Séries Temporais em Aplicações de mHealth: Definição de Tarefas e Coleta de Dados

• Processo: 23/03069-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Diego Furtado Silva
• Beneficiário: Gabriel da Costa Merlin
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 22/03176-1 - Aprendizado de máquina para séries temporais em aplicações de mHealth, AP.PNGP.PI
• Assunto(s): Aprendizado computacional Coleta de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Coleta de Dados | mHealth | Aprendizado de Máquina

Resumo

O monitoramento de sinais fisiológicos, sinais vitais e outros parâmetros que podem ser coletados ao longo do tempo são essenciais em diversas tarefas da área da Saúde, como a estimação de frequência cardíaca e a identificação de batimentos cardíacos anômalos. Essas séries temporais, no entanto, são obtidas por equipamentos muito custos e usualmente não portáteis. Por outro lado, com a melhoria e miniaturização de sensores capazes de transmitir vários tipos de dados, dispositivos móveis e vestíveis têm se mostrado cada vez mais como opções para dar suporte a decisões médicas. \textit{Smartphones} e \textit{smartwatches} possuem sensores cada vez mais precisos e diversos, fazendo com que a Organização Mundial da Saúde considere que a chamada \textit{mobile health} (mHealth) pode representar uma revolução no modo como populações interagem com sistemas públicos de saúde. Este trabalho se insere no contexto de um projeto que visa desenvolver técnicas para o aprendizado de modelos preditivos para esse tipo de dados. Especificamente, este trabalho consiste na definição de tarefas fim e procedimentos para coleta de dados. Inicialmente, a coleta de dados deverá seguir protocolos já descritos na literatura. Porém, ela poderá ser adaptada conforme as necessidades práticas.