O envelhecimento da população aliado a um maior interesse por saúde e bem-estar têm motivado o desenvolvimento de aplicações web e mobile para prover longevidade com maior qualidade de vida. Contudo, modelar dados para sistemas de saúde do idoso é uma tarefa complexa e, então, para auxiliar desenvolvedores a lidar com essa dificuldade, em um trabalho anterior do nosso grupo de pesquisa, foi desenvolvida uma taxonomia de dados para 7 tipos de sistemas de saúde do idoso. Essa taxonomia é composta por 21 categorias e 87 características que organizam os dados que devem ser manipulados por esses sistemas. Por exemplo, a categoria “Controle de Glicose” (Glucose Control) possui data e glicemia como duas características. Entretanto, a combinação entre os tipos de aplicação, categorias e características gera um grande número de possibilidades, dificultando a utilização desta taxonomia. Sendo assim, a ferramenta Dorsal, proposta neste artigo, tem como objetivo gerar modelos de dados em Java ou Javascript a partir desta taxonomia para reduzir o esforço de desenvolvimento de aplicações para saúde do idoso.
In recent years, the popularization of devices to monitor people in combination with Machine Learning (ML) in the context of Internet of Things (IoT) has grown significantly. Then, the number of applications to solve many health issues that require data collection and processing has increased. One of the common concerns by Health institutions is human falls, which can lead to severe health damages or death. Thus, it is crucial to detect quickly when a fall occurs, to reduce the possible sequels. One way to identify potential falls is using data collected from wearable devices as input of an IoT system using ML models, which is the solution proposed in this work using Cloud computing. Thus, we present this solution and its deployment and evaluation that consists of three modules: data acquisition and transfer, intelligent cloud application, and notification service. The best result of the ML models presented is 94.4% of accuracy, considering a low rate of false negatives of 4.3%.
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