NextGISSA, um Sistema Inteligente para Monitoramento e Predição de Hipertensão Arterial em uma Plataforma de Saúde Digital
Resumo
This paper presents NextGISSA, an intelligent system for the prediction of Arterial Hypertension (AH) by monitoring the patient's vital signs, clinical history and contextual information in real time. A wearable device (smartwatch) is used to collect the patient's vital signs, and for the context of AH prediction, possible intelligent solutions that meet clinical requirements are investigated, such as the classic Machine Learning algorithm supported by ontologies in helping the cognitive processes developed in decision making. It was concluded that NextGISSA responds to the scarcity of studies with a practical proposition that bring together IoT and intelligent systems aimed at hypertensive patients.
Palavras-chave:
IoT, Machine Learning, High Blood Pressure
Referências
AL-AZZAM, M. K.; ALAZZAM, M. B. Smart city and Smart-Health framework, challenges and opportunities. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, v. 10, n. 2, p. 171–176, 2019.
BARRETO Ivana; MONTEIRO Odorico; OLIVEIRA, Mauro. SmartRES - Uma plataforma IoT para Monitoramento Inteligente em Saúde e sua Aplicação no Contexto da COVID-19 , Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS): 2020: Anais do XX Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde.
COSTA FILHO, Raimundo Valter. Smart-Gissa, Um Sistema Para Governança em Saúde Digital Baseado em Aprendizado de Máquina. Tese apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Teleinformática do Centro de Ciências e Tecnologia da Universidade Federal do Ceará, como requisito parcial à obtenção do título de Doutor em Engenharia de Teleinformática. FORTALEZA. 2021.
DJANGO. Disponivel em: <https://www.djangoproject.com>. Acesso: 04/Set/2022.
El Attaoui, Amina, et al. "Wireless medical sensor network for blood pressure monitoring based on machine learning for real-time data classification." Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing 12.9 (2021): 8777-8792.
FREITAS, Nicodemos. Predição de Casos de Arboviroses na Cidade de Fortaleza-CE Utilizando Internet das Coisas e Aprendizado de Máquina/ Nicodemos Freitas. – 2021. Dissertação (mestrado) – Universidade Federal do Ceará, Centro de Ciências, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Fortaleza, 2021.
FREITAS, Renato; LIMA, Cleilton; BRAGA, Oton; LOPES, Gabriel; ANDRADE, Odorico; OLIVEIRA, Mauro. Using Linked Data in the Data Integration for Maternal and Infant Death Risk of the SUS in the GISSA Project. Conference: the 23rd Brazillian Symposium. October 2017. [link].
ISTEPANIAN, Robert S.H. and LACAL, Jose C. Emerging Mobile Communication Technologies for Health: Some Imperative notes on m-health. Conference: Engineering in Medicine and Biology Society, 2003. Proceedings of the 25th Annual International Conference of the IEEE. Octuber,2003.
JUNG, E.-Y. et al. Mobile healthcare application with EMR interoperability for diabetes patients. Cluster Computing, Sep. 2014. Volume 17, PP 871-880.
JUNG, E.-Y. et al. Development of U-healthcare monitoring system based on context- aware for knowledge service. Multimedia Tools and Applications, April 2015. Volume 74, pp 2467-2482.
MALACHIAS, M. V. B. (Org.). 7a Diretriz Brasileira de Hipertensão Arterial. Arq Bras Cardiol, v.107, n.3, p. 1-103, 2016.
PYTHON. Python is a programming language that lets you work quickly and integrate systems more effectively. Disponivel em: <https://www.python.org/>. Acesso: 04/Set/2022.
POSTGRESQL. PostgreSQL: The World's Most Advanced Open Source Relational Database. Disponivel em: <https://www.postgresql.org/>. Acesso: 04/Set/2022.
REACTJS, React Uma biblioteca JavaScript para criar interfaces de usuário.Disponivel em: <https://reactjs.org/>. Acesso: 04/Set/2022.
SILVA, Cristiano; ALVES, Joyce; BRAGA, Oton; JÚNIOR, José; ANDRADE, Luiz; OLIVEIRA, Antônio. Usando o Classificador Naive Bayes para Geração de Alertas de Risco de Óbito Infantil. Revista Eletrônica de Sistemas de Informação. 2017/08/31.
VEIGA, Jeangrei Emanoelli. Um sistema d-Health para auxiliar na promoção de um estilo de vida saudável em hipertensos. 2017. 69 f. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, 2017.
