ISEP - Instituto Superior de Engenharia do Porto
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O Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP) destaca-se pelo seu dinamismo tanto em ramos tradicionais da Engenharia como em áreas emergentes e pioneiras a nível nacional. O nosso compromisso com a investigação, a internacionalização e o impacto social traduz-se em projetos de ensino de excelência. Esta dinâmica é sustentada por uma comunidade altamente qualificada, que integra 450 docentes (na sua maioria doutorados), uma vasta equipa de investigadores e aproximadamente 120 funcionários não docentes.
Com 175 anos de história, esta prestigiada instituição do P.Porto destaca-se no panorama do ensino superior pelo seu forte cariz prático. Sob o moto 'Saber fazer', o Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP) acolhe uma comunidade de cerca de 7.500 estudantes, oferecendo uma vasta oferta formativa que inclui 14 licenciaturas, 15 mestrados e 4 doutoramentos.
Fundado em 1852 sob a denominação de Escola Industrial do Porto, o ISEP continua a diferenciar-se pela forte componente laboratorial que acompanha o ensino teórico. Esta ligação constante à prática assegura uma formação de excelência, rigorosamente alinhada com os referenciais europeus de ensino em Engenharia.
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Percorrer ISEP - Instituto Superior de Engenharia do Porto por Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) "03:Saúde de Qualidade"
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- Assistente pessoal para apoio à saúde mental com análise de sentimentoPublication . OLIVEIRA, RODRIGO DIAS CORREIA DE; Martins, António Constantino LopesPerturbações de saúde mental como ansiedade, depressão, perturbação bipolar e ideação suicida continuam a representar desafios significativos para a saúde pública. Esta dissertação investiga de que forma o processamento de linguagem natural (PLN) pode apoiar a deteção precoce de sinais e a prestação de apoio empático, dentro de um escopo não-diagnóstico e com preservação da privacidade. Desenvolve-se um assistente conversacional chat-first que classifica indícios relacionados com saúde mental no texto do utilizador e enriquece as respostas com uma base de conhecimento curada através de Retrieval-Augmented Generation (RAG), usando pesquisa semântica densa (incorporações MiniLM com FAISS). Um corpus précategorizado é utilizado para treinar e comparar várias arquiteturas de aprendizagem profunda (LSTM, Bi-LSTM, Bi-GRU, CNN e um híbrido CNN-LSTM). Os melhores modelos LSTM e Bi-LSTM atingem macro-F1 ≈ 0,70 em categorias como ansiedade, depressão, perturbação bipolar e ideação suicida. A implementação privilegia reprodutibilidade e segurança: pré-processamento determinístico, divisões estratificadas, mitigação de desequilíbrio de classes, artefactos versionados (pesos .keras, tokenizer, label encoder) e registo experimental leve. Em inferência, um esquema de limiares calibrados regula linguagem de cautela; as guardrails impõem uma postura não diagnóstica, minimizam a retenção de dados e acionam sinalização de crise quando os indicadores de risco excedem limites pré-definidos. A interface apresenta respostas transparentes com atribuição de fontes e permite exportar ou eliminar conversas. Os resultados sugerem que assistentes baseados em PLN podem ajudar a evidenciar sinais precoces de saúde mental mantendo uma interação empática. Em paralelo, o trabalho sublinha a necessidade de um desenho ético, com privacidade, transparência e afirmações de escopo limitado para uma adoção responsável. A dissertação encerra com prioridades para alargar o uso de datasets clinicamente validados, explorar extensões multimodais e conduzir estudos controlados com utilizadores para avaliar o impacto no mundo real.
