Navegando por Autor "Fernandes, Felipe Ricardo dos Santos"
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TCC Análise comparativa da implantação de um modelo de classificação com aprendizado de máquina em diferentes níveis de MLOps(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-12-08) Oliveira, Joao Paulo Marques; Lins, Hertz Wilton de Castro; https://orcid.org/0000-0003-1138-4276; http://lattes.cnpq.br/7712686175574736; Júnior, Luiz Gonzaga de Queiroz Silveira; https://orcid.org/0000-0001-6167-1893; http://lattes.cnpq.br/5714183212530259; Fernandes, Felipe Ricardo dos Santos; https://orcid.org/0000-0003-0805-1796; http://lattes.cnpq.br/9594127311197032A integração de implementações das aplicações de Aprendizagem de máquina (AM) com operações de sistemas é notoriamente mais complexa se comparada a outras aplicações no campo da Engenharia de Software. com outros tipos de aplicações na Engenharia de Software. Isto ocorre porque os sistemas de AM apresentam as mesmas dificuldades de um sistema de software comum, acrescido das dificuldades da AM. Realizar a manutenção desses sistemas também é uma tarefa complexa devido a natureza instável dos modelos de AM diante de variações nos padrões dos dados. Este trabalho realiza uma análise comparativa entre diferentes níveis de MLOps para compreender as nuances dessa integração. Adotando uma metodologia comparativa experimental, conduzimos uma revisão bibliográfica sobre MLOps e preparamos um ambiente de trabalho na Amazon Web Services (AWS). Implementamos um sistema de classificação em três diferentes níveis de MLOps, avaliando eficiência, qualidade e facilidade de manutenção. Os resultados revelam que ferramentas como MLFlow para rastreamento de métricas e registros, juntamente com soluções como Evidently para monitoramento de dados em produção, desempenham papéis cruciais na criação de um ecossistema de AM robusto e confiável. Este estudo oferece insights valiosos sobre as diferenças entre os níveis de MLOps, sublinhando a importância dessas metodologias no contexto mais amplo da integração de sistemas de aprendizado de máquina.TCC Autonomus Mobile Uma tecnologia assistiva para a comunicação de pessoas com esclerose lateral amiotrófica(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-08-09) Maciel, Guilherme Pablo de Santana; Lins, Hertz Wilton de Castro; Fernandes, Felipe Ricardo dos Santos; http://lattes.cnpq.br/9311447677636082; Nagem, Danilo Alves Pinto; Barbalho, Ingridy Marina PierreA Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA) é uma doença neurodegenerativa rara que provoca progressiva paralisia muscular devido à degeneração dos neurônios motores. Embora sua causa ainda não seja totalmente compreendida, as projeções indicam um aumento significativo nos casos de ELA no mundo, passando de 222.801 em 2015 para 376.674 em 2040, representando um aumento de 69%. Essa condição neurológica progressiva afeta diversas funções vitais, como fala e mobilidade, impactando profundamente a vida dos pacientes. Diante desse cenário, é crucial buscar soluções acessíveis que facilitem a comunicação e a expressão para aqueles afetados pela ELA. Nesse contexto, este trabalho propõe o desenvolvimento de uma aplicação mobile acessível, chamada Autonomus Mobile, para facilitar a comunicação de pessoas com ELA. A criação do aplicativo Autonomus Mobile seguiu uma abordagem de Interação Humano-Computador (IHC), utilizando o movimento dos olhos como meio de interação. Um modelo de aprendizado de máquina foi utilizado para detectar o piscar dos olhos, permitindo que os usuários interajam com a aplicação de forma intuitiva e eficaz.Artigo Blockchain in health information systems: a systematic review(International Journal of Environmental Research and Public Health, 2024-11-14) Fonsêca, Aleika Lwiza Alves; Barbalho, Ingridy Marina Pierre; Fernandes, Felipe Ricardo dos Santos; Arrais Júnior, Ernano; Nagem, Danilo Alves Pinto; Cardoso, Pablo Holanda; Veras, Nícolas Vinícius Rodrigues; Farias, Fernando Lucas de Oliveira; Lindquist, Ana Raquel; Santos, João Paulo Queiroz dos; Morais, Antonio Higor Freire de; Henriques, Jorge; Lucena, Marcia Jacyntha Nunes Rodrigues; Valentim, Ricardo Alexsandro de MedeirosAbstract: (1) Background: With the increasing digitalization of healthcare systems, data security and privacy have become crucial issues. In parallel, blockchain technology has gradually proven to be an innovative solution to address this challenge, as its ability to provide an immutable and secure record of transactions offers significant promise for healthcare information management. This systematic review aims to explore the applications of