Análise e Correlacionamento de Sinais Vitais

Descrição

Na medida em que as tecnologias progridem, especialmente as relacionadas à saúde, é possível imaginar um sistema de saúde apoiado pelo monitoramento amplo e contínuo dos indivíduos baseado em soluções de tecnologia da informação e comunicação (TIC). Dispositivos relacionados com a Internet of Things (IoT) como sensores de monitoramento da saúde vestíveis (wearable) prometem proporcionar maiores benefícios para os pacientes, permitindo melhorias dos níveis de independência e qualidade de vida a um custo razoável. Este acompanhamento ubíquo e pervasivo do enfermo, em particular o monitoramento de seus sinais vitais, pode fornecer subsídios para a detecção de uma ampla gama de problemas médicos além de fornecer conhecimento sobre a evolução de uma patologia ou mesmo sobre a resposta do paciente a um tratamento. Tais informações podem ser utilizadas também em benefício de toda a população. O monitoramento contínuo dos sinais vitais tem o potencial de possibilitar a identificação precoce de uma deterioração no estado clínico do paciente. Pesquisas indicam que os enfermos frequentemente demonstram anomalias em seus sinais clínicos horas antes de um colapso. O tema 'big data' marca uma nova etapa no avanço das ciências biomédicas com aumento da quantidade e qualidade de dados que são coletados pelos sensores. A análise e extração de informações significativas destes dados requer um profundo estudo para permitir o desenvolvimento de novos modelos e métodos computacionais para análise de dados biomédicos. O objetivo geral do projeto é detectar anomalias na dinâmica de funcionamento fisiológico a partir de dados oriundos do monitoramento de sinais vitais.