EVENTO
Análise de Sensibilidade de um Modelo do Sistema Cardiovascular Humano
Tipo de evento: Defesa de Dissertação de Mestrado
As doenças cardiovasculares (DCV) constituem a principal causa de mortalidade mundial, destacando-se a Insuficiência Cardíaca (IC) como um severo gargalo clínico e econômico para a saúde pública. Diante da alta complexidade envolvida nas interações hemodinâmicas do acoplamento coração-vasos, as ferramentas de modelagem computacional surgem como alternativas indispensáveis para predizer cenários clínicos e auxiliar na compreensão fisiopatológica. Este trabalho apresenta o estudo e a aplicação de um modelo matemático de laço fechado (closed-loop) para a descrição do comportamento mecânico e volumétrico dos principais compartimentos do sistema cardiovascular humano. O escopo metodológico da pesquisa engloba a avaliação da robustez do sistema por meio de duas abordagens complementares: a análise de sensibilidade local e a análise de sensibilidade global. No presente estágio do trabalho, consolidou-se a etapa de sensibilidade local, baseada na aplicação de perturbações de ±10% em constantes regulatórias centrais, mapeando o impacto dessas variações sobre variáveis clínicas de saída para ambos os ventrículos sob as condições saudável e patológica. Os resultados dessa primeira fase, sintetizados na forma de mapas de calor (heatmaps), revelaram respostas simétricas no cenário saudável, com destaques para as pressões atriais (Pra e Pla) e para o Índice de Pulsatilidade da Artéria Pulmonar (PAPi). Em contrapartida, o regime patológico alterou drasticamente o perfil de sensibilidade, evidenciando o Trabalho Sistólico Máximo (MPS), o trabalho sistólico (SW) e a potência cardíaca (CPO) como as variáveis mais vulneráveis, além de indicar uma perda generalizada da capacidade de acomodação regulatória sob a doença. Esse mapeamento local estabelece a base de triagem paramétrica necessária para a execução e calibração da análise de sensibilidade global subsequente. Conclui-se que o modelo de laço fechado associado à triagem local fornece uma plataforma quantitativa eficaz para o isolamento de biomarcadores críticos, pavimentando o caminho para estudos globais de incerteza e potenciais ferramentas de suporte à decisão clínica.Evento HíbridoLocal: Auditório do LNCCLink de Transmissão: meet.google.com/dve-afvg-svw
Data Início: 27/08/2026 Hora: 16:00 Data Fim: 27/08/2026 Hora: 18:00
Local: LNCC - Laboratório Nacional de Computação Ciêntifica - Auditorio A
Aluno: Letícia Freitas Lopes - - LNCC
Orientador: Luis Alonso Mansilla Alvarez - LNCC - LNCC Pablo Javier Blanco - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Participante Banca Examinadora: Emanuelle Arantes Paixão - - LNCC Pablo Javier Blanco - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC Rodrigo Weber dos Santos - Universidade Federal de Juiz de Fora - UFJF
Suplente Banca Examinadora: Gonzalo Maso Talou - - University of Auckla Regina Célia Cerqueira de Almeida - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