blockchain in health information systems, highlighting its advantages and challenges. (2) Methods: The publications chosen to compose this review were collected from six databases, resulting in the initial identification of 4864 studies. Of these, 73 were selected for in-depth analysis. (3) Results: The main results show that blockchain has been used mainly in electronic health records (63%). Furthermore, it was used in the Internet of Medical Things (8.2%) and for data sharing during the COVID-19 pandemic (6.8%). As advantages, greater security, privacy, and data integrity were identified, while the challenges point to the need for standardization and regulatory issues. (4) Conclusions: Despite the difficulties encountered, blockchain has significant potential to improve healthcare data management. However, more research and continued collaboration between those involved are needed to maximize its benefitsArtigo Data report: educational pathway addressing food and nutrition in amyotrophic lateral sclerosis on the AVASUS platform(Frontiers in Digital Health, 2025-01-05) Coutinho, Karla Mônica Dantas; Fernandes, Felipe Ricardo dos Santos; Medeiros, Kelson da Costa; Coutinho, Karilany Dantas; Dias, Aline de Pinho; Valentim, Ricardo Alexsandro de Medeiros; Leite-Lais, Lucia; Lima, Kenio CostaAmyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a rare neuromuscular degenerative disease characterized by the progressive loss of motor neurons, which leads to the gradual atrophy of skeletal and respiratory muscles (1–3). The etiology of ALS is multifactorial (2). The disease typically begins in a specific region, affecting the upper or lower limbs, bulbar areas, or respiratory system. As it progresses, it results in muscle paralysis and/or respiratory dysfunction (4). Malnutrition is common among ALS patients, with prevalence ranging from 16% to 55% at the time of diagnosis, increasing with disease progression (5). Weight loss and malnutrition are associated with faster disease progression, higher risk of complications, decline in quality of life, and reduced survival (5–7). Since nutritional status and metabolic balance impact the prognosis of ALS patients (8, 9), integrating nutritional care into the multidisciplinary treatment of ALS is imperative (10). In other words, multidisciplinary care strategies that focus on managing symptoms and improving nutritional status can enhance the quality of life and extend survival for ALS patients (11, 12). Caregivers of ALS patients play a vital and continuous role in patient care and should be considered integral members of the multidisciplinary team. Both health professionals and caregivers often require specialized training to effectively support ALS patients. In this context, health education is essential because it not only promotes health and prevents complications but also fosters engaged individuals who are equipped with the skills for self-care and autonomy (13, 14). In health education, the use of technology-mediated interactions aligns with the growing role of Information and Communication Technologies (ICT) in creating innovative and dynamic educational approaches. These initiatives have enhanced the connection between communication, science, and society (15, 16). The Virtual Learning Environment of the Brazilian Health System (AVASUS) is a free and open technology-mediated educational platform of Brazil's Ministry of Health. AVASUS was developed by the Laboratory for Technological Innovation in Health (LAIS) at the Federal University of Rio Grande do Norte (UFRN), through technical and scientific cooperation (17–20). The platform offers professional qualification and refresher courses within the Brazilian National Health System (SUS), designed to promote, support, and enhance continuing health education (18, 21). Additionally, it serves as a key tool for fostering resilience and responsiveness within the health system. AVASUS is accessible free of charge to health professionals, students, and the general public. Recent data show that AVASUS has over 1.2 million users, more than 3.3 million enrollments, and 424 active courses (22), making it the third-largest public health education platform globally. Studies have demonstrated that AVASUS fosters massive health professional training in various areas of health (17, 18, 23, 24). In light of this, this study aimed to structure and share a database capable of serving as a basis for studies interested in this type of information for health education. It provides a demographic characterization of students enrolled in the educational pathway addressing food and nutrition for people living with