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metadata.dc.type: Dissertação
Title: Sistema multiagente fuzzy para monitoramento e avaliação
metadata.dc.creator: Oliveira, Wedson Carlos Gomes de
metadata.dc.contributor.advisor1: Silva, Marcelino Pereira dos Santos
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Leite, Cicília Raquel Maia
metadata.dc.contributor.referee1: Mendes Neto, Francisco Milton
metadata.dc.contributor.referee2: Fidalgo, Robson do Nascimento
metadata.dc.description.resumo: O Acidente Vascular Cerebral (AVC) é uma das maiores causas de morte e incapacidade de indivíduos em todo o planeta. Considerada uma emergência médica, tem como característica o aparecimento dos sintomas de forma abrupta em um dos lados do corpo inicialmente. O AVC pode ser isquêmico quando tem-se obstrução das artérias, ou hemorrágico quando apresenta rompimento das artérias responsáveis por levarem sangue ao cérebro e possui como principais fatores de risco a hipertensão, fibrilação atrial, diabetes, dislipidemia, tabagismo e sedentarismo. Alguns destes fatores estão ligados diretamente aos hábitos e estilo de vida das pessoas. Outros fatores como idade, raça, histórico na família e sexo também influenciam sua incidência. Desta forma, este trabalho tem como objetivo desenvolver um sistema multiagente fuzzy para orientar, monitorar, classificar e avaliar pacientes com relação à prevenção primária dos fatores de riscos do AVC, intitulado SoStroke. O sistema é dividido em dois módulos, Sostroke web de uso exclusivo do médico, responsável por classificar, avaliar, criar condutas para seus pacientes e ao mesmo tempo acompanhar e monitorar o seu desempenho. Já o Sostroke mobile é responsável por interpretar as condutas e emiti-las em forma de notificações no smartphone dos pacientes, com base na sensibilidade ao contexto. As notificações podem ser uma dica ou pergunta e todas demandam de respostas dos usuários, representando a realização da tarefa ou não. Por fim, para validar o SoStroke foi realizado um estudo de caso com médicos especialistas e coletou-se sugestões dos profissionais. Além disso, foi realizado testes de usabilidade obtendo resultados satisfatórios baseado em métricas da literatura e na opinião dos especialistas
Abstract: Stroke is one of the biggest causes of death and disability in individuals across the globe. It is a medical emergency that has initially the appearance of symptoms abruptly on one side of the body. Stroke may be ischemic when it has artery obstruction, or hemorrhagic when it presents the factors responsible for bringing blood to the brain and the main risk factors for hypertension, atrial fibrillation, diabetes, dyslipidemia, smoking, and sedentary lifestyle. Some of these factors are directly related to people’s habits and lifestyle. Other factors such as age, race, family history and sex also influence its incidence. Thus, this study aims to develop a multi-agent fuzzy system to guide, monitor, classify and evaluate patients for primary prevention of stroke risk factors, entitled SoStroke. The system is divided into two modules, SoStroke web exclusively for the physician, responsible for classifying, evaluating, creating conduct for their patients and also monitoring their performance. Sostroke mobile is responsible for interpreting and issuing notifications on patients’ smartphones, based on context awareness. The notifications can be a tip or question and all require user responses, representing the accomplishment of the task or not. Finally, to validate SoStroke, a case study was carried out with medical specialists and professional suggestions were collected. In addition, it performed usability tests obtaining satisfactory results based on metrics of literature and expert opinion
Keywords: AVC
Computação ubíqua
Prevenção primária
Sistemas inteligentes
Intelligent system
Primary prevention
Stroke
Ubiquitous computing
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal Rural do Semi-Árido
metadata.dc.publisher.initials: UFERSA
metadata.dc.publisher.department: Centro de Ciências Exatas e Naturais - CCEN
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Citation: Citação com autor incluído no texto: Oliveira (2018) Citação com autor não incluído no texto: (OLIVEIRA, 2018)
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/5217
Issue Date: 5-Dec-2018
Appears in Collections:MESTRADO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

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