Detecção de estresse em tempo real usando dispositivos IoT e aprendizado profundo
Resumo
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.Referências
Bauer, M. E. (2002). Estresse. Ciência hoje, 30(179):20–25.
Can, Y. S., Chalabianloo, N., Ekiz, D., Fernandez-Alvarez, J., Repetto, C., Riva, G., Iles-Smith, H., and Ersoy, C. (2020). Real-life stress level monitoring using smart bands in the light of contextual information. IEEE Sensors Journal, 20(15):8721–8730.
Chollet, F. (2015). Keras. Accessed: 2024-05-15.
Dieleman, J. L., Cao, J., Chapin, A., Chen, C., Li, Z., Liu, A., Horst, C., Kaldjian, A., Matyasz, T., Scott, K. W., et al. (2020). Us health care spending by payer and health condition, 1996-2016. Jama, 323(9):863–884.
Foundation, A. S. (2024). Apache airflow.
Gedam, S. and Paul, S. (2021). A review on mental stress detection using wearable sensors and machine learning techniques. IEEE Access, 9:84045–84066.
Nurmi, J. and Lohan, E. S. (2021). Systematic review on machine-learning algorithms used in wearable-based ehealth data analysis. IEEE Access, 9:112221–112235.
Risch, M., Grossmann, K., Aeschbacher, S., Weideli, O. C., Kovac, M., Pereira, F., Wohlwend, N., Risch, C., Hillmann, D., Lung, T., et al. (2022). Investigation of the use of a sensor bracelet for the presymptomatic detection of changes in physiological parameters related to covid-19: an interim analysis of a prospective cohort study (covi-gapp). BMJ open, 12(6):e058274.
Sergio, W. L., di Iorio Silva, G., Ströele, V., and Dantas, M. A. R. (2023). An Architecture Proposal to Support E-Healthcare Notifications, page 157–170. Springer International Publishing.
Zhao, L., Niu, X., Wang, L., Niu, J., Zhu, X., and Dai, Z. (2023). Stress detection via multimodal multitemporal-scale fusion: A hybrid of deep learning and handcrafted feature approach. IEEE Sensors Journal, 23(22):27817–27827.
Can, Y. S., Chalabianloo, N., Ekiz, D., Fernandez-Alvarez, J., Repetto, C., Riva, G., Iles-Smith, H., and Ersoy, C. (2020). Real-life stress level monitoring using smart bands in the light of contextual information. IEEE Sensors Journal, 20(15):8721–8730.
Chollet, F. (2015). Keras. Accessed: 2024-05-15.
Dieleman, J. L., Cao, J., Chapin, A., Chen, C., Li, Z., Liu, A., Horst, C., Kaldjian, A., Matyasz, T., Scott, K. W., et al. (2020). Us health care spending by payer and health condition, 1996-2016. Jama, 323(9):863–884.
Foundation, A. S. (2024). Apache airflow.
Gedam, S. and Paul, S. (2021). A review on mental stress detection using wearable sensors and machine learning techniques. IEEE Access, 9:84045–84066.
Nurmi, J. and Lohan, E. S. (2021). Systematic review on machine-learning algorithms used in wearable-based ehealth data analysis. IEEE Access, 9:112221–112235.
Risch, M., Grossmann, K., Aeschbacher, S., Weideli, O. C., Kovac, M., Pereira, F., Wohlwend, N., Risch, C., Hillmann, D., Lung, T., et al. (2022). Investigation of the use of a sensor bracelet for the presymptomatic detection of changes in physiological parameters related to covid-19: an interim analysis of a prospective cohort study (covi-gapp). BMJ open, 12(6):e058274.
Sergio, W. L., di Iorio Silva, G., Ströele, V., and Dantas, M. A. R. (2023). An Architecture Proposal to Support E-Healthcare Notifications, page 157–170. Springer International Publishing.
Zhao, L., Niu, X., Wang, L., Niu, J., Zhu, X., and Dai, Z. (2023). Stress detection via multimodal multitemporal-scale fusion: A hybrid of deep learning and handcrafted feature approach. IEEE Sensors Journal, 23(22):27817–27827.
Publicado
20/07/2025
Como Citar
FERNANDES, Gabriel; NAZARETH, Luiz; VIOL, Rubia; STRÖELE, Victor.
Detecção de estresse em tempo real usando dispositivos IoT e aprendizado profundo. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO UBÍQUA E PERVASIVA (SBCUP), 17. , 2025, Maceió/AL.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2025
.
p. 161-170.
ISSN 2595-6183.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbcup.2025.9297.