ALS. Additionally, it includes descriptive information about the courses within this pathway, in which 20,967 enrollments from the five regions of Brazil and abroad have enrolledDissertação Desenvolvimento de uma órtese de mão com fixação rápida e intercambiável de utensílios para pacientes com ELA e com déficit do movimento de preensão(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-11-30) Corrêa, Diego Marques; Nagem, Danilo Alves Pinto; https://orcid.org/0000-0002-0086-2028; http://lattes.cnpq.br/5126044144334470; Fernandes, Felipe Ricardo dos Santos; Lins, Hertz Wilton de Castro; https://orcid.org/0000-0003-1138-4276; http://lattes.cnpq.br/7712686175574736; Barreto, Tiago de OliveiraAs doenças neuromotoras, como a Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA), comprometem progressivamente a autonomia dos pacientes, dificultando a execução de atividades cotidianas essenciais. A falta de dispositivos acessíveis e adaptáveis para auxiliar esses pacientes aumenta sua dependência de cuidadores, afetando diretamente sua qualidade de vida. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma órtese modular de mão, produzida por meio de impressão 3D, para proporcionar maior independência a essas pessoas. O dispositivo foi projetado para permitir a fixação rápida e intercambiável de utensílios, adaptando-se às necessidades específicas de cada paciente. A metodologia do estudo foi estruturada em três etapas principais. Na fase de Pesquisa, foi realizada uma revisão sistemática da literatura para identificar as necessidades motoras dos pacientes com ELA e as lacunas relacionadas ao uso de órteses. Na fase de Projeto, elaborou-se o modelo virtual da órtese utilizando o software Fusion 360, com simulações de elementos finitos para testar a resistência estrutural do modelo. Na etapa de desenvolvimento, o protótipo foi produzido com Ácido Polilático (PLA) para a estrutura e Poliuretano Termoplástico (TPU) para o sistema de engate, a fim de garantir durabilidade e flexibilidade. Os resultados preliminares indicam que a órtese modular atende aos requisitos de funcionalidade e usabilidade, facilitando atividades como o manuseio de talheres e escovas de dentes. Testes realizados com grupos de controle poderiam comprovar sua eficácia em promover a independência funcional, possibilitando sua inclusão futura em programas de saúde pública. Conclui-se que o desenvolvimento desta órtese representa um avanço significativo nas tecnologias assistivas, oferecendo uma solução acessível e adaptável a várias possibilidades de necessidades por parte do paciente . O próximo passo envolve a realização de avaliações clínicas para viabilizar sua aplicação no Sistema Único de Saúde (SUS), promovendo maior autonomia e qualidade de vida para pessoas com ELA e outras condições neuromotoras.Dissertação Desenvolvimento e validação de um sistema para análise neuromuscular em tempo real para pessoas com Esclerose Lateral Amiotrófica(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-02-13) Fernandes, Ana Paula Mendonça; Lindquist, Ana Raquel Rodrigues; Rodríguez, Denis Delisle; https://orcid.org/0000-0002-0100-8026; http://lattes.cnpq.br/4447544386255111; Cavalcanti, Fabricia Azevedo da Costa; Fernandes, Felipe Ricardo dos SantosIntrodução: A Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA) é uma doença neurodegenerativa grave que compromete progressivamente a funcionalidade e a qualidade de vida dos pacientes. A análise de sinais eletromiográficos de superfície (EMGs) e acelerometria (ACC) desempenha um papel fundamental no diagnóstico precoce e no planejamento terapêutico. No entanto, o alto custo dos dispositivos e a complexidade na classificação de padrões neuromusculares limitam o acesso a essas tecnologias, especialmente no contexto do Sistema Único de Saúde (SUS). Diante desse cenário, torna-se essencial o desenvolvimento de sistemas acessíveis e eficientes para diagnóstico e monitoramento da ELA. Objetivos: Este projeto tem como objetivo desenvolver e validar um sistema para a coleta, processamento e análise em tempo real de sinais EMGs e ACC. A ferramenta visa auxiliar na triagem de pacientes com ELA, acelerando o processo de diagnóstico, na prescrição de exercícios e no monitoramento da progressão da ELA. Metodologia: O sistema desenvolvido consiste em um sensor EMGs de baixo custo, integrado a um computador por meio de comunicação MQTT. Os dados coletados são processados em tempo real, permitindo análise instantânea dos sinais neuromusculares. A validação do sensor e do código de processamento foi realizada em um grupo controle, composto por quatro pessoas saudáveis, garantindo a confiabilidade do sistema