Monitoramento da saúde humana através de sensores: análise de incertezas contextuais através da teoria da evidência de Dempster-Shafer.

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Silva, Kátia Cilene Neles da
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análise de incertezas contextuais; Analysis of contextual uncertainties; Dempster-Shafer evidence theory; Human health monitoring by sensors; Monitoramento da saúde humana através de sensores; Teoria da evidência de Dempster-Shafer
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-01082013-160349/

O monitoramento remoto da saúde humana envolve basicamente o emprego da tecnologia de rede de sensores como meio de captura dos dados do paciente em observação e todo ambiente em que este se encontra. Esta tecnologia favorece o monitoramento remoto de pacientes com doenças cardíacas, com problemas respiratórios, com complicações pós-operatórias e ainda pessoas em tratamento residencial, dentre outros. Um importante elemento dos sistemas de monitoramento remoto da saúde é a sua capacidade de interagir com o meio no qual está inserido possibilitando-lhe, por exemplo, agir como provedor de informação e serviços relevantes para o usuário. Essa interação com o ambiente imputa a esse sistema características relacionadas com uma aplicação sensível ao contexto, pois esses sistemas reagem e se adaptam às mudanças nos ambientes, provendo-lhes assistência inteligente e proativa. Outro aspecto observado em sistemas de monitoramento remoto da saúde humana está relacionado às incertezas associadas à tecnologia empregada como meio para obtenção e tratamento dos dados e, aos dados que serão apresentados aos usuários especialistas - médicos. Entende-se que incertezas são elementos inevitáveis em qualquer aplicação ubíqua e sensível ao contexto, podendo ser geradas por dados incompletos ou imperfeitos. No âmbito do monitoramento da saúde humana, fatores como a influência mútua entre dados fisiológicos, comportamentais e ambientais também podem ser apontados como potenciais geradores de informação contextual incerta, além daqueles inerentes às aplicações ubíquas e sensíveis ao contexto. Nesta pesquisa, considera-se que cada sensor captura um tipo de dado e o envia para uma estação localizada na residência do paciente. O objetivo deste trabalho é apresentar um processo para a análise das incertezas contextuais presentes no monitoramento da saúde humana através de sensores. O processo empregado baseou-se na Teoria da Evidência de Dempster- Shafer e no Modelo de Fatores de Certeza. No processo denominado PRANINC, cada dado capturado pelos diferentes sensores é considerado uma evidência e o conjunto dessas evidências é considerado na formação das hipóteses. Três classes de incertezas contextuais foram especificadas: as incertezas provenientes da tecnologia empregada na transmissão dos dados capturados por sensores; as incertezas relacionadas aos próprios sensores, que estão sujeitos a erros e defeitos; e, as incertezas associadas à influência mútua entre as variáveis observadas. O método foi empregado a partir da realização de experimentos sobre arquivos com dados fisiológicos de pacientes reais, aos quais foram adicionados elementos comportamentais e ambientais. Como resultado, foi possível confirmar que o contexto influencia nos dados repassados pelo sistema de monitoramento, e que as incertezas contextuais podem influenciar na qualidade das informações fornecidas, devendo estas serem consideradas pelo especialista.