- Avaliação da estabilidade físico-química de um colutório hospitalar destinado ao tratamento da mucosite oralPublication . Neto, Mariana Martins; Garrido, Jorge Manuel Pinto de Jesus; Garrido, Ermelinda Manuela Pinto Jesus; Almeida , IsabelA mucosite oral é uma doença inflamatória e ulcerativa que afeta doentes submetidos a tratamentos oncológicos, comprometendo de forma significativa a sua qualidade de vida. Apesar da elevada incidência e do impacto clínico, as opções terapêuticas efetivas são limitadas, o que reforça a necessidade de explorar novos medicamentos. Neste contexto, o Instituto Português de Oncologia do Porto Francisco Gentil, E.P.E (IPO-Porto) desenvolveu duas formulações de um colutório inovador: a formulação A, contendo fosfato sódico de dexametasona (DSP), ácido ascórbico (AA) e hialuronato de sódio (HS); e a formulação B, que inclui, além destes componentes, bicarbonato de sódio (BC). O objetivo deste trabalho consistiu em avaliar a estabilidade físico-química destas formulações, assegurando a sua qualidade e segurança para utilização como medicamento manipulado hospitalar. Foram realizados estudos exploratórios em condições de envelhecimento acelerado (40 ± 2 °C), seguidos de um estudo de estabilidade em condições de tempo real (20 ± 2 °C) e condições de refrigeração (4 ± 2 °C). Para avaliar o impacto da exposição ao ar na estabilidade do fármaco, foram realizados estudos envolvendo a simulação do uso (“in use stability”). Todas as formulações foram armazenadas em frasco de vidro âmbar tipo III. Em cada tempo de amostragem foi efetuada a caracterização físico-química (pH e características organolépticas: cor, odor e formação de precipitados) e o doseamento do DSP através de cromatografia líquida de alta eficiência, recorrendo ao método de referência descrito na Farmacopeia Europeia 11.0. Os resultados mostraram que a formulação B apresentava alterações precoces e progressivas da cor, devido ao seu carácter alcalino associado à presença de BC, pelo que não foi submetida a qualquer estudo de estabilidade. Por outro lado, os ensaios realizados com a formulação A a 40 °C permitiram concluir que exposições curtas (≤ 6 h) a esta temperatura não afetavam a sua estabilidade, já que não se observaram alterações significativas do teor de DSP. Em condições de refrigeração (4 °C), verificou-se que a formulação se mantinha estável, com teor de DSP superior a 90 % após 30 dias de armazenamento em frasco fechado. Durante o estudo in use de mais 7 dias, o teor permaneceu acima de 90 %. A extensão do armazenamento até 2 meses, em condições de refrigeração, permitiu concluir que a formulação deixa de ser considerada estável, apresentando partículas em suspensão e uma diminuição do teor de DSP superior a 10 %. O armazenamento da formulação A em condições de tempo real (20 °C) originou resultados inconsistentes para os 3 lotes testados, pelo que não permitiu obter dados concludentes. Assim, este estudo revelou que a formulação A poderá ser utilizada como alternativa terapêutica para o tratamento da mucosite oral, desde que conservada sob condições de refrigeração (4 °C). Nestas condições, mantém-se estável durante 30 dias em frasco fechado e até 7 dias de utilização (3 aplicações diárias) após a abertura.
- Calibration and Modeling of the Semmes–Weinstein Monofilament for Diabetic Foot ManagementPublication . Martins, Pedro; Coelho, Luis; Campilho, Raul Duarte Salgueiral GomesDiabetic foot is a serious complication that poses significant risks for diabetic patients. The resulting reduction in protective sensitivity in the plantar region requires early detection to prevent ulceration and ultimately amputation. The primary method employed for evaluating this sensitivity loss is the 10 gf Semmes–Weinstein monofilament test, commonly used as a first-line procedure. However, the lack of calibration in existing devices often introduces decision errors due to unreliable feedback. In this article, the mechanical behavior of a monofilament was analytically modeled, seeking to promote awareness of the impact of different factors on clinical decisions. Furthermore, a new device for the automation of the metrological evaluation of the monofilament is described. Specific testing methodologies, used for the proposed equipment, are also described, creating a solid base for the establishment of future calibration guidelines. The obtained results showed that the tested monofilaments had a very high error compared to the 10 gf declared by the manufacturers. To improve the precision and reliability of assessing the sensitivity loss, the frequent metrological calibration of the monofilament is crucial. The integration of automated verification, simulation capabilities, and precise measurements shows great promise for diabetic patients, reducing the likelihood of adverse outcomes.
