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SADIAX, Tecnologia Inovadora para Monitoramento de Comportamentos de Pacientes em UTI.

Processo: 21/08667-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Vigência (Início): 01 de agosto de 2021
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2022
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Mecânica
Pesquisador responsável:Cláudio Gurgel Pinheiro
Beneficiário:Pedro Costa Ferreira Pereira Leite
CNAE: Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis
Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador não-customizáveis
Vinculado ao auxílio:18/22605-5 - SADIAX - tecnologia inovadora de visão computacional para monitoramento de pacientes em UTI, AP.PIPE
Assunto(s):Inteligência artificial   Reconhecimento facial

Resumo

A presença de dor em leitos de UTI ocorre em mais de 75% dos pacientes. Quando não detectada, a dor pode causar danos crônicos ao paciente. A agitação, por sua vez, pode levar pacientes a retirar as máscaras de respiração, o que pode ser fatal. Dessa forma, esses dois comportamentos são considerados comportamentos de risco em leitos de UTI e precisam ser monitorados constantemente. Ambos esses comportamentos já são detectados pelos algoritmos desenvolvidos pela empresa. Entretanto, é necessário diversificar os cenários e acurácia sobre os quais esses comportamentos são detectados. A criação, rotulação e manutenção de datasets são atividades de extrema importância em um projeto de aprendizagem de máquina. É a partir da qualidade do dataset que se torna possível o aumento da acurácia dos algoritmos de classificação. Para este projeto, essa tarefa é de fundamental importância uma vez que não existem, além dos datasets que foram criados pela HOOBOX, nenhum dataset rotulado com os comportamentos críticos observados em leitos de UTI para serem utilizados no processo de treinamento dos algoritmos. Dessa forma, as tarefas de desenvolvimento e aumento de precisão dos algoritmos desenvolvidos pela empresa para detectar comportamentos de risco em leitos de UTI ficaria extremamente prejudicado caso datasets com tamanho e qualidade adequados não sejam criados.

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