H-Watch
Carregando...
Citações na Scopus
Tipo de produção
Trabalho de Conclusão de Curso
Data
2021-12-08
Autores
Almeida, Bruno Calixta
Costa, Danilo Ferreira
Hayahi, Lucas Henrique Kazuo
Figueiredo, Oscar Gonçalves
Okama, Ricardo Seiki
Assato, Sabrina Midori
Costa, Danilo Ferreira
Hayahi, Lucas Henrique Kazuo
Figueiredo, Oscar Gonçalves
Okama, Ricardo Seiki
Assato, Sabrina Midori
Orientador
Tonidandel, Flavio
Periódico
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Citação
Texto completo (DOI)
Palavras-chave
inteligência artificial,detecção de queda,saúde de idosos,artificial intelligence,fall detection,elderly health
Resumo
Este trabalho propõe-se a desenvolver um sistema de monitoramento da saúde de idosos, composto por um protótipo do circuito elétrico de uma Pulseira Sensorizada (hardware), juntamente a um aplicativo de smartphone. Neste sentido, a frequência e oximetria de pulso do paciente é monitorada, sendo possível detectar a ocorrência de quedas e, quando necessário, o sistema comunica um responsável e aciona ajuda médica através do aplicativo. Fornecendo assim mais independência para o idoso por não necessitar de uma pessoa para monitorá-lo constantemente. A revisão bibliográfica, bem como os sensores utilizados para a detecção de queda e monitoramento da frequência e oximetria de pulso, aliada ao método de aprendizagem que foi utilizado para a inteligência artificial, possibilitaram a definição das erramentas e técnicas necessárias para o delineamento da solução proposta. O protótipo possui compromisso com diminuição de custos em relação a modelos semelhantes já existentes no mercado, de modo a torná-la mais acessível e viável ao uso cotidiano. Como interface de usuário foi adotado o smartphone em virtude de sua flexibilidade na criação de interfaces, utilizando um aplicativo para exibir os parâmetros coletados pelo hardware, e quando necessário acionar a lista de contatos salva no mesmo, para contactar o número de emergência salvo. Através de testes realizados, comprovou-se o funcionamento do hardware na coleta dos parâmetros dos sensores e envio para o banco de dados, e através dos dados de quedas gerados pelos membros do grupo, o desenvolvimento da inteligência artificial para a detecção de quedas. O aplicativo lê os dados de frequência cardíaca e oximetria para monitoramento e exibição na tela principal. Em caso de queda, o aplicativo recebe essa informação da inteligência artificial, gerando os alertas para os responsáveis.
This work proposes to develop a health monitoring system for the elderly, consisting of a prototype of the electrical circuit of a Sensorized Wristband (hardware), together with a smartphone application. In this sense, the patient’s pulse frequency and oximetry is monitored, making it possible to detect the occurrence of falls and, when necessary, the system communicates a responsible person and triggers medical help through the application. Thus providing more independence for the elderly as they do not need a person to constantly monitor them.The literature review, as well as the sensors used for fall detection and frequency monitoring and pulse oximetry, combined with the learning method that was used for artificial intelligence, allowed the definition of the tools and techniques necessary to design the proposed solution. . The prototype is committed to reducing costs compared to similar models already on the market, in order to make it more accessible and viable for everyday use. smartphone was adopted as a user interface due to its flexibility in creating interfaces, using an application to display the parameters collected by hardware, and when necessary, trigger the contact list saved in it, to contact the saved emergency number. Through tests carried out, it was proved the operation of hardware in collecting the parameters of sensors and sending them to the database, and through the data of falls generated by the members of the group, the development of artificial intelligence for detection of falls. The app reads heart rate and oximetry data for monitoring and display on the main screen. In case of a crash, the application receives this information from artificial intelligence, generating alerts for those responsible.
This work proposes to develop a health monitoring system for the elderly, consisting of a prototype of the electrical circuit of a Sensorized Wristband (hardware), together with a smartphone application. In this sense, the patient’s pulse frequency and oximetry is monitored, making it possible to detect the occurrence of falls and, when necessary, the system communicates a responsible person and triggers medical help through the application. Thus providing more independence for the elderly as they do not need a person to constantly monitor them.The literature review, as well as the sensors used for fall detection and frequency monitoring and pulse oximetry, combined with the learning method that was used for artificial intelligence, allowed the definition of the tools and techniques necessary to design the proposed solution. . The prototype is committed to reducing costs compared to similar models already on the market, in order to make it more accessible and viable for everyday use. smartphone was adopted as a user interface due to its flexibility in creating interfaces, using an application to display the parameters collected by hardware, and when necessary, trigger the contact list saved in it, to contact the saved emergency number. Through tests carried out, it was proved the operation of hardware in collecting the parameters of sensors and sending them to the database, and through the data of falls generated by the members of the group, the development of artificial intelligence for detection of falls. The app reads heart rate and oximetry data for monitoring and display on the main screen. In case of a crash, the application receives this information from artificial intelligence, generating alerts for those responsible.