- Desenvolvimento de um sistema de inteligência artificial para a avaliação de desempenho técnico em simuladores cirúrgicos de artroscopiaPublication . PINTO, MARIANA PATRÍCIA DE CASTRO; Coelho, Luís Filipe Martins Pinto; Magalhães, RenatoContexto: A formação médica em cirurgia minimamente invasiva, como a artroscopia, enfrenta desafios na avaliação de competências técnicas, tradicionalmente baseada na observação subjetiva de especialistas, através de escalas globais. Problema: O processo de avaliação é demorado e suscetível a variabilidade entre avaliadores, comprometendo a consistência e a objetividade das classificações atribuídas. Métodos: Esta dissertação propõe o desenvolvimento de um sistema baseado em inteligência artificial para automatizar a avaliação da proficiência cirúrgica em procedimentos de artroscopia do joelho. A fundamentação teórica foi sustentada por uma revisão sistemática da literatura, conduzida de acordo com as diretrizes PRISMA. Para o desenvolvimento do sistema, foi criado um dataset, constituído por vídeos captados através da torre de artroscopia, durante a execução de exercícios num simulador físico, complementados por anotações de desempenho, realizadas por especialistas. Estes dados foram utilizados para treinar e validar a performance do modelo de visão computacional. A abordagem proposta permite avaliar automaticamente o desempenho com base na escala Arthroscopic Surgical Skill Evaluation Tool (ASSET), considerando oito dimensões: segurança, campo de visão, destreza da câmara, destreza com os instrumentos, destreza bimanual, fluxo do procedimento, qualidade do procedimento e autonomia. Resultados: As classificações geradas foram comparadas com as avaliações independentes de dois médicos especialistas. Os resultados demonstraram elevada concordância nas dimensões de autonomia (88,89 %) e qualidade do procedimento (81,48 %), atingindo 100 % de concordância dentro de uma margem de um ponto. As dimensões de segurança, destreza com os instrumentos e fluxo do procedimento apresentaram correspondência exata entre 70 % e 80 %. Verificou-se ainda elevada subjetividade entre avaliadores (α de Krippendorff < 0,67), o que reforça a necessidade de uma ferramenta de avaliação objetiva. Conclusão: O sistema de inteligência artificial desenvolvido demonstrou capacidade para avaliar automaticamente a proficiência cirúrgica em exercícios de artroscopia do joelho, apresentando níveis elevados de concordância com as avaliações de especialistas, em várias dimensões da escala ASSET.
- Differential diagnosis of adult neurodevelopmental disorders: systematic review and development of a rule-based expert systemPublication . Magalhães, Micila Sumaria Medeiros Pereira; Rodrigues, Rodrigo Bernardo Domingos; Cardoso, Mário António Afonso; Girão, Fábio José Dias; Fernandes, GonçaloNeurodevelopmental Disorders (NDDs) in adults — most notably Autism Spectrum Disorder (ASD) and Attention-Deficit/ Hyperactivity Disorder (ADHD) — remain challenging to diagnose due to overlapping symptoms and comorbidities. This study examines artificial intelligence (AI) approaches applied to adult DDx, which converge on two main directions: rule-based systems for workflow management (CDSS) and machine-learning (ML) models aimed at efficient triage and classification. Based on this analysis, we propose a transparent, rule-based expert system for adults, complemented by optional ML components to support prioritization within a dual-professional workflow (Neurology + Psychology). The system seeks to improve diagnostic consistency and explainability while maintaining clinical oversight and ensuring full decision traceability. The contribution is an explainable and pragmatic model that combines expert rules with lightweight ML to provide reliable and auditable decision support for adult NDD DDx.
- An electrochemically synthesized molecularly imprinted polymer for highly selective detection of breast cancer biomarker CA 15-3: a promising point-of-care biosensorPublication . Oliveira, Daniela; Romaguera Barcelay, Yonny; Moreira, FelisminaIn this study, a molecularly imprinted polymer film (MIP) was prepared on the surface of a disposable carbon screen-printed electrode (C-SPE) using (3-acrylamidopropyl)trimethylammonium chloride (AMPTMA) as a functional monomer and the cancer biomarker carbohydrate antigen 15-3 (CA 15-3) as a template. The MIP was synthesized by in situ electropolymerization (ELP) of the AMPTMA monomer in the presence of the CA 15-3 protein on the C-SPE surface. The target was subsequently removed from the polymer matrix by the action of proteinase K, resulting in imprinted cavities with a high affinity for CA 15-3. Electrochemical techniques such as cyclic voltammetry (CV) and electrochemical impedance spectroscopy (EIS) were used to characterize the different phases of the sensor assembly. Chemical and morphological analysis was performed using RAMAN and scanning electron microscopy (SEM). CA 15-3 was successfully detected in a wide working range from 0.001 U mL−1 to 100 U mL−1 with a correlation coefficient (R2) of 0.994 in 20 min. The MIP sensor showed minimal interference with other cancer proteins (CEA and CA 125). Overall, the developed device provides a rapid, sensitive, and cost-effective response in the detection of CA 15-3. Importantly, this comprehensive approach appears suitable for point-of-care (PoC) use, particularly in a clinical context.