antes de sua aplicação clínica. Resultados: A validação do sistema incluiu testes de bancada, estudos piloto com quatro indivíduos saudáveis e a avaliação do código de processamento em tempo real. Os dados de EMGs foram analisados por meio de testes estatísticos, incluindo coeficiente de correlação intraclasse (ICC), análise de Bland-Altman e razão de energia, demonstrando alta consistência e concordância entre os métodos. Para validar o código em tempo real, os sinais brutos e processados de cada indivíduo foram comparados por meio de correlação de Pearson, regressão linear e teste SPM1D, apresentando forte correlação linear (r > 0,96), ausência de diferenças estatisticamente significativas (p > 0,05) e coeficientes de regressão próximos de 1, com elevados coeficientes de determinação (R2 > 0,92). Conclusão: O sistema desenvolvido integra tecnologias avançadas de monitoramento e análise de sinais musculares, proporcionando uma solução acessível para apoiar o diagnóstico, monitorar a progressão da ELA e estabelecer objetivos terapêuticos personalizados. Seu alto desempenho na validação preliminar reforça seu potencial para aplicação clínica e futura incorporação ao SUS.TCC Hardware Anjo para ELA - Sistema de aquisição de sinais biomédicos para pacientes com Esclerose Lateral Amiotrófica(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-01-21) Souza, Wesley Wagner Varela; Arrais Júnior, Ernano; https://orcid.org/0000-0002-5047-2052; http://lattes.cnpq.br/4024477389642547; https://orcid.org/0000-0003-1711-543X; http://lattes.cnpq.br/8466337420851836; Fernandes, Felipe Ricardo dos Santos; http://lattes.cnpq.br/9594127311197032; Nagem, Danilo Alves Pinto; http://lattes.cnpq.br/5934458385325202Dado o contexto dos avanços tecnológicos na área de saúde e a importância do monitoramento dos sinais vitais, especialmente para doenças raras como a Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA), este trabalho propõe o desenvolvimento de um dispositivo para a aquisição de sinais biomédicos de pacientes com ELA, oferecendo uma solução que possa ser utilizado para o monitoramento contínuo e a assistência à saúde efetiva. O dispositivo foi construído utilizando o microcontrolador ESP32, com sensores biomédicos para a coleta de dados vitais e transmissão remota via Wi-Fi, permitindo que essas informações sejam enviadas para uma central de monitoramento. Após o desenvolvimento, testes foram realizados considerando dois contextos de utilização, a visualização local e visualização remota das medições realizados. Foi verificado que a implementação da funcionalidade de transmissão de dados via Wi-Fi possibilitou a integração do dispositivo a sistemas de monitoramento remoto, permitindo o acompanhamento constante e eficiente dos sinais vitais, confirmando ao final a capacidade de envio dos dados coletados, garantindo que o dispositivo atendesse aos objetivos do trabalho.Dissertação PEP Osseus: uma arquitetura de Prontuário Eletrônico do Paciente integrado com o dispositivo Osseus de auxílio ao diagnóstico de doenças osteometabólicas(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-11-29) Almeida, Raul Silva de; Santos, João Paulo Queiroz dos; Cruz, Agnaldo Souza; http://lattes.cnpq.br/9065162603161455; http://lattes.cnpq.br/2692786048300430; Morais, Antonio Higor Freire de; https://orcid.org/0000-0002-5921-6696; http://lattes.cnpq.br/7568055799308361; Fernandes, Felipe Ricardo dos Santos; Paiva, Jailton Carlos deA osteoporose é uma doença osteometabólica silenciosa que atinge aproximadamente 8,9 milhões de pessoas da população mundial. Associado ao contexto dessa doença, há ainda o desafio do rastreamento e diagnóstico de forma preventiva. No Brasil, foi criada uma iniciativa de Saúde Digital chamada Osseus, com o objetivo de viabilizar a prevenção e o cuidado com a osteoporose, utilizando a triagem realizada na atenção primária à saúde. Como parte desta iniciativa, este trabalho apresenta uma arquitetura, baseada em uma aplicação web, para aperfeiçoar o processo de comunicação e gerenciamento de dados no Osseus. Este trabalho conduziu uma pesquisa aplicada de desenvolvimento tecnológico unida aos conceitos da metodologia ágil Scrum para modelar, desenvolver e validar uma arquitetura de Prontuário Eletrônico do Paciente integrado ao Osseus, atuando no auxílio à pesquisa e evolução do projeto Osseus. A arquitetura desenvolvida resultou em uma aplicação web com Certificado de Registro de Programa de Computador, que aprimorou o processo de coleta, armazenamento e disponibilização de dados.TCC Proposta de aplicativo mobile e WEB voltado para a área da saúde no auxílio de urgência e