Detecção de Quedas e Crises Epilépticas com Dispositivo Vestível utilizando TinyML e ESP32 - Quinto, Francisco Thiago Barbosa; Lima, Thiago de Sena; Brito, Fábio Timbó; Santos, José Daniel de Alencar (Anais do Workshop de Inovação, Desenvolvimento, Educação e Inclusão com Ações Maker (IDEIA); 2026: Anais do II Workshop de Inovação, Desenvolvimento, Educação e Inclusão com Ações Maker, 2026)
A epilepsia é uma condição neurológica crônica que afeta cerca de 50 milhões de pessoas globalmente, demandando soluções que garantam a segurança e a agilidade no atendimento emergencial. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema vestível baseado no microcontrolador ESP32 para o monitoramento contínuo de idosos e pacientes epilépticos. O objetivo central é a detecção autônoma de quedas e crises convulsivas por meio de sensores inerciais. A metodologia envolveu a criação de um conjunto de dados baseado em perfis de aceleração da literatura especializada, seguido pelo treinamento de um classificador de inteligência artificial na plataforma Edge Impulse. Utilizando a abordagem de TinyML, o modelo foi embarcado diretamente no hardware, permitindo inferências em tempo real com baixa latência e sem a necessidade do envio de dados a servidores, o que preserva a privacidade do usuário. Os resultados indicam que a computação de borda é eficaz para esta aplicação, permitindo o funcionamento do dispositivo de forma offline. Conclui-se que a solução oferece uma camada adicional de segurança, mitigando riscos de atraso no socorro e promovendo maior autonomia aos usuários.