Verificação autônoma de contexto de pacientes a partir de faixas de risco na SA-BSN

Abstract

Com os avanços da tecnologia e a ubiquidade de sistemas modernos é esperado que estes consigam se adaptar de acordo com diferentes contextos em que eles operam. Nesse cenários, equipamentos, como dispositivos vestíveis, podem monitorar os sinais vitais de uma pessoa em diferentes estados de atividade. A Self-Adaptive Body Sensor Network (SA-BSN), em português, Rede de Sensores Corporais Auto-Adaptativa, é um protótipo de um Sistema Auto-Adaptativo, que opera de forma autônoma, identificando estados de emergência do paciente monitorado por esses sensores através de faixas de risco de cada um destes. Porém diferentes estados de atividade do paciente monitorado podem ser caracterizados por diferentes faixas de risco. Dessa forma, caso a SA-BSN não identifique esse contextos e altere as faixas de risco de acordo, falsos alertas de risco podem ser gerados. A proposta desse trabalho é estender a SA-BSN para que ela consiga, de forma autônoma, verificar e adaptar-se para diferentes estados de atividade da pessoa assistida. Para isso, um modelo baseado em heurística foi implementado ao sistema permitindo que, em tempo real, ele identifique estados de atividade dinamicamente, a partir de faixas de risco pré-definidas, e faça a adaptação para esses estados corretamente. Dessa forma permitindo que a SA-BSN se torne mais adaptável e dinâmica.