Busca avançada
Ano de início
Entree

Wearables para a monitorização contínua da saúde cardiorrespiratória

Processo: 18/22818-9
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2019
Data de Término da vigência: 04 de março de 2022
Área de conhecimento:Ciências da Saúde - Fisioterapia e Terapia Ocupacional
Pesquisador responsável:Aparecida Maria Catai
Beneficiário:Maria Cecília Moraes Frade
Instituição Sede: Centro de Ciências Biológicas e da Saúde (CCBS). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:16/22215-7 - Impacto do treinamento muscular inspiratório e do envelhecimento no mapeamento metabólico, modulação autonômica e respostas cardiovasculares, respiratórias e metabólicas e predição da saúde cardiorrespiratória por meio de wearables, AP.TEM
Assunto(s):Reabilitação   Sinais vitais   Prevenção   Doenças não transmissíveis   Aprendizado computacional   Computação vestível
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | doenças crônicas | prevenção | Reabilitação | Saúde cardiorrespiratória | Sensores vestíveis | Fisioterapia Cardiovascular

Resumo

Prejuízos na Saúde Cardiorrespiratória (SCR) estão relacionados ao aparecimento das Doenças Crônicas Não Transmissíveis (DCNT) e aumento da mortalidade. Apesar de ser um índice tão valioso clinicamente, a avaliação da SCR é feita apenas pontualmente e envolve a utilização de equipamentos médicos pouco disponíveis para a população geral. Desta forma, há a necessidade de explorar novas tecnologias para a monitorização continua da SCR por equipamentos mais acessíveis. O objetivo deste projeto é utilizar tecnologias vestíveis acessíveis, associadas a algoritmos de Inteligência Artificial (IA), para a predição contínua da SCR com o intuito de identificar modificações relacionadas ao aparecimento da DCNT. Espera-se o desenvolvimento de algoritmos de predição da SCR baseados em sinais vitais obtidos por tecnologias vestíveis. Este projeto de pesquisa é observacional e longitudinal. Serão recrutados indivíduos saudáveis, com fatores de risco para DCNT e com DCNT. A primeira etapa será composta pela avaliação laboratorial da SCR. A segunda parte será composta pela coleta ambulatorial de sinais vitais onde os participantes vestirão uma camiseta inteligente com diversos sensores vestíveis embarcados. Finalmente, a terceira etapa consiste no desenvolvimento de algoritmos de IA que serão treinados a predizer a SCR baseado nos sinais vitais coletados pela camiseta inteligente. Os algoritmos de IA serão validados por testes estatísticos específicos. Além de futuramente impactar a prevenção das DCNT pela detecção precoce das modificações da SCR, a tecnologia aqui desenvolvida poderá ser utilizada ao longo dos programas de reabilitação física, permitindo ajustes individuais em tempo real, atuando diretamente na efetividade de tais programas. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa:
Mais itensMenos itens
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ):
Mais itensMenos itens
VEICULO: TITULO (DATA)
VEICULO: TITULO (DATA)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
FRADE, MARIA CECILIA MORAES; BELTRAME, THOMAS; GOIS, MARIANA DE OLIVEIRA; PINTO, ALLAN; TONELLO, SILVIA CRISTINA GARCIA DE MOURA; TORRES, RICARDO DA SILVA; CATAI, APARECIDA MARIA; JAAFAR, ZULKARNAIN. Toward characterizing cardiovascular fitness using machine learning based on unobtrusive data. PLoS One, v. 18, n. 3, p. 18-pg., . (18/19016-8, 16/22215-7, 17/09639-5, 18/22818-9, 19/16253-1)
MORAES FRADE, MARIA CECILIA; BELTRAME, THOMAS; VIANA, DAIANE ROBERTA; CARVALHO DA SILVA, MARCELA MARIA; GOIS, MARIANA DE OLIVEIRA; DE FACIO, CARINA ARAUJO; GONZAGA, LUANA APRECIDA; ARCURI, JULIANO FERREIRA; PIRES DI LORENZO, VALERIA AMORIM; CATAI, APARECIDA MARIA. Wearables to monitoring the activities daily living in patients post-hospitalization by COVID-19. European Respiratory Journal, v. 58, p. 3-pg., . (18/22818-9, 16/22215-7)