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Aprendizado de máquina para séries temporais em aplicações de mHealth

Processo: 22/03176-1
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Projeto Inicial
Vigência: 01 de fevereiro de 2023 - 31 de janeiro de 2028
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Diego Furtado Silva
Beneficiário:Diego Furtado Silva
Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Pesquisadores associados:Audrey Borghi e Silva ; Eamonn John Keogh ; Germain Forestier ; Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista ; Ricardo Cerri ; Ricardo Marcondes Marcacini ; Thiago Mazzu Do Nascimento
Bolsa(s) vinculada(s):24/07016-4 - Aprendizado Autossupervisionado de Representação de Séries Temporais, BP.DR
24/07047-7 - Algoritmos off-the-shelf de Classificação e Regressão Extrínseca, BP.IC
23/05041-9 - Adaptação de Algoritmos de Classificação para Regressão de Séries Temporais, BP.IC
+ mais bolsas vinculadas 23/05171-0 - Algoritmos de aprendizado semissupervisionados no domínio de mHealth, BP.DD
23/02680-0 - Transferência de Aprendizado para Lidar com Heterogeneidade entre Dispositivos, BP.MS
23/03069-3 - Séries Temporais em Aplicações de mHealth: Definição de Tarefas e Coleta de Dados, BP.IC - menos bolsas vinculadas
Assunto(s):Aprendizado computacional  Dispositivos móveis  Análise de séries temporais  Saúde  Telemedicina 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | Dispositivos Móveis | mHealth | Saúde | Séries Temporais | Aprendizado de Máquina

Resumo

O monitoramento de sinais fisiológicos, sinais vitais e outros parâmetros que podem ser coletados ao longo do tempo são essenciais em diversas tarefas da área da Saúde, como a estimação de frequência cardíaca e a identificação de batimentos cardíacos anômalos. Essas séries temporais, no entanto, são obtidas por equipamentos muito custos e usualmente não portáteis. Por outro lado, com a melhoria e miniaturização de sensores capazes de transmitir vários tipos de dados, dispositivos móveis e vestíveis têm se mostrado cada vez mais como opções para dar suporte a decisões médicas. \textit{Smartphones} e \textit{smartwatches} possuem sensores cada vez mais precisos e diversos, fazendo com que a Organização Mundial da Saúde considere que a chamada \textit{mobile health} (mHealth) pode representar uma revolução no modo como populações interagem com sistemas públicos de saúde. No entanto, há diversos desafios científicos e tecnológicos que precisam ser superados para que aplicações de mHealth sejam viáveis, na prática. Dentre esses desafios, encontram-se a necessidade de métodos de baixo custo, a heterogeneidade e multimodalidade dos dados, além da dificuldade de se obter dados anotados. Nesse cenário, este projeto propõem a investigação do uso de Aprendizado de Máquina para séries temporais em aplicações de mHealth. Ao final desta pesquisa, pretendemos configurar um novo estado-da-arte para essas aplicações e ainda disponibilizar os modelos gerados para isso, junto a todos os outros recursos que possam ser necessários para o avanço da pesquisa na mesma linha de concentração. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
SILVA, DIEGO F.; JUNIOR, JOSE G. B. DE M.; DOMINGUES, LUCAS V.; MAZRU-NASCIMENTO, THIAGO; ALMEIDA, JR; SPILIOPOULOU, M; ANDRADES, JAB; PLACIDI, G; GONZALEZ, AR; SICILIA, R; et al. Hemoglobin Estimation from Smartphone-Based Photoplethysmography with Small Data. 2023 IEEE 36TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS, CBMS, v. N/A, p. 4-pg., . (23/02680-0, 22/03176-1)

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