Pub Date : 2023-06-27DOI: 10.5753/sbcas_estendido.2023.229568
D. O. Vasconcelos, Márcia Ito
O objetivo é avaliar aplicativos de saúde mental utilizando o protocolo do padrão da ISO/TS 82304-2, a fim de verificar se os aplicativos bem avaliados pelo público teriam bons resultados em análises técnicas. Foram avaliados dois aplicativos nacionais e internacionais mais bem colocados após pesquisa na Google Play Store, assim como catalogação e seleção que foram avaliados conforme o protocolo. O nível de especificidade do método, assim como a falta de informações disponibilizadas pelos desenvolvedores dos aplicativos foram obstáculos para o estudo. Os resultados obtidos e a qualidade das fontes de informações disponibilizadas sobre os apps foram considerados negativos para o cenário da saúde. Notou-se ainda que aplicativos em destaque pela nota e quantidade de downloads não necessariamente são dotados de alto nível de excelência.
{"title":"Avaliação de Aplicativos de Saúde Mental","authors":"D. O. Vasconcelos, Márcia Ito","doi":"10.5753/sbcas_estendido.2023.229568","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229568","url":null,"abstract":"O objetivo é avaliar aplicativos de saúde mental utilizando o protocolo do padrão da ISO/TS 82304-2, a fim de verificar se os aplicativos bem avaliados pelo público teriam bons resultados em análises técnicas. Foram avaliados dois aplicativos nacionais e internacionais mais bem colocados após pesquisa na Google Play Store, assim como catalogação e seleção que foram avaliados conforme o protocolo. O nível de especificidade do método, assim como a falta de informações disponibilizadas pelos desenvolvedores dos aplicativos foram obstáculos para o estudo. Os resultados obtidos e a qualidade das fontes de informações disponibilizadas sobre os apps foram considerados negativos para o cenário da saúde. Notou-se ainda que aplicativos em destaque pela nota e quantidade de downloads não necessariamente são dotados de alto nível de excelência.","PeriodicalId":354386,"journal":{"name":"Anais Estendidos do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)","volume":"17 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126738476","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-27DOI: 10.5753/sbcas_estendido.2023.229629
Camila Munzlinger, Igor Yepes, Rafael Rieder
O trabalho cotidiano de um médico radiologista se mostra deveras árduo, devido a demanda de diagnósticos e laudos requeridos em laboratórios de análises clínicas, a sobrecarga de horas de trabalho e a falta de tempo para a realização de um atendimento coerente com as necessidades dos pacientes. Com isso em mente, este artigo apresenta um sistema baseado em redes neurais convolucionais desenvolvido para auxiliar profissionais radiologistas na sua rotina de trabalho, agilizando diagnósticos e disponibilizando tempo para atendimento mais humanizado. O estudo faz adaptação de um modelo inteligente ResNet-50 utilizando a técnica de transfer learning, com o intuito de predizer doenças pulmonares em imagens de raios-X, sendo elas Covid-19, pneumonia e tuberculose. Após o treinamento do modelo considerando uma base de dados aberta, com imagens validadas, alcançou-se uma acurácia geral de ∼89% na predição de diagnósticos para as doenças citadas.
{"title":"Uso de uma Rede Neural Convolucional para Análise de Exames de Radiografia de Pulmão com Detecção de Covid-19, Pneumonia e Tuberculose","authors":"Camila Munzlinger, Igor Yepes, Rafael Rieder","doi":"10.5753/sbcas_estendido.2023.229629","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229629","url":null,"abstract":"O trabalho cotidiano de um médico radiologista se mostra deveras árduo, devido a demanda de diagnósticos e laudos requeridos em laboratórios de análises clínicas, a sobrecarga de horas de trabalho e a falta de tempo para a realização de um atendimento coerente com as necessidades dos pacientes. Com isso em mente, este artigo apresenta um sistema baseado em redes neurais convolucionais desenvolvido para auxiliar profissionais radiologistas na sua rotina de trabalho, agilizando diagnósticos e disponibilizando tempo para atendimento mais humanizado. O estudo faz adaptação de um modelo inteligente ResNet-50 utilizando a técnica de transfer learning, com o intuito de predizer doenças pulmonares em imagens de raios-X, sendo elas Covid-19, pneumonia e tuberculose. Após o treinamento do modelo considerando uma base de dados aberta, com imagens validadas, alcançou-se uma acurácia geral de ∼89% na predição de diagnósticos para as doenças citadas.","PeriodicalId":354386,"journal":{"name":"Anais Estendidos do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)","volume":"279 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"123057461","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-27DOI: 10.5753/sbcas_estendido.2023.229367
G. R. Pereira, L. F. Costa, Fabio Kon
O processo de regionalização de saúde no Brasil tem o objetivo de garantir o direito à saúde da população, reduzindo as desigualdades sociais e territoriais. Uma região de saúde é composta por uma coleção de municípios adjacentes, organizados para promover uma maior eficiência no acesso aos serviços de saúde. Os gestores têm autonomia para identificar as regiões de saúde, sem critérios pré-estabelecidos. Logo, uma ferramenta orientada por dados que auxilie suas análises pode ser de grande utilidade. Esta pesquisa teve como objetivo analisar o processo de regionalização da saúde utilizando dados de fluxos de pacientes a partir do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIHSUS). Através de técnicas de sistemas complexos, analisamos a rede de movimentação de pacientes propondo meios de avaliação e visualização do comportamento das regiões de saúde em cada estado brasileiro. Entre os principais resultados, observamos que a movimentação de pacientes está relacionada às regiões de saúde. Para apoiar à elaboração de políticas públicas com base em evidências, implementamos uma plataforma web exibindo todas as análises desenvolvidas de forma acessível e interativa.