- Engineering a Sustainable Future with EPS@ISEPPublication . Malheiro, Benedita; Guedes, Pedro; Leal Filho, Walter; Gasparetto Rebelatto, Bianca; Annelin, Alice; Boström, Gert-OlofThe challenge of engineering education is to transform engineering students into agents of innovation and well-being. In addition to solid scientific and technical knowledge, critical thinking, problem-solving and interpersonal competencies, it implies the ability to design and implement solutions supported by ethical and sustainability principles. With this goal in mind, the European Project Semester (EPS) provides a student-centred project-based learning framework. It is offered by a group of European higher education institutions, including the Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP), the engineering school of the Polytechnic of Porto. Students work in teams of four to six, from different fields of study and nationalities, to design solutions to problems that affect individuals, society or the planet, taking into account the state of the art, the market and the ethical and sustainability implications of their decisions. These solutions are then implemented in a proof-of-concept prototype. Most of the projects address problems in education, the environment, food production and smart cities and have a strong educational, ethical and sustainability drive, encouraging students to develop sustainability competencies. This work analyses team papers of illustrative EPS@ISEP projects searching for evidences of the development of sustainability competencies. The proposed method maps keywords related to the sixteen United Nations Sustainable Development Goals to the contents of team papers by applying natural language processing and reusing the list of SDG keywords proposed by Auckland University. The results confirm EPS@ISEP fosters sustainability competencies in engineering undergraduates.
- Enzimas da rede do NAD na endometriosePublication . Furtado, Inês Patrícia da Silva; Gueiral, Nuno Eduardo Dias; Pereira , Sara Priscila de Matos DuarteA endometriose é uma doença inflamatória crónica que afeta cerca de 10 % das mulheres em idade reprodutiva e cuja fisiopatologia permanece parcialmente compreendida. O metabolismo do NAD (dinucleótido de nicotinamida e adenina) tem sido associado a processos de inflamação, stress oxidativo e remodelação tecidular, podendo desempenhar um papel relevante na doença. Este trabalho aplicou abordagens computacionais de bioinformática à análise de dados públicos de expressão genética (GEO) para investigar a relação entre o metabolismo do NAD e a endometriose. Foi desenvolvida uma pipeline em Python para o processamento, análise estatística e integração dos resultados, identificando genes diferencialmente expressos e o seu cruzamento com enzimas do metabolismo do NAD e proteínas de ligação ao NAD (NADBPs). Os resultados revelaram alterações mais marcadas em tecidos ectópicos, destacando-se a sub-expressão do gene QPRT, associado à via de novo de síntese do NAD. Estes achados sugerem um possível desequilíbrio no metabolismo do NAD, contribuindo para fenótipos inflamatórios e fibróticos característicos da endometriose. Conclui-se que a integração de métodos bioinformáticos permite identificar padrões moleculares relevantes e potenciais biomarcadores e alvos terapêuticos, reforçando a importância das abordagens computacionais na investigação biomédica.
