Detecção de estresse em tempo real usando dispositivos IoT e aprendizado profundo - Fernandes, Gabriel; Nazareth, Luiz; Viol, Rubia; Ströele, Victor (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP), 2025)
Doenças crônicas, como cardiovasculares, diabetes e câncer, têm o estresse diário como fator relevante em sua progressão. Este estudo propõe uma arquitetura com aprendizado profundo para detectar episódios de estresse em tempo real. Para tal, dados de dispositivos IoT sobre frequência cardíaca e localização do indivíduo foram utilizados. Um sistema móvel processa esses dados, identifica padrões de estresse e envia notificações em tempo real para o usuário. Os resultados demonstram que é possível detectar episódios de estresse, fornecendo alertas em tempo real ao usuário.