Informações
Nível de aprovação pela UnB
Aprovado pela UnB
Nome Completo do Proponente
Genaína Nunes Rodrigues
Matrícula UnB
1036602
Unidade acadêmica da UnB
genaina@unb.br
Link Cúrriculo Lattes
Título da Proposta
Implementação de uma Body Sensor Network para o diagnóstico remoto e eficiente de pacientes com COVID-19
Sumário Executivo da Proposta
Um dos problemas atuais em virtude da crise provocada pelo COVID-19 é a superlotação dos hospitais e centros médicos. Uma forma de contornar tal problema, poderia ser viabilizar um monitoramento dos sinais vitais dos pacientes à distância por meio de uma infraestrutura robusta que permita os médicos acompanharem seus pacientes remotamente. Melhorias em comunicações sem fio, em projetos de sensores, e tecnologias de armazenamento de energia tem permitido a criação de redes de sensores sem fio verdadeiramente pervasivas. Unindo tais conceitos com o avanço na pesquisa em biomedicina, torna possível a criação de dispositivos integrados para o monitoramento de sinais vitais por meio dos conhecidos Body Sensor Networks (BSN). O principal objetivo de uma BSN é de monitorar continuamente os sinais vitais de um indivíduo, ajustando sua configuração de acordo com o estado de risco do paciente. Esse projeto tem como objetivo principal implementar uma BSN como um aplicativo com suporte de sensores com suporte a monitoramento de sinais vitais para auxiliar, em particular, o diagnóstico e o acompanhamento de pacientes com o COVID-19 de forma simples, com baixo custo, e auxiliando assim a evitar o colapso do sistema médico-hospitalar.
Tipo da Proposta
Palavras-chave
Body sensor network, métodos de classificação, amostragem, sistemas auto-adaptativos
Número de Integrantes da Equipe
7
Nome dos Integrantes da UnB
André Luiz Cançado, Eduardo Nakano, Léo Moraes, Gabriel Levi Gomes, Carlos Eduardo Taborda Lottermann, Túlio Paixão Santos, Guilherme Dias Malvão
Há integrantes externos à UnB?
Não
Possui apoio de Grupo de Pesquisa Certificado pela UnB no CNPq?
Sim
Nome/Link do Grupo de Pesquisa certificado no CNPq pela UnB
Público alvo
Comunidade Acadêmica | Grupos de Risco | Hospitalar | População em Geral
Análise do Contexto
Uma das questões nevrálgicas advindas da pandemia do COVID-19 é a superlotação dos hospitais e centros médicos, uma vez que os hospitais e centro médicos devem ser capazes de diagnosticar rapidamente e tratar com eficiência os casos de paciente com problemas respiratórios agudos. No entanto, sabe-se que não há equipamentos suficientes para o tratamento simultâneo de um grande número de pacientes com problemas respiratórios agudos. Uma forma de contornar tal problema, poderia ser viabilizar um monitoramento dos sinais vitais dos pacientes à distância por meio de uma infraestrutura robusta que permita os médicos acompanharem seus pacientes remotamente. Soluções de monitoramento de sinais vitais de paciente à distância, principalmente nas próprias residências dos pacientes monitorados, tem sido proposto já a alguns anos no contexto de sistemas voltados para vida-ambiente assistida (VAA). Tal conceito é reificado por meio de dispositivos miniaturizados (sensores) que permitem o desenvolvimento de mini-computadores a preços competitivos, com poder computacional crescente a cada ano. Da mesma forma, melhorias em comunicações sem fio, em projetos de sensores, e tecnologias de armazenamento de energia tem permitido a criação de redes de sensores sem fio verdadeiramente pervasivas. Unindo tais ideias com o avanço na pesquisa em biomedicina, torna possível a criação de dispositivos integrados para o monitoramento de sinais vitais por meio dos conhecidos Body Sensor Networks (BSN). O principal objetivo de uma BSN é de monitorar continuamente os sinais vitais de um indivíduo, ajustando sua configuração de acordo com o estado de risco do paciente. Isso caracteriza a principal característica de autonomia que uma BSN pode oferecer: auto-configuração. Esse projeto tem como objetivo principal implementar uma BSN para auxiliar, em particular, o diagnóstico e o acompanhamento de pacientes com o COVID-19 de forma simples, com baixo custo, e auxiliando assim a contornar o contingenciamento hospitalar.
Breve Fundamentação Teórica
O principal objetivo de uma BSN é de continuamente monitorar os sinais vitais de um indivíduo, ajustando suas configurações conforme o estado de saúde do paciente. O estado de risco de um paciente pode ser classificado como baixo, médio ou alto risco. Dessa forma, é bastante importante que a infra-estrutura da BSN seja bastante robusta para assistir de forma confiável e contínua seus pacientes. É importante observar que, por se tratar de monitoramento de dados de diferentes sensores, além da infraestrutura computacional, tal sistema requer a correta classificação dos pacientes monitorados em suas respectivas patologias, quando é o caso. Portanto, sólidos conhecimentos em estatísticas serão necessários para o correto diagnóstico da patologia, no caso COVID-19, uma vez que deve-se definir (1) a quantidade de dados necessários e (2) qual método estatístico de classificação para o diagnóstico preciso e eficiente.
Objetivos e Metas
- Implementar módulos de monitoramento de sinais vitais da BSN voltados para os sintomas da BSN.
- Pesquisar e desenvolver os métodos estatísticos para o correto diagnóstico do COVID-19.
- Disponibilizar a infraestrutura de coleta e análise de dados para a comunidade científica por meio de repositórios públicos.
- Integrar o atual protótipo da BSN em http://bodysensornetwork.herokuapp.com/#/ com sensores reais.
Metodologia
Formalização da proposta de implementação da BSN
- Definição do processo de desenvolvimento dos módulos da BSN
- Definição das técnicas estatísticas para a garantia do diagnóstico correto e eficiente
- Simulação dos funcionamento da BSN a partir de dados públicos sobre pacientes com COVID-19
- Aquisição de sensores para disponibilização da infraestrutura
- Realização de estudos de caso potencialmente em casos reais do COVID-19.
- Disponibilização dos dados em repositórios públicos de desenvolvimento de software.
Resultados Esperados
- A implementação de uma BSN com aplicativo para o correto diagnóstico e acompanhamento de pacientes com COVID-19.
- Impacto internacional em uma solução inovadora e de baixo custo
- Publicação de artigos de periódico.
- Suporte à formação de alunos de graduação e de mestrado em Ciência da Computação e em Estatística de curto a médio prazo.
Área de Conhecimento
Subárea de Conhecimento
Há previsão de Orçamento proveniente na unidade acadêmica?
Não
Cronograma da Execução
1. Abril e Maio: Formalização da proposta da implementação da BSN e extensão para os módulos de diagnóstico do COVID-19.
2. Maio e Junho: Levantamento escolha das técnicas estatísticas para amostragem e classificação.
3. Junho e Agosto: Simulação da BSN a partir de dados públicos (https://github.com/datasets/covid-19)
4. Agosto: Aquisição de sensores de sinais vitais para validação
5. Setembro: Realização de estudos de caso potencialmente em casos reais do COVID-19
6. Setembro a Fevereiro: Escrita e submissão de artigos científicos
7. Fevereiro a Abril: Escrita do relatório e publicação dos resultados nos repositórios de desenvolvimento.
Tempo total de execução previsto
12