- An explainable and privacy-preserving machine learning pipeline for early detection of endometriosis leveraging liquid biopsy and minimally-invasive CPublication . MANESSE, CIRO MIGUEL POÇAS FERREIRA; Martinho, Diogo Emanuel Pereira; Conceição, Luís Manuel SilvaEndometriosis a!ects approximately one in ten women of reproductive age, yet it is diagnosed, on average, seven to eight years after the onset of symptoms, and in some studies up to twelve. This diagnostic delay is associated with prolonged symptoms, uncertainty, repeated healthcare contacts and delayed therapeutic intervention, largely because a definitive diagnosis still depends on an invasive surgical procedure, namely laparoscopy. Recent progress in Machine Learning, together with the growing availability of clinical and molecular data, o!ers a realistic opportunity to shorten this interval. This dissertation investigates whether a non-invasive, explainable and privacy-preserving Machine Learning pipeline can support an earlier clinical suspicion of Endometriosis from micro-RNA (miRNA) measured in a blood sample, that is, a liquid biopsy. Three requirements are addressed: the test must be non-invasive; its decisions must be explainable, so that a clinician can examine and verify them; and the training procedure must protect sensitive patient data. To the best of the author’s knowledge, no previous work brings these three properties together for Endometriosis detection. Working exclusively with real, public data, a leakage-safe pipeline was built for the serummiRNA cohort GSE279435 (127 samples; 67 Endometriosis, 60 benign controls). A central observation in understanding the data is that the measurements are left-censored at the assay’s limit of detection, so that a missing value is itself informative. Additionally, every preprocessing step was fitted strictly inside each cross-validation fold to avoid optimistic bias. Five classifiers were compared under nested, repeated, stratified cross-validation. The two strongest (Random Forest and LightGBM) reached an area under the ROC curve of 0.77– 0.78 with balanced sensitivity and specificity, a performance comparable to that of the previously published eleven-miRNA model evaluated on the same cohort. Explainability was provided with SHAP, which makes each prediction inspectable both globally and at the level of an individual patient, allowing the model to be examined rather than trusted blindly. Five of the ten most influential miRNAs coincide with the published diagnostic panel, which grounds the model’s reasoning in established biology; the remaining five are plausible additional candidates, consistent with the di!erential-expression analysis, that would warrant follow-up in larger studies. On privacy, this is, to the best of the author’s knowledge, the first work to apply both Di!erential Privacy and Federated Learning to non-invasive miRNA-based Endometriosis detection. In a simulated federated setting, created by partitioning the public cohort into four virtual sites, a Federated Learning implementation built with NVIDIA FLARE trained a shared model without moving any raw data and recovered approximately 95% of the accuracy of a model trained on the pooled data, well above what any single site achieved in isolation. Di!erential Privacy, in contrast, reduced accuracy to little above chance at the privacy levels that would meaningfully protect patients, illustrating how costly strong, sample-level privacy guarantees become when the cohort is this small (n = 127). A cross-platform exploratory test on an independent plasma cohort indicated that the general signal — that circulating miRNA carries an Endometriosis-related signal — holds across biofluids, even though the specific serum signature does not transfer directly to plasma. The contribution of this work is therefore not a higher headline accuracy but a pipeline that, using real public data, reaches the performance of the previously published model while adding two properties that model did not have: explanations a clinician can recognise, and training that never centralises patient data. The proposed pipeline is presented not as a medical device, but as a reproducible and ethically framed foundation for the larger, multiinstitutional validation studies needed to support earlier clinical suspicion of Endometriosis.
- Ferramenta de apoio à decisão clínica dentáriaPublication . LOPES, ÉRICA FILIPA MIRANDA SOARES MORAIS; Martins, António Constantino LopesAs interações medicamentosas representam um risco relevante na prática da medicina dentária, agravada pela polimedicação de pacientes e pela necessidade de decisões em tempo útil. Perante a escassez de ferramentas especificamente orientadas para a medicina dentária, a avaliação de interações realizada através de consultas manuais, para além de morosa é propensa a erro. Este trabalho tem como objetivo melhorar a segurança e a qualidade da prescrição em medicina dentária através da implementação e avaliação de uma ferramenta de apoio à decisão baseada em inteligência artificial para detetar interações existentes e recomendar alternativas seguras. A metodologia segue os princípios do Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) para revisão sistemática da literatura e o desenho e implementação de um protótipo guiado pelo Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), culminando numa validação funcional em casos simulados e recolha de feedback de um perito, no caso, um médico dentista. A solução destacou-se pela sua capacidade de avaliar interações clinicamente relevantes e gerar recomendações em tempo inferior a 2 segundos por consulta, disponibilizando explicações transparentes em testes com casos representativos em contexto dentário. Obtendo um bom desempenho para o modo de recomendações “similar” e exclusão de interações graves no modo de recomendações “seguro”. Os principais contributos são uma ferramenta focalizada no contexto dentário, uma arquitetura modular e explicável e um protocolo de avaliação avaliado em contexto clínico.
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