2021 / Artigos Científicos

An architecture’s propose based on linked data and IoT to improve the health service

Abstract: Despite the efforts of the Ministry of Health, the Brazilian public health service is still precarious, mainly due to the difficulty in accessing the patient’s health history during the medical consultation. This paper proposes an intelligent health scenario that captures, enriches and provides clinical, regulatory, drug information and similar cases in real time in order to improve the quality of Primary Health Care. This scenario uses inferring mechanisms that allow the extraction and add value to relevant clinical information, helping physicians make better diagnoses and prescriptions. Its construction results from the integration of Wearable and Linked Data technologies in Electronic Health Records context.

2019 / Artigos Científicos

O Desafio da Utilização de Tecnologias Computacionais para Suporte a Crianças com Transtorno do Espectro Autista

Resumo: O Transtorno do Espectro Autista (TEA) está entre os problemas de saúde mental que mais prejudicam o desenvolvimento infantil. Em geral, pessoas com o autismo precisam de suporte de habilidades linguísticas, comportamentais e sociais para serem bem-sucedidas. O presente trabalho buscou conhecer os principais desafios vivenciados por crianças com TEA e seus familiares/cuidadores, com base nas dificuldades relatadas pelos próprios familiares destas crianças e pela equipe multiprofissional que as acompanha. Os resultados encontrados podem subsidiar pesquisas futuras voltadas à atenuação dessas necessidades.

2017 / Artigos Científicos

USANDO O CLASSIFICADOR NAIVE BAYES PARA GERAÇÃO DE ALERTAS DE RISCO DE ÓBITO INFANTIL

Resumo: GISSA é um sistema inteligente para a tomada de decisões em saúde focado no cuidado materno infantil. Neste sistema, vários alertas são gerados nos cinco domínios da saúde (clínico-epidemiológico, normativo, administrativo, gestão do conhecimento, conhecimento compartilhado). O sistema se propõe a contribuir para a redução da mortalidade infantil no Brasil. Este artigo apresenta o LAIS, um mecanismo inteligente que usa aprendizado de máquina para gerar alertas de risco de mortalidade infantil no GISSA. Para tanto, este trabalho usa uma metodologia baseada na mineração de dados para alcançar um modelo de aprendizagem capaz de calcular a probabilidade de um recém-nascido morrer. Os testes mostram que o classificador Naive Bayes é o mais adequado para este propósito, apresentando bons resultados, com área da curva ROC de 92,1%. O trabalho reúne bases de dados do Ministério da Saúde, SIM e SINASC, para o treinamento de algoritmos de classificação, identificando relações entre dados de nascimento e de morte de crianças com menos de um an. Durante o processo metodológico foi utilizado o algoritmo spread subsample, que aplica sub-amostragem, melhorando os resultados do modelo.

2017 / Artigos Científicos

A Mobile Health Solution for Diseases Control Transmitted by Aedes Aegypti Mosquito using Predictive Classifiers

Abstract: In healthcare, uncertainty moments are frequent, especially when they come from diseases with similar signals and symptoms. This work proposes a mobile health application based on predictive classifiers as inference mechanism capable to support health professionals in the identification of diseases transmitted by the Aedes Aegypti mosquito. The proposed system identifies the most probable disease in the case of dengue and chikungunya, given a set of symptoms presented by a patient. This work evaluates the experiments by crossvalidation using real data, and the results show that decision tree perform well for the proposed solution.

Capitulo de Livro

Comunidades de Prática e Saúde: Uma introdução ao tema

O diálogo entre a educação permanente, colaboração interprofissional e comunidades de práticas na saúde se impõe como uma necessidade atual e inadiável. Como explicar esse imperativo? Seria porque as equipes de Saúde da Família realizam ações que não produzem bens, mas serviços que são processados, em grande parte, por um trabalho imaterial? Seria porque as ações e interações que constituem as relações entre organizações, equipes, profissionais e pacientes adquiririam uma autonomia deliberada, intencional e dirigida por processos colaborativos? Seria porque, finalmente, tomamos consciência de que o SUS sofre de uma subutilização das competências profissionais e da lentidão na implantação de uma rede de colaboração inserida efetivamente nas práticas cotidianas?

Sem categoria

Cloud Lariisa: a Context-aware Framework For a Public Health Environment Based On Cloud Computing Concept

Abstract: LARIISA is a framework that makes use of context-aware and ontology technologies to support decision making and governance in the public health sector. It is able to perceive the status of epidemiological emergencies and adapt itself in real time to a risk situation. This paper presents the LARIISA’s cloud computing version, LARIISA’s second rendition, whose main aim is to provide a software platform enabling the “facilities-like” offering of healthcare infra-structure, middleware and applications. It will also provide features to facilitate the description, publication, discovery and integration of both public and private healthcare software systems in an open way.

2013 / Artigos Científicos

A Home Care Prototype Based On The Brazilian Digital Tv For a Health Management System

Abstract: Systems based on Information and Communication Technology have been designed to meet needs related to the management of processes involved in home care activities. However, most products on the market today are expensive and there is a great need of low-cost products, accessible to all people in disadvantage (Classes D and E). This paper presents the Diga-Saúde, a low-cost prototype that provides home care services through a main user Digital TV Interactive interface. It takes advantage of the popularity scheduled for the Brazilian Digital TV. The Diga-Saúde has been used on the LARIISA project, a governance decision-making support model for public health systems centered on the family. To connect LARIISA and the Diga-Saúde, we use LISA – LARIISA Integration System – a highly expansible system that aims at facilitating the inclusion and exclusion of context providers, even if they have not originally been conceived for the LARIISA interface.