https://orcid.org/0009-0005-8188-9001
Tecnólogo em Análises e Desenvolvimento de Sistemas de Informação – Instituto
Federal do Piauí
Email: brunomendesccb@gmail.com
Denise Falcão Costa Coelho
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1054-6096
Psicóloga Clínica no Hospital Universitário do Piauí (HU-UFPI)
Email: denisefcoelho@hotmail.com
Eric da Silva
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7621-5003
Fisioterapeuta Intensivista no Hospital Universitário do Piauí (HU-UFPI)
Email: ericsilvafisio@gmail.com
Leonardo Ramon Nunes de Sousa
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6161-3001
Centro de Educação à Distância (CEAD- UFPI) – Universidade Federal do Piauí
E-mail: leonardoramon@ufpi.edu.br
Marcela Lima Silagi de Siqueira
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0721-8638
Departamento de Fonoaudiologia – Universidade Federal do São Paulo
E-mail: marcela.silagi@unifesp.br