
Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado
Centro: Centro de Ciências, Tecnologias e Saúde
Departamento: CTS - Computação/DEC
Dimensão Institucional: Pesquisa
Dimensão ODS: Social
Tipo do Documento: Projeto de Pesquisa
Título: SISTEMAS INTELIGENTES AFETIVOS APLICADOS À SAÚDE
Coordenador
- ANALUCIA SCHIAFFINO MORALES
Participante
- ALISON ROBERTO PANISSON (D)
- ANALUCIA SCHIAFFINO MORALES (D)
- ANTONIO CARLOS SOBIERANSKI (D)
- FABRÍCIO DE OLIVEIRA OURIQUE (D)
- MARCELO DA SILVA CUSTÓDIO
- NÍCOLAS SANSON GIABOESKI
- PEDRO FOCOLA LUIS
- ROBERTO VITO RODRIGUES FILHO
- RODRIGO NEVES DE SENNA MARCHIOLLI JUNIOR
- THIAGO DE LUCA REIS
Conteúdo
O presente projeto tem como objetivo investigar...o presente projeto tem como objetivo investigar os sistemas inteligentes afetivos aplicados à saúde, incluindo revisão de literatura científica para identificar as lacunas de pesquisa e promover soluções de desenvolvimento que envolvam os conceitos de computação afetiva, inteligência artificial, internet das coisas e web 3. entre as contribuições previstas destacam-se: - aprofundar conhecimento na área de sistemas inteligentes afetivos aplicados à saúde. mapeando as oportunidades e desafios para esta área; - contribuir com o “estado da arte” na área de sistemas inteligentes afetivos aplicados à saúde; - investigar potenciais de pesquisa para o tema considerando os estudos realizados até o momento, proporcionando temas de trabalhos de conclusão de curso atuais e que possam gerar produção científica de qualidade; - explorar soluções relacionadas a computação afetiva para a área da saúde; - estruturar estudos de revisão sistemática sobre as técnicas relacionadas ao tema de pesquisa. nos últimos anos, a partir das pesquisas realizadas, identifica-se que os trabalhos de internet das coisas aplicados à saúde não avançaram muito, apesar de ter um número muito elevado para a saúde, ainda estão distantes de fornecer uma solução adequada ao sistema de saúde. o tema envolve alta complexidade, e agrava-se com fatores como o envelhecimento da população, os altos valores gastos com sistema de saúde, o baixo índice da transformação digital nos ambientes de saúde, a sobrecarga do sistema gerado pela pandemia, bem como a necessidade de desenvolver sistemas mais adequados à população. estes pontos justificam a necessidade de buscar soluções considerando sistemas inteligentes afetivos em saúde. a computação afetiva pode ser uma alternativa à transformação de dados e ao uso de recursos de inteligência artificial e internet das coisas para sistemas inteligentes aplicados à saúde. as emoções fazem parte do processo de tomada de decisão, influenciando as decisões tomadas aqui e agora e influenciando também o julgamento futuro do ser humano. conceito proposto por rosalind picard do mit, a computação afetiva é apresentada como um ramo interdisciplinar da ciência da computação que enfatiza a conexão entre psicologia, ciência cognitiva e o desenvolvimento de sistemas computacionais. a ideia central é que os computadores sejam capazes de entender as emoções dos usuários para que possam adaptar seu comportamento e respostas de acordo com o estado emocional dos usuários. isso inclui coletar dados de sensores para identificar o estado emocional dos usuários para que o sistema possa atender esse usuário. sob este aspecto, a identificação de estresse por biomarcadores vendo sendo pesquisada nos últimos anos. deseja-se então agregar formas de identificar emoções para propor soluções dentro deste contexto. trata-se de uma pesquisa exploratória, descritiva, que se caracteriza como pesquisa aplicada de produção tecnológica. este projeto dará continuidade as pesquisas iniciadas no pós-doutorado da profa. dra. analúcia schiaffino morales realizado entre 2020 e 2021, e que foram trabalhadas nos últimos dois anos dentro do projeto 202020637 - sistemas inteligentes de apoio à decisão para o paradigma de internet of things (iot) em ambientes complexos. a pesquisa proposta complementa os estudos anteriores agregando novos docentes do departamento de computação. ressalta-se a importância deste projeto para o vínculo de alunos voluntários que tenham interesse em desenvolver seus trabalhos de conclusão de curso, ou mesmo participar de forma voluntária integrando as atividades do laboratório lsiim – laboratório de sinais, iot e imagens da ufsc. o projeto será desenvolvido pelo período de 24 meses, em que serão esperados desenvolver dois trabalhos de conclusão de curso, e publicação de dois artigos, sejam em eventos nacionais, periódicos ou capítulos de livro. trata-se de um tema atual que poderá auxiliar a propor sistemas mais eficientes para a área de saúde, agregando conhecimento tecnológico e humanização dos sistemas desta área.
Índice de Shannon: 2.75849
Índice de Gini: 0.753604
ODS 1 | ODS 2 | ODS 3 | ODS 4 | ODS 5 | ODS 6 | ODS 7 | ODS 8 | ODS 9 | ODS 10 | ODS 11 | ODS 12 | ODS 13 | ODS 14 | ODS 15 | ODS 16 |
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1,34% | 2,71% | 39,80% | 2,81% | 1,73% | 1,75% | 1,89% | 2,48% | 28,23% | 1,46% | 3,10% | 1,56% | 1,67% | 2,11% | 2,72% | 4,64% |
ODS Predominates


1,34%

2,71%

39,80%

2,81%

1,73%

1,75%

1,89%

2,48%

28,23%

1,46%

3,10%

1,56%

1,67%

2,11%

2,72%

4,64%