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The Impact of Telemedicine Adoption, AI Diagnostics, and Patient Data Privacy on Healthcare Accessibility and Quality in 2024
Authors: Mustikawati Irma Finurina , Mahmudah Siti , Fitriyanti Lia , Yuliana Yuliana , Utami Ressa Andriyani
Published: November 2024

This study explores the impact of telemedicine adoption, AI diagnostics, and patient data privacy on healthcare accessibility and quality in 2024. Employing a qualitative literature review method, this research synthesizes findings from various sources, including academic journals, industry reports, and policy documents, to provide a comprehensive overview of the current state and future implications of these technologies in healthcare. The literature reveals that telemedicine significantly enhances healthcare accessibility by reducing geographical barriers and offering more flexible care options, especially in underserved areas. AI diagnostics are identified as a key advancement, offering precise, data-driven insights that improve diagnostic accuracy and streamline treatment processes, thereby elevating the overall quality of care. However, the widespread implementation of these technologies raises critical concerns regarding patient data privacy and security. The review highlights that while telemedicine and AI hold the promise of transforming healthcare delivery, ensuring robust data protection mechanisms is paramount to maintaining patient trust and compliance with regulations. Challenges such as technology integration, data security, and ethical considerations in AI deployment are also discussed, emphasizing the need for a balanced approach that safeguards patient privacy while harnessing the potential of digital health innovations. The study concludes that in 2024, the strategic adoption of telemedicine and AI diagnostics, coupled with stringent data privacy measures, can significantly enhance healthcare accessibility and quality, provided that ethical and regulatory challenges are addressed. This research offers valuable insights for healthcare providers, policymakers, and technologists aiming to optimize healthcare delivery in the digital age.
Enhancing Learning Outcomes through Adaptive Learning Systems in Education Technology
Authors: Asmara Adi
Published: November 2024

This study investigates the impact of adaptive learning systems in educational technology on enhancing learning outcomes. The primary objective is to qualitatively analyze the literature to understand how adaptive learning systems personalize education and improve student performance. The research employs a qualitative literature review methodology, synthesizing findings from academic articles, industry reports, case studies, and empirical studies to provide a comprehensive overview of the current state of knowledge in this area.
The literature review methodology involves systematically collecting and analyzing scholarly sources that explore various aspects of adaptive learning systems in educational technology. The study categorizes the literature into key themes, such as the design and implementation of adaptive learning systems, the role of data analytics in personalizing education, and the impact of these systems on student engagement and achievement. Thematic analysis is used to identify patterns and trends in how these technologies influence learning outcomes.
The findings indicate that adaptive learning systems, through the use of data analytics and machine learning algorithms, can tailor educational content to meet individual student needs, thereby enhancing engagement and motivation. These systems provide real-time feedback and personalized learning pathways, allowing students to progress at their own pace and focus on areas where they need improvement. The literature also highlights the positive effects of adaptive learning on student achievement, with studies showing significant gains in knowledge retention and academic performance.
Employee Development Strategies to Improve Skills and Job Satisfaction
Authors: Budiadi Hasman , Hasbi Muhammad , Setiyowati Setiyowati
Published: November 2024

Employee development is a critical component for enhancing both skills and job satisfaction within organizations. This study explores various strategies for employee development, focusing on their effectiveness in skill improvement and overall job satisfaction. Through a comprehensive literature review and empirical analysis, the study identifies key development strategies, such as on-the-job training, mentorship programs, professional development workshops, and continuing education opportunities. The findings reveal that these strategies not only contribute to the enhancement of employees' technical and soft skills but also significantly improve their job satisfaction levels. Furthermore, the study highlights the importance of aligning development programs with organizational goals and employees' career aspirations to maximize their effectiveness. It also examines the role of management in fostering a culture of continuous learning and the impact of personalized development plans on employee motivation and retention. The research underscores the necessity of regular feedback and assessments to adapt development strategies to the evolving needs of the workforce. In conclusion, the study emphasizes that a well-structured employee development strategy is essential for sustaining a competitive edge in today's dynamic business environment. By investing in employee development, organizations can cultivate a skilled, satisfied, and loyal workforce, leading to improved performance and organizational success. Future research should focus on the long-term impacts of these strategies on employee career progression and organizational outcomes, considering the rapid technological advancements and changing job market dynamics.
Immersing Students in XR Technology
Authors: Cherner Todd , Dickerson Jeremy
Published: November 2024

