Explorando tecnologias de IoT no contexto de Health Smart Home: uma abordagem para detecção de quedas em pessoas idosas

Autores

  • Leandro Yukio Mano Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - Universidade de São Paulo - ICMC/USP - Brasil
  • Marcio Maestralo Funes Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - Universidade de São Paulo - ICMC/USP - Brasil
  • Tiago Volpato Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - Universidade de São Paulo - ICMC/USP - Brasil
  • José Rodrigues Torres Neto Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - Universidade de São Paulo - ICMC/USP - Brasil

DOI:

https://doi.org/10.26729/jadi.v2i1.1667

Resumo

Atualmente, é crescente o número de pacientes que são tratados em casa, principalmente em países como o Japão, Estados Unidos e da Europa. Além disso, o número de idosos tem aumentado significativamente nos últimos quinze anos, e essas pessoas, muitas vezes, preferem receber tratamento médico em suas residências.  No entanto, podem acontecer situações críticas durante esse período de recuperação, como por exemplo, o paciente idoso sofrer uma queda e agravar o seu quadro clínico. Neste cenário, avanços em Computação Ubíqua e Internet das Coisas (IoT) têm contribuído para evitar essas situações. Em particular, dispositivos embarcados, juntamente com a captura de movimentos por meio de sensores, podem ser aplicados para desenvolver soluções que ofereçam mais segurança para essas pessoas. Todavia, observa-se uma dificuldade de classificar os movimentos de um indivíduo e identificar, de fato, um movimento considerado anormal. Assim, o principal objetivo deste trabalho é a detecção e classificação dos movimentos utilizando dados conjuntos de sensores distintos e dispositivo embarcado. Paradigmas de Inteligência Artificial (AI) foram aplicados para a classificação dos movimentos e os testes realizados na arquitetura SAHHc. Os resultados apontaram uma precisão de 96.62\% na identificação das atividades executadas por um paciente/idoso.

Biografia do Autor

  • Leandro Yukio Mano, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - Universidade de São Paulo - ICMC/USP - Brasil

    Leandro Yukio Mano Alves: é doutorando do Programa de Pós-Graduação do ICMC/USP, no Grupo de Sistemas Distribuídos e Programação Concorrente, orientado pelo Prof. Jó Ueyama. Mestre em Ciências da Computação pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação na Universidade de São Paulo – ICMC/USP. O projeto de doutorado em desenvolvimento é intitulado "Explorando tecnologias IoT para monitoramento das condições físicas e emocionais de pacientes no contexto de Saúde em Casas Inteligentes". Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: Interação Humano-Computador (IHC), Abordagem Flexíveis, SmartSense, Aprendizado de Máquina, Segurança Digital e Sistemas Embarcados.

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Publicado

2016-08-05

Edição

v. 2 n. 1 (2016): Journal on Advances in Theoretical and Applied Informatics

Seção

Artigos

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