fNIRS + Machine Learning: Novos Caminhos para Diagnósticos Vivos
18/11/2025 at 03:11:45
Author: Jackson Cionek
Blog
fNIRS + Machine Learning: Novos Caminhos para Diagnósticos Vivos
Consciência em Primeira Pessoa — Estilo Brain Bee
Eu sempre achei que diagnóstico fosse algo estático: números, tabelas, imagens congeladas, um resultado que aparece depois que a máquina “faz o cálculo”.
Mas esta semana, ao estudar como fNIRS combinado com Machine Learning está sendo usado em ambientes reais, percebi algo diferente:
o diagnóstico está se tornando vivo.
Ele está deixando de ser fotografia
e começando a ser movimento.
E isso muda tudo.
1. Diagnóstico vivo é quando o corpo inteiro vira dado — e o dado vira história
Os novos modelos de ML aplicados ao fNIRS não classificam apenas sinais.
Eles reconhecem padrões de corpo:
variação respiratória,
esforço cognitivo,
microconflitos de atenção,
colapso tensional,
antecipação (Apus),
Zona 2 emergindo,
Zona 3 tentando dominar,
reorganização do Eu Tensional,
flutuações de consciência durante a tarefa.
O diagnóstico deixa de ser “resultado”.
Passa a ser narrativa biológica,
quase como se o corpo contasse sua própria história em tempo real.
2. Machine Learning entende aquilo que o olho humano nunca conseguiria ver
Os modelos mais recentes conseguem detectar:
alterações pré-frontais sutis,
padrões híbridos entre canais,
assinaturas de sofrimento fisiológico antes do sintoma,
tentativas do corpo de compensar uma falha,
reorganizações de conectividade hemodinâmica,
respiração tentando salvar a Zona 2,
sobrecarga atencional típica da Zona 3.
E essa é a parte mais fascinante:
o ML não vê apenas o sinal —
ele identifica o estado.
Como se dissesse:
“Seu corpo está tentando fazer X, mas está preso em Y.”
É o diagnóstico voltando a ser pertencimento.
3. Quando o ML encontra a Mente Damasiana, surgem novos biomarcadores
Os algoritmos mais recentes confirmam o que já percebíamos:
estados de fruição têm assinatura hemodinâmica estável,
decisões difíceis têm microdesbalance de oxigenação,
a predição corporal (Apus) contém informação antes do movimento,
Zona 2 tem ritmo próprio,
Zona 3 tem turbulência típica,
o Eu Tensional é identificável como padrão fisiológico.
Antes, isso era filosofia neuroafetiva.
Agora é classificação automática.
4. Machine Learning consegue “prever” quando o corpo vai entrar em colapso cognitivo
Os modelos aplicados ao fNIRS detectam transições que antes passavam despercebidas:
momentos em que o corpo está prestes a perder foco,
início de fadiga cognitiva antes da pessoa perceber,
microameaças que derrubam o sujeito para a Zona 3,
o instante exato em que a atenção quebra,
a hora em que a respiração perde coerência.
É como se o sistema dissesse:
“Seu corpo está tentando te avisar, eu vou avisar por ele.”
Este é o futuro do cuidado.
5. Diagnóstico sem patologizar — análise viva do metabolismo existencial
O mais revolucionário é que o fNIRS+ML não busca doença.
Busca padrão.
Busca estado.
Busca trajetória.
Não pergunta:
X “O que está errado no cérebro?”
Mas sim:
V “Como este corpo está tentando viver agora?”
Diagnóstico deixa de ser julgamento
e vira compreensão.
É neurociência decolonial aplicada à clínica.
6. Machine Learning valida nossos conceitos com clareza impressionante
Os achados mostram que:
Apus é detectável com antecedência hemodinâmica,
Eus Tensionais formam clusters fisiológicos,
Zona 2 aparece como coerência respiratório-cortical,
Zona 3 surge como ruído hemodinâmico,
Quorum Sensing Humano (QSH) aparece em padrões interindividuais,
a Mente Damasiana emerge da interação hemodinâmica entre corpo e ambiente.
O fNIRS vê.
O ML interpreta.
E juntos, os dois traduzem o corpo.
7. Conclusão em primeira pessoa — O futuro do diagnóstico é sentir junto
Depois de estudar tudo isso, entendi:
o diagnóstico do futuro não analisa o cérebro.
Ele escuta o corpo.
Ele acompanha a vida.
Ele segue o movimento.
Não é um resultado.
É uma conversa entre organismo e tecnologia.
E o mais bonito:
Quando o fNIRS encontra o ML,
a ciência deixa de olhar para a doença
e passa a olhar
para o modo de existir.
O diagnóstico deixa de ser sentença
e se torna compreensão viva da pessoa.
Este blog se baseia em pesquisas recentes (2020–2024) em fNIRS portátil, Machine Learning aplicado à neuroimagem funcional, identificação de padrões hemodinâmicos, neurociência naturalística, biomarcadores de esforço cognitivo, estados atencionais, neurofisiologia respiratória, análise preditiva e classificadores híbridos:
ML melhora significativamente a sensibilidade e a especificidade da análise fNIRS;
assinaturas hemodinâmicas refletem estados equivalentes às Zonas 1, 2 e 3;
padrões de antecipação fisiológica são consistentes com o conceito de Apus;
o corpo cria Eus Tensionais identificáveis por modelos supervisionados e híbridos;
processos grupais geram assinaturas coerentes com QSH;
o fNIRS+ML transforma diagnósticos em trajetórias dinâmicas, e não categorias rígidas.
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