A Telementoria é uma subárea da Medicina que visa aproximar e permitir a assistência de profissionais de saúde geograficamente distantes. Entretanto, altos custos e a falta de mobilidade de equipamentos médicos dificultam a implantação desse tipo de sistema. Com o advento da área de Internet das Coisas, tornou-se possı́vel a miniaturização e popularização de dispositivos capazes de processar dados e se conectarem remotamente. O objetivo deste trabalho é apresentar um sistema de Telementoria conectado a uma plataforma robótica de baixo custo, permitindo o tráfego de áudio e vı́deo via smartphones entre profissionais da saúde, para o acompanhamento em tempo real de procedimentos, garantindo maior segurança e amparo para equipes médicas e pacientes.
Os trabalhos do estado-da-arte na identificação de anomalias em imagens utilizam arquiteturas baseadas em GAN (Generative Adversarial Network), entretanto, poucos estudos demonstram sua utilização no domínio de sons. Testes utilizando bases de dados reais mostram que algumas alterações nas arquiteturas utilizadas para imagens podem obter resultados promissores. Validamos nossa abordagem no conjunto de dados DCASE 2020, que inclui mais de 180 horas de maquinário industrial. Avaliamos a classificação das anomalias, relatando uma média de 72% de AUC e 69% de pAUC, resultados superiores ao apresentado por baselines.
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