O avanço dos algoritmos de aprendizado de máquina tem sido promissor no auxílio diagnóstico e classificação de doenças, incluindo a afasia, um distúrbio de articulação e/ou compreensão da linguagem causado por uma lesão em uma ou mais áreas cerebrais responsáveis pela linguagem. O diagnóstico precoce e correto torna a escolha do tratamento mais efetiva. Atualmente, os tratamentos para afasia estão voltados para indivíduos que possuem dificuldade na articulação da fala, mas uma boa compreensão (afasia expressiva), negligenciando aqueles com afasia receptiva (pouca ou nenhuma compreensão). Isso nos motivou a desenvolver uma plataforma que não apenas auxilie o diagnóstico, mas permita o tratamento tanto dos pacientes com tipos de afasia expressiva quanto afasia receptiva. Para isso, este estudo objetiva, por meio de um estudo de co-design, desenvolver um sistema que faça uso de solução computacional para classificar o tipo de afasia e ofereça o tratamento por meio de jogos sérios específicos para a necessidade do paciente. O sistema de auxílio diagnóstico contará com um modelo de classificação baseado em aprendizado de máquina treinado com registro de voz de pacientes com e sem afasia. Quanto aos jogos sérios, serão implementados em uma plataforma de realidade virtual e terão como interação um sistema Gaze e Joysticks. Por fim, um estudo de usabilidade e experiência do usuário será conduzido a fim de analisar a satisfação do públicoalvo (pacientes e fonoaudiólogos). Espera-se com este trabalho facilitar o diagnóstico e oferecer uma alternativa de tratamento que contemple tanto pacientes com afasias receptivas quanto expressivas.