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Posted On: October 8th 2026, 05:47 pm
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O Prof. Leonardo Lopes está em Salt Lake City participando do ICVPB 2026 — International Conference on Voice Physiology and Biomechanics, onde também apresenta pesquisas desenvolvidas pelo Laboratório Integrado de Estudos da Voz — LIEV.
Além da participação científica do nosso laboratório no evento, ele está acompanhando de perto as apresentações e discussões que reúnem pesquisadores de diferentes áreas da fisiologia, da biomecânica, da neurociência, da bioengenharia e da clínica da voz.
Este carrossel reúne alguns dos trabalhos e ideias que mais chamaram a atenção dele no primeiro dia do congresso.
Não se trata de uma lista de “verdades novas” ou de recomendações imediatas para a prática clínica. A proposta é compartilhar uma curadoria crítica das evidências apresentadas, destacando resultados que acrescentem ao conhecimento atual, levantando novas perguntas ou apontando caminhos metodológicos relevantes.
Ao longo das apresentações, uma tendência recorrente se destacou: sair de medidas isoladas e médias de grupo para compreender como diferentes componentes do sistema vocal interagem no indivíduo, ao longo do tempo e em situações cada vez mais próximas da vida real.
Essas são, portanto, as impressões científicas do Prof. Leonardo Lopes sobre alguns dos destaques do primeiro dia do ICVPB 2026.
Talvez uma das apresentações que melhor sintetizou para onde parte da ciência vocal está caminhando.
Nicole Li-Jessen apresentou uma visão que integra modelagem computacional, engenharia de tecidos, sensores vestíveis e inteligência artificial em direção aos chamados Digital Health Twins.
A proposta de longo prazo é ambiciosa: dados coletados do indivíduo poderiam alimentar modelos computacionais capazes de simular diferentes intervenções antes que elas fossem aplicadas clinicamente.
Um detalhe técnico particularmente interessante foi a redução de uma rede neural de cerca de 11 milhões para menos de 8 mil parâmetros, com pequena perda de desempenho, permitindo processamento diretamente em dispositivos de baixo consumo.
O ponto mais importante, porém, é o estágio de maturidade: isso ainda representa uma plataforma em desenvolvimento, e não uma ferramenta clínica di
Além da participação científica do nosso laboratório no evento, ele está acompanhando de perto as apresentações e discussões que reúnem pesquisadores de diferentes áreas da fisiologia, da biomecânica, da neurociência, da bioengenharia e da clínica da voz.
Este carrossel reúne alguns dos trabalhos e ideias que mais chamaram a atenção dele no primeiro dia do congresso.
Não se trata de uma lista de “verdades novas” ou de recomendações imediatas para a prática clínica. A proposta é compartilhar uma curadoria crítica das evidências apresentadas, destacando resultados que acrescentem ao conhecimento atual, levantando novas perguntas ou apontando caminhos metodológicos relevantes.
Ao longo das apresentações, uma tendência recorrente se destacou: sair de medidas isoladas e médias de grupo para compreender como diferentes componentes do sistema vocal interagem no indivíduo, ao longo do tempo e em situações cada vez mais próximas da vida real.
Essas são, portanto, as impressões científicas do Prof. Leonardo Lopes sobre alguns dos destaques do primeiro dia do ICVPB 2026.
Talvez uma das apresentações que melhor sintetizou para onde parte da ciência vocal está caminhando.
Nicole Li-Jessen apresentou uma visão que integra modelagem computacional, engenharia de tecidos, sensores vestíveis e inteligência artificial em direção aos chamados Digital Health Twins.
A proposta de longo prazo é ambiciosa: dados coletados do indivíduo poderiam alimentar modelos computacionais capazes de simular diferentes intervenções antes que elas fossem aplicadas clinicamente.
Um detalhe técnico particularmente interessante foi a redução de uma rede neural de cerca de 11 milhões para menos de 8 mil parâmetros, com pequena perda de desempenho, permitindo processamento diretamente em dispositivos de baixo consumo.
O ponto mais importante, porém, é o estágio de maturidade: isso ainda representa uma plataforma em desenvolvimento, e não uma ferramenta clínica di
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