288 XXXII MOSTRA UNISINOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E TECNOLÓGICA De 29/09/2025 a 03/10/2025 Unisinos São Leopoldo e Porto Alegre Ciências da Saúde - Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva Autor(a): Brenda Pacheco Coautor(es): Nicoly Freitas Pietrobelli, Rafaela Generoso, Bárbara Uebel, Priscila Lopes Modalidade de Bolsa: Orientador(a): Juliana Nichterwitz Scherer TECNOLOGIAS PREDITIVAS E CALCULADORAS DE RISCO PARA DOENÇA DE ALZHEIMER: UMA REVISÃO DE ESCOPO Introdução: A Organização Mundial da Saúde projeta que, até 2050, 152 milhões de pessoas terão demência, sendo a doença de Alzheimer responsável por 60% a 80% dos casos. A detecção precoce das demências é essencial, pois possibilita intervenções que retardam a progressão dos sintomas e preservam a autonomia. Tecnologias preditivas, como calculadoras de risco com inteligência artificial, surgem como ferramentas promissoras para rastreamento e prevenção personalizados. Objetivo: Identificar e descrever tecnologias computacionais para a predição e cálculo de risco para a Doença de Alzheimer presentes na literatura científica. Método: Trata-se de uma revisão de escopo. A pesquisa foi realizada em julho de 2025 nas bases de dados PubMed e Google Scholar, abrangendo artigos publicados a partir de 2020. Os termos de busca incluíram “Risk Calculator”, “Risk Assessment” e “Alzheimer Disease”, além de termos sinônimos, combinados a partir de operadores booleanos, com o objetivo de identificar artigos relevantes ao objetivo do estudo. Os artigos foram triados a partir de leitura de título e resumo e todos os artigos elegíveis foram lidos na íntegra para a etapa final de elegibilidade. Os dados dos artigos incluídos foram extraídos em planilha Excel e avaliados de forma descritiva. Resultados: A revisão incluiu 15 artigos. As calculadoras identificadas variaram entre modelos genéticos (ex: escores poligênicos de risco, GenoRisk e GIRA), epigenéticos (ex: escore de risco por metilação), proteicos, clínico-demográficos e híbridos baseados em inteligência artificial e machine learning. Cinco estudos exploraram o uso de escores poligênicos que integram variantes genéticas comuns associadas ao Alzheimer, como no modelo GenoRisk,
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