emergência(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-12-15) Almeida Júnior, José Carlos Nobre de; Nagem, Danilo Alves Pinto; Fernandes, Felipe Ricardo dos Santos; Nunes Netto, Severino PeixotoA falta de infraestrutura tecnológica nas inúmeras unidades básicas de saúde no Brasil, tem negligenciado a inclusão de dados nos prontuários dos pacientes do SUS, dificultando o atendimento, seja em consultas de prevenção, como também nas urgências e emergências e em outros procedimentos utilizados pelos pacientes. Neste trabalho será apresentado um protótipo de uma aplicação para impulsionar a injeção de dados no Prontuário Eletrônico do paciente (PEP), bem como facilitar os atendimentos, trazer clareza nos procedimentos de saúde, tudo isso através de um aplicativo que fará parte da aplicação ConecteSUS já existente, com funcionamento tanto em dispositivos móveis como em plataforma web, que permitirá uma melhoria na gestão de recursos, na infraestrutura e nos hospitais, em especial ao serviço público, mas não se limitando a este. Através de pesquisas para conhecimento de possíveis aplicações ou projetos já apresentados e uma prototipação através da plataforma MarvelApp na qual será possível visualizar algumas interações de telas no protótipo para a aplicação como resultado da proposta. Pretendendo assim torna possível a agilidade nos atendimentos na área da saúde, principalmente nos que necessitam de uma maior atenção. Acelerando o atendimento médico com a rapidez na disponibilidade das informações do paciente, consequentemente, melhorando os fluxos nas unidades de saúde, podendo assim agregar positivamente no desenvolvimento em saúde em nosso Estado do Rio Grande do Norte e no Brasil.Tese Solução de saúde digital para a comunicação alternativa de pessoas com esclerose lateral amiotrófica(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-08-31) Fernandes, Felipe Ricardo dos Santos; Valentim, Ricardo Alexsandro de Medeiros; https://orcid.org/0000-0002-9216-8593; http://lattes.cnpq.br/3181772060208133; https://orcid.org/0000-0003-0805-1796; http://lattes.cnpq.br/9594127311197032; Morais, Antonio Higor Freire de; https://orcid.org/0000-0002-5921-6696; http://lattes.cnpq.br/7568055799308361; Campos, Antônio Luiz Pereira de Siqueira; Gusmão, Cristine Martins Gomes de; Nagem, Danilo Alves Pinto; Arrais Júnior, Ernano; Coutinho, Karilany DantasA Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA) é uma doença neurodegenerativa que compromete o sistema motor e as habilidades funcionais da pessoa de forma irreversível, causando, inclusive, a perda progressiva da capacidade de comunicação e da autonomia. Recursos tecnológicos baseados em Comunicação Aumentativa e Alternativa, Visão Computacional e Machine Learning são imprescindíveis para o desenvolvimento de soluções de saúde digital para a viabilização do processo comunicativo e da autonomia que, consequentemente, promovem melhorias na qualidade de vida e sobrevida da pessoa com ELA. Focado em uma abordagem de Interação Humano-Computador (IHC) baseada em imagens dos olhos provenientes de uma câmera simples e livre do corpo, este trabalho apresenta um recurso de tecnologia assistiva para a Comunicação Aumentativa e Alternativa de pessoas com ELA. A abordagem proposta neste trabalho consiste em um modelo algorítmico capaz de reconhecer o estado do olho (aberto ou fechado) em tempo real e de interoperar com o Autonomus, uma solução de saúde digital concebida pelo Laboratório de Inovação Tecnológica em Saúde da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (LAIS/UFRN) para a comunicação de pessoas com ELA. O modelo é constituído por quatro processos metodológicos: (i) aquisição das imagens; (ii) detecção da Face; (iii) detecção dos olhos; e (iv) classificação do estado do olho, sendo esta a principal etapa para a IHC. Um estudo algorítmico com um grupo de controle foi conduzido para avaliar a performance geral do modelo e a capacidade de classificação da Rede Neural Convolucional (CNN). Os resultados relacionados ao modelo proposto para a tarefa de classificação do estado do olho em tempo real são promissores e alcançam valores significativos de acurácia e f1-score, acima de 92%. Os resultados também apontam para a viabilidade do desenvolvimento de recursos de tecnologias assistivas de baixo custo que garantem o acesso universal, promoção de saúde, bem estar e redução das desigualdades, aspectos que vão além das melhorias no processo comunicativo de pessoas com ELA. Portanto, o objeto de estudo deste trabalho também possibilita e promove o exercício dos direitos, da cidadania, das liberdades fundamentais e do cuidado assistencial à saúde da pessoa com ELA.