VIGITEL, Brasil. Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico. Brasília : Ministério da Saúde, 2021.
BARRETO Ivana; MONTEIRO Odorico; OLIVEIRA, Mauro. SmartRES - Uma plataforma IoT para Monitoramento Inteligente em Saúde e sua Aplicação no Contexto da COVID-19 , Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS): 2020: Anais do XX Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde.
COSTA FILHO, Raimundo Valter. Smart-Gissa, Um Sistema Para Governança em Saúde Digital Baseado em Aprendizado de Máquina. Tese apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Teleinformática do Centro de Ciências e Tecnologia da Universidade Federal do Ceará, como requisito parcial à obtenção do título de Doutor em Engenharia de Teleinformática. FORTALEZA. 2021.
DJANGO. Disponivel em: <https://www.djangoproject.com>. Acesso: 04/Set/2022.
El Attaoui, Amina, et al. "Wireless medical sensor network for blood pressure monitoring based on machine learning for real-time data classification." Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing 12.9 (2021): 8777-8792.
FREITAS, Nicodemos. Predição de Casos de Arboviroses na Cidade de Fortaleza-CE Utilizando Internet das Coisas e Aprendizado de Máquina/ Nicodemos Freitas. – 2021. Dissertação (mestrado) – Universidade Federal do Ceará, Centro de Ciências, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Fortaleza, 2021.
FREITAS, Renato; LIMA, Cleilton; BRAGA, Oton; LOPES, Gabriel; ANDRADE, Odorico; OLIVEIRA, Mauro. Using Linked Data in the Data Integration for Maternal and Infant Death Risk of the SUS in the GISSA Project. Conference: the 23rd Brazillian Symposium. October 2017. [link].
ISTEPANIAN, Robert S.H. and LACAL, Jose C. Emerging Mobile Communication Technologies for Health: Some Imperative notes on m-health. Conference: Engineering in Medicine and Biology Society, 2003. Proceedings of the 25th Annual International Conference of the IEEE. Octuber,2003.
JUNG, E.-Y. et al. Mobile healthcare application with EMR interoperability for diabetes patients. Cluster Computing, Sep. 2014. Volume 17, PP 871-880.
JUNG, E.-Y. et al. Development of U-healthcare monitoring system based on context- aware for knowledge service. Multimedia Tools and Applications, April 2015. Volume 74, pp 2467-2482.
MALACHIAS, M. V. B. (Org.). 7a Diretriz Brasileira de Hipertensão Arterial. Arq Bras Cardiol, v.107, n.3, p. 1-103, 2016.
PYTHON. Python is a programming language that lets you work quickly and integrate systems more effectively. Disponivel em: <https://www.python.org/>. Acesso: 04/Set/2022.
POSTGRESQL. PostgreSQL: The World's Most Advanced Open Source Relational Database. Disponivel em: <https://www.postgresql.org/>. Acesso: 04/Set/2022.
REACTJS, React Uma biblioteca JavaScript para criar interfaces de usuário.Disponivel em: <https://reactjs.org/>. Acesso: 04/Set/2022.
SILVA, Cristiano; ALVES, Joyce; BRAGA, Oton; JÚNIOR, José; ANDRADE, Luiz; OLIVEIRA, Antônio. Usando o Classificador Naive Bayes para Geração de Alertas de Risco de Óbito Infantil. Revista Eletrônica de Sistemas de Informação. 2017/08/31.
VEIGA, Jeangrei Emanoelli. Um sistema d-Health para auxiliar na promoção de um estilo de vida saudável em hipertensos. 2017. 69 f. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, 2017.
VIGITEL, Brasil. Vigilância de Fatores de Risco e Proteção para Doenças Crônicas por Inquérito Telefônico. Brasília : Ministério da Saúde, 2021.
Publicado
07/11/2022
Como Citar
JUNIOR, Francisco; QUINTINO, Joyce; FREITAS, Renato; MONTEIRO, Odorico; CRISTINA, Ivana; OLIVEIRA, Mauro.
NextGISSA, um Sistema Inteligente para Monitoramento e Predição de Hipertensão Arterial em uma Plataforma de Saúde Digital. In: WORKSHOP DE FERRAMENTAS E APLICAÇÕES - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS MULTIMÍDIA E WEB (WEBMEDIA), 28. , 2022, Curitiba.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2022
.
p. 119-122.
ISSN 2596-1683.
DOI: https://doi.org/10.5753/webmedia_estendido.2022.227224.
