Risk situation detector for elderly people based on time series analysis - Much, Maicon Diogo; Marcon, Cesar Augusto Missio (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2025)
Pessoas em idade avançada estão mais expostas a situações de risco como quedas, alterações bruscas em sinais vitais e desmaios. Estas situações se tornam mais comuns neste estágio da vida devido à diminuição natural da capacidade do corpo de coordenar os movimentos de forma adequada. Inúmeros estudos já propuseram sistemas de monitorização da saúde desta faixa populacional, porém o uso destes sistemas em situações reais mostrou que esta abordagem ainda é insuficiente para que uma situação de risco possa ser diferenciada com precisão de atividades da vida diária. Este projeto propõe o desenvolvimento de um sistema de monitoração da saúde de idosos eficaz e confiável, através da coleta contínua de séries temporais extraídas de sensores de movimento associados à sinais vitais. Para esta avaliação foi criado um ambiente composto por um simulador de dispositivo wearable, um simulador de aplicativo de celular e um simulador de sistema em nuvem, muito próximo ao cenário real. Este sistema, em seu modelo final, apresentou uma acurácia geral de 97%, mostrando que a fusão de sensores em uma arquitetura de análise contínua de dados contribui para o aumento da capacidade de detecção de risco em idosos.