O presente programa de computador se refere a uma solução baseada em inteligência artificial para estimar a probabilidade de conversão de indivíduos com comprometimento cognitivo leve (MCI) para a Doença de Alzheimer em estágios muito iniciais e ainda assintomáticos, utilizando biomarcadores de proteômica plasmática. O programa emprega algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado para avaliar um elevado número de combinações de biomarcadores, selecionando painéis preditivos capazes de identificar padrões biológicos associados à patogênese da doença. Os modelos são desenvolvidos e validados por meio de procedimentos robustos de validação cruzada em conjuntos independentes de descoberta e validação, considerando um horizonte de conversão de quatro anos. Adicionalmente, o programa fornece métricas de desempenho preditivo e mecanismos de interpretabilidade que indicam a contribuição relativa dos biomarcadores para cada predição, permitindo a identificação de possíveis processos biológicos relacionados à progressão da doença. A solução possibilita distinguir indivíduos com maior risco de conversão para a Doença de Alzheimer daqueles com declínio cognitivo compatível com o envelhecimento fisiológico, contribuindo para o diagnóstico precoce, a estratificação de risco e o suporte à tomada de decisão clínica e à pesquisa biomédica.