{"title":"Análise e visualização do processo de regionalização do tema Único de Saúde (SUS): Uma perspectiva em sistemas complexos","authors":"G. R. Pereira, L. F. Costa, Fabio Kon","doi":"10.5753/sbcas_estendido.2023.229367","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229367","url":null,"abstract":"O processo de regionalização de saúde no Brasil tem o objetivo de garantir o direito à saúde da população, reduzindo as desigualdades sociais e territoriais. Uma região de saúde é composta por uma coleção de municípios adjacentes, organizados para promover uma maior eficiência no acesso aos serviços de saúde. Os gestores têm autonomia para identificar as regiões de saúde, sem critérios pré-estabelecidos. Logo, uma ferramenta orientada por dados que auxilie suas análises pode ser de grande utilidade. Esta pesquisa teve como objetivo analisar o processo de regionalização da saúde utilizando dados de fluxos de pacientes a partir do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIHSUS). Através de técnicas de sistemas complexos, analisamos a rede de movimentação de pacientes propondo meios de avaliação e visualização do comportamento das regiões de saúde em cada estado brasileiro. Entre os principais resultados, observamos que a movimentação de pacientes está relacionada às regiões de saúde. Para apoiar à elaboração de políticas públicas com base em evidências, implementamos uma plataforma web exibindo todas as análises desenvolvidas de forma acessível e interativa.","PeriodicalId":354386,"journal":{"name":"Anais Estendidos do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)","volume":"20 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"132430124","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-27DOI: 10.5753/sbcas_estendido.2023.229693
J. Ribeiro, Lina Garcés
Com a evolução da Internet-das-Coisas (IoT, em inglês) e suas operações em diferentes domínios, se faz necessário focar na segurança e privacidade dos dados dos usuários. Este trabalho investiga e propõe uma abordagem para a especificação e adequação de requisitos para sistemas de IoT na área da saúde, usando a aplicação DiaMant@Home como cenário de adequação à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Foi usado o Goal Oriented Requirement Engineering (GORE), um método na engenharia de software para a especificação de requisitos. Como resultado, foi proposto um conjunto de requisitos funcionais e não funcionais que podem ser reutilizados para sistemas de IoT na saúde que precisem se adequar à LGPD, apoiando a etapa de design de software atrelados aos aspectos de segurança e privacidade em sistemas de IoT para proteção de dados sensíveis e garantia de integridade da aplicação.
{"title":"Especificação de requisitos de design de software para sistemas de IoT conforme a LGPD: Resultados de aplicação em um sistema de assistência para pacientes com Diabetes Mellitus.","authors":"J. Ribeiro, Lina Garcés","doi":"10.5753/sbcas_estendido.2023.229693","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229693","url":null,"abstract":"Com a evolução da Internet-das-Coisas (IoT, em inglês) e suas operações em diferentes domínios, se faz necessário focar na segurança e privacidade dos dados dos usuários. Este trabalho investiga e propõe uma abordagem para a especificação e adequação de requisitos para sistemas de IoT na área da saúde, usando a aplicação DiaMant@Home como cenário de adequação à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Foi usado o Goal Oriented Requirement Engineering (GORE), um método na engenharia de software para a especificação de requisitos. Como resultado, foi proposto um conjunto de requisitos funcionais e não funcionais que podem ser reutilizados para sistemas de IoT na saúde que precisem se adequar à LGPD, apoiando a etapa de design de software atrelados aos aspectos de segurança e privacidade em sistemas de IoT para proteção de dados sensíveis e garantia de integridade da aplicação.","PeriodicalId":354386,"journal":{"name":"Anais Estendidos do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)","volume":"77 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131785358","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-27DOI: 10.5753/sbcas_estendido.2023.229452
Gustavo André Setti Cassel, R. R. Righi, M. Bez
Este artigo apresenta SmartVSO - um modelo computacional de uma arquitetura hierárquica, escalável, fog-cloud, que processa sinais vitais com serviços de saúde implementados como funções serverless. Heurísticas favorecem sinais vitais de pessoas com problemas de saúde, a fim de obterem resultados com baixo tempo de resposta mesmo durante picos de uso. Consideramos um mecanismo recursivo de offloading de sinais vitais sinais entre fog nodes e cloud, a fim de distribuir o processamento baseado em semânticas da saúde. Experimento realizado com 80.000 sinais vitais indica que o modelo proposto processa 60% dos sinais vitais urgentes em até 5,3 segundos, enquanto 60% dos sinais vitais de pessoas saudáveis são consumidos em até 1 hora e 54 minutos.
{"title":"Hierarchical fog-cloud architecture to process priority-oriented health services with serverless computing","authors":"Gustavo André Setti Cassel, R. R. Righi, M. Bez","doi":"10.5753/sbcas_estendido.2023.229452","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229452","url":null,"abstract":"Este artigo apresenta SmartVSO - um modelo computacional de uma arquitetura hierárquica, escalável, fog-cloud, que processa sinais vitais com serviços de saúde implementados como funções serverless. Heurísticas favorecem sinais vitais de pessoas com problemas de saúde, a fim de obterem resultados com baixo tempo de resposta mesmo durante picos de uso. Consideramos um mecanismo recursivo de offloading de sinais vitais sinais entre fog nodes e cloud, a fim de distribuir o processamento baseado em semânticas da saúde. Experimento realizado com 80.000 sinais vitais indica que o modelo proposto processa 60% dos sinais vitais urgentes em até 5,3 segundos, enquanto 60% dos sinais vitais de pessoas saudáveis são consumidos em até 1 hora e 54 minutos.","PeriodicalId":354386,"journal":{"name":"Anais Estendidos do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)","volume":"39 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128343882","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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