Cenários de difícil acesso, como estações antárticas ou a situação de pandemia da COVID-19, contextos ICE (isolamento, confinamento e extremos), explicitam a necessidade de tecnologias voltadas à atenção ou gerenciamento em saúde e segurança. A startup Polar Sapiens possibilitou o acompanhamento e colaboração técnico-científica para o desenvolvimento e aperfeiçoamento de ferramentas de monitoramento remoto de indicadores em saúde mental, visando minimizar ou prevenir impactos negativos ao fator humano em atividades de trabalho. O objetivo deste estudo foi descrever o desenvolvimento de modelos lógicos para ferramentas digitais de apoio ao gerenciamento da saúde mental, especialmente em contextos ICE. A revisão de literatura integrativa produziu um estado da arte que sustenta a construção de modelos lógicos para um estudo descritivo de abordagem mista de desenvolvimento e atualização do software, teste de funcionalidade e usabilidade. O modelo lógico, sustentado por algoritmos, resultante deste empreendimento permitiu os fundamentos para um banco de dados. Foram estabelecidas as ferramentas para o desenvolvimento da solução (GO para a API e React Native para o back e front end) a partir da definição de entidades, atributos e relações que permitirão a implementação da Inteligência Artificial (IA), logo a identificação precoce de impactos e sua prevenção com base em evidências, pela otimização de métodos padronizadas e eficazes, como questionários, jogos e checklists, para um sistema autônomo e não fragmentado de machine learning (aprendizado da máquina). Quando diante de um volume significativo de dados, o algoritmo projetado, por meio de análises estatísticas, como regressão linear, será testado quanto a distribuição de frequências e quantidades. Ao elaborar um app devem ser levados em consideração critérios referentes à função específica a qual se propõem e a sua usabilidade e viabilidade, bem como a sistematização de orientações precisas e automatizadas.