MindClean: aplicativo para auxílio de pessoas com esquizofrenia em surtos de alucinação visual utilizando inteligência artificial

Abstract

O MindClean é um aplicativo desenvolvido para auxiliar pessoas com esquizofrenia durante surtos de alucinação visual. Indivíduos que enfrentam essa condição frequentemente têm dificuldades em distinguir o real do imaginário, o que pode gerar ansiedade e insegurança. O objetivo do projeto é fornecer um mecanismo de validação por meio de inteligência artificial, permitindo que o usuário capture uma foto, na qual será processada para identificar a presença de pessoas na imagem e fornecendo uma breve descrição do conteúdo. O aplicativo foi desenvolvido em Flutter, utilizando o Firebase como banco de dados. Para processar as imagens, foi criada uma API em Python baseada no framework FastAPI, que emprega modelos de deep learning, incluindo YOLO para detecção de pessoas e BLIP para geração automática de descrições, e também foram utilizadas bibliotecas como OpenCV e NumPy para otimização do processamento, e Google Translator para tradução da descrição gerada pelo BLIP. Essa abordagem busca garantir eficiência e precisão na análise das imagens, oferecendo suporte confiável aos usuários.

MindClean is an application developed to assist people with schizophrenia during episodes of visual hallucination. Individuals facing this condition often struggle to distinguish reality from imagination, which can cause anxiety and insecurity. The project's goal is to provide a validation mechanism through artificial intelligence, allowing the user to capture a photo, which will be processed to identify the presence of people in the image and generate a brief description of its content. The application was developed using Flutter, with Firebase as the database. For image processing, a Python API was created based on the FastAPI framework, employing deep learning models, including YOLO for person detection and BLIP for automatic description generation, as well as libraries such as OpenCV and NumPy for processing optimization, and Google Translator for translating the description generated by BLIP. This approach aims to ensure efficiency and accuracy in image analysis, providing reliable support to users.