As extended reality (XR) technologies become more ubiquitous, there is a need to evolve instructional design (ID) frameworks to support their integration for teaching and learning. This article argues that while Lee and Hannafin's (2016) "Own It, Learn It, Share It" (OLSit) framework provides a student-centered approach, there is an opportunity to evolve it by adding an "Apply It" element. This paper describes the OLSit framework and explains the need for an "Apply It" element grounded in experiential learning theory. An example of a module designed using the new framework and recommendations for future research are provided.
(World) Building Transformation: Students and Teachers as Co-Creators in OpenXR Learning Environments
Authors: Greenbaum Abigail , Strickler Elizabeth , Patterson Victoria , Oluleye Boluwatife
Published: November 2024

Emerging extended reality (XR) tools and platforms offer an exciting opportunity to align learning experiences in higher education with the futures in which students will pursue their goals. However, the dynamic nature of XR as subject matter challenges hierarchies and classroom practices typical of higher education. This instructional design practice paper reflects on how our team of faculty, learning experience designers, and user experience (UX) researchers implemented human-centered design thinking, transformative learning, and problem-posing education to design and implement a special topics media entrepreneurship course in building the metaverse. By pairing our practitioner experience with learner personas, as well as survey, interview, and focus group responses from our learners, we narrate our design and its implications through a human-centered, reflective lens.
The Instructional Design of Place and Past
Authors: Ogle Todd , Hicks David
Published: November 2024

Extended reality (XR) can provide insights into the past, allowing learners to visualize history while helping them to sustain an inquiry by leveraging the concepts of “engagement first,” place illusion, and plausibility illusion. Using three cases of XR-based historical inquiries focusing on hidden or difficult histories (Christiansburg Institute – a former African-American school, Solitude – a university campus building that is a former plantation, and Vauquois – a First World War site in rural France), we describe the six principles that guide our instructional design process to enhance users and students’ engagement with historical places and historical sources as part of the process of engaging in historical inquiry.
Applying a Constructivist Approach to Designing Virtual Reality Experiences that Facilitate Authentic Learning for Adolescents
Authors: Okorie Patricia , MacDowell Paula , Olson Brent
Published: November 2024

This article explores how constructivist learning theory can be applied to the design of virtual reality (VR) experiences aimed at fostering authentic learning opportunities for adolescents. As VR becomes more common in educational settings, it is beneficial for educators and instructional designers to carefully consider how learning theories and pedagogical strategies influence the learning process and outcomes. Moreover, understanding and integrating student perspectives is necessary to ensure VR education is relevant and meaningful. To study student experiences in a VR-enhanced classroom built on constructivist pedagogy, a class of 28 eighth-grade students (ages 12 to 14) participated in two days of VR learning, which included authentic tasks, social interaction, and knowledge-creation activities using FrameVR and MultiBrushVR. Qualitative methods were employed using pair interviews, in which the students questioned each other about their personal experiences in learning, creating, and sharing VR artifacts. The findings revealed the VR environments provided substantial opportunities for adolescents to develop and practice skills such as collaboration, empathy, creativity, and problem-solving. The study contributes to the field of applied instructional design by demonstrating how constructivist principles can be applied in VR-enhanced classrooms to support authentic learning experiences for middle-school students.
Design Principles for Participatory XR Design with Autistic Users
Authors: Schmidt Matthew , Glaser Noah
Published: November 2024

This longitudinal study describes the iterative development of inclusive, participatory, and co-design principles for extended reality (XR) learning interventions tailored to autistic users. Drawing upon multiple cycles of design-based research (DBR) performed on an XR project entitled Virtuoso, the resultant design principles emphasize active involvement of stakeholders in the co-creation of XR experiences, including customization, accessibility, and adaptive scaffolding. This longitudinal research highlights practical implications and challenges of designing XR interventions with and for autistic learners. Using a blend of theory and practice, this research provides guidance for instructional designers, educators, and researchers seeking to design, implement, and evaluate XR interventions with and for autistic users in an inclusive and ethical manner. All research studies published related to Virtuoso are summarized and synthesized, detailed design principles are provided, and a corresponding design conjecture is proposed.
Impact of Augmented Reality Learning Experience Design on Individual and Team Designer Identity
Authors: White Stuart , Ilobinso Anthony , Lowell Victoria , Jones Kevin
Published: November 2024

Instructional designer identity and instructional design (ID) team identity are malleable constructs. Thus, interactions between instructional designers within a design team and inherent immersive technology ID project challenges and successes play a crucial role in identity development. Individual and team identity development happens as individuals take on new roles, critically reflect on past experiences, and engage in open dialogue. The purpose of this post-design project autoethnographic study is to explore the identity development of three novices and one expert instructional designer as they collaborated on a real-world ID project involving immersive technology. A phenomenological lens will be used to focus on connections made between each team member’s lived experiences applying ID principles (i.e., successes, challenges, setbacks, roadblocks, etc.) and the development of individual and team identity. Connections between lived experience and identity development will then be used to explore the reciprocal nature of individual and team identity.
Blending Immersive Virtual Reality and Traditional Language Instruction in Foreign Language Learning
Authors: Zhu Zheying , Kopcha T. J. , Jin Sicheng , Ding Ai-Chu Elisha , Lord Duncan , Innocencio Diego , Demirata Ahmet
Published: November 2024

Immersive virtual reality (IVR) holds significant potential for enhancing language learning in K-12 education in that it uniquely blends language comprehension with sensorimotor engagement. At the same time, IVR lacks essential elements of language learning that are present in face-to-face (F2F) settings. This case study explores the way that IVR can be blended with F2F language instruction within a K-12 context. Using both quantitative and qualitative methods, data were systematically collected from a group of 7th-grade students engaged in a 5-day Mandarin language unit. Results suggest that blending modalities helped participants learn target vocabulary. While participants found IVR to be fun and engaging, analysis of video recordings and interview data indicated that experiences in F2F instruction helped address initial issues with learning in IVR. Implications for blending off-the-shelf IVR with traditional K-12 classrooms are discussed.
Mineração de dados no diagnóstico de hipertensão baseado na Pesquisa Nacional em Saúde 2019
Authors: De Carvalho Nicolau Machado , Gomes Marco Paulo Soares , Zárate Luis Enrique
Published: November 2024

A hipertensão é uma doença que atinge grande parte da população brasileira. Por ser uma doença muito comum, alguns de seus fatores de risco são conhecidos, mas conhecer a ordem de relevância pode trazer novos insights, principalmente quando o objetivo é o diagnóstico da doença. Recentemente foi disponibilizada a Pesquisa Nacional em Saúde 2019, que traz novas informações sobre a saúde da população brasileira. O Objetivo é auxiliar no diagnóstico dos indivíduos que sofrem de Hipertensão Arterial Sistêmica por meio de um método para descoberta de conhecimento e classificação por Floresta Aleatória. Resultados alcançaram um F1-score médio de 75%. As conclusões apontam que a ingestão de sal, manter-se fora do peso ideal, não praticar atividades físicas moderadas, e fumar, nessa ordem, são fatores muito importantes para diagnóstico da doença.
Aprimorando a classificação automática de tumores cerebrais com técnicas de aprendizado profundo
Authors: De Vargas Willian , Schiavon Dieine Estela Bernieri , Botelho Viviane Rodrigues , Pianoski Thatiane Alves , Becker Carla Diniz Lopes
Published: November 2024

A precisão na classificação automática de tumores cerebrais desempenha um papel determinante para a confiabilidade do método para aplicações na saúde. Erros de
classificação podem resultar em diagnósticos imprecisos, levando a abordagens inadequadas e potencialmente prejudiciais. Objetivo: Propor uma abordagem visando minimizar erros de classificação. Método: Desenvolvemos um modelo de rede neural convolucional em duas etapas: primeiro, quatro modelos binários para tumores que apresentam maiores desafios de diferenciação; depois, um modelo Ensemble para classificação multiclasse. Adicionalmente, empregamos uma técnica para interpretar as previsões dos modelos e identificar as regiões de interesse nas imagens médicas. Resultados: Os resultados demonstram que a abordagem proposta alcança uma acurácia de 98%. Conclusão: Este trabalho trouxe contribuições para a aplicação de aprendizado profundo na classificação de tumores cerebrais, destacando a importância de abordagens transparentes e robustas para garantir precisão e segurança nas previsões.
Classificação automática da doença de Alzheimer através de características extraídas de gravações de fala
Authors: Schiavon Dieine Estela Bernieri , Becker Carla Diniz Lopes
Published: November 2024

A doença de Alzheimer é uma patologia neurodegenerativa progressiva estando entre as formas mais comuns de demência em pessoas idosas. Alterações de memória são sintomas frequentes, e alterações de fala e linguagem podem ser sinais de declínio cognitivo. Os sistemas inteligentes têm potencial para uso como ferramentas de apoio ao diagnóstico. Objetivo: Propor um modelo de Rede Neural Convolucional para classificação da doença de Alzheimer utilizando características extraídas de gravações de fala. Método: Utilizamos segmentos de fala com e sem pausas de indivíduos saudáveis e com doença de Alzheimer para extrair características e reconhecer padrões em espectrogramas. Para o treinamento do modelo usamos validação cruzada estratificada de 5-folds. Resultados: Obtivemos métricas de acurácia, sensibilidade e especificidade de 97,37%, 97,04% e 97,62%, respectivamente. Conclusão: O modelo proposto apresentou resultados promissores podendo contribuir para o estudo de biomarcadores não invasivos, que detectem precocemente a doença de Alzheimer.
Avaliação de um assistente virtual inteligente (chatbot) no procedimento de ressuscitação cardiopulmonar
Authors: Goes Lucas Andrada Carrazzoni , Silva João Vitor de Amorim , De Campos Filho Amadeu Sá
Published: November 2024

Objetivo: Avaliar um chatbot para auxiliar na aprendizagem no Procedimento de Ressuscitação Cardiopulmonar (RCP). Métodos: Estudo transversal, prospectivo, analítico e observacional. A validação ocorreu mediante avaliação por especialistas, utilizando-se o Índice de Validação de Conteúdo (IVC) e o método de Delphi. A validação pelo usuário final ocorreu através das avaliações de usabilidade, que utilizou o instrumento Single Ease Question, o protocolo System Usability Scale e experiência do usuário, na qual foi utilizado o User Experience Questionnaire. Resultados: Os especialistas validaram o conteúdo do chatbot por notas atribuídas a alguns quesitos, com a média do IVC de 0,942. A eficiência relativa geral calculada foi 90,80% e a satisfação alcançou resultados excelentes, com pontuação de 80,875 no SUS. Conclusões: Houve elevado grau de concordância entre os profissionais, bom incremento no conhecimento dos usuários sobre RCP e poucas dificuldades no uso do chatbot, apesar de fatores limitantes.
Estratégias tecnológicas para o ensino de habilidades em procedimento de punção venosa periférica
Authors: De Sousa Lucas Costa Amaral , Lorenzoni Leonardo Afonso , Da Silva Maria Alessandra , De Campos Filho Amadeu Sá
Published: November 2024

Objetivo: Este estudo tem como objetivo propor uma estratégia de ensino remoto para desenvolver habilidades de Punção Venosa Periférica (PVP) com base em metodologias de gamificação e agentes inteligentes conversacionais (Chatbots). Metodologia: A metodologia adotada consistiu em um estudo transversal com abordagem descritiva, empregando métodos qualitativos e quantitativos. Resultados: Foram desenvolvidos quatro módulos de um curso online baseado em metodologias de gamificação com a plataforma Moodle. Esses módulos foram avaliados quanto à satisfação, usabilidade e aprendizado utilizando protocolos padronizados. De acordo com a análise dos resultados do questionário System Usabilidade Scale (SUS), o curso obteve nota 79 em 100 indicando boa usabilidade e bom índice de aceitação, mas também revela que usabilidade precisa ser revista devido a problemas no desenvolvimento de alguns objetos de aprendizagem. Conclusão: A utilização de recursos instrucionais interativos mostrou ser uma abordagem promissora para promover engajamento, comunicação e habilidades de resolução de problemas dentro do curso.
Tecnologias na navegação digital de pacientes oncológicos: revisão sistemática literatura
Authors: De Lima Cleyton Tenório , De Farias Bárbara Emanuelle , De Farias Thainá Ruth França , De Sousa Luana Pinheiro , Teixeira Raquel Campos Leal , De Souza Maria Eduarda Augusta , Bezerra Kleberson de Araújo , De Campos Filho Amadeu Sá
Published: November 2024

OBJETIVO: Buscar, na literatura científica, trabalhos sobre tecnologias promotoras da navegação digital de pacientes oncológicos. METODOLOGIA: Trata-se de uma revisão sistemática de artigos em português, inglês e espanhol, de 2017 a 2022, nas bases de dados e bibliotecas virtuais: ACM, BVS, IEEE Xplore, MEDLINE, Periódicos e PubMed; com descritores: digital, navegação de paciente, oncologia, saúde móvel. RESULTADOS: Dos 798 artigos, 8 foram incluídos. Os Estados Unidos apresentam o maior número de publicações – 3 artigos. Houve comunicação unilateral, abordagem assistencial e feedback, em mais de 50% dos artigos, enquanto a educacional, coleta de dados, assistência remota, flowchart e envio de notificação, em menos de 50% dos artigos. Nenhum artigo apresentou uso em treinamento e um não apresentou nenhuma avaliação. CONCLUSÃO: Nota-se a navegação através das tecnologias como um abrangente campo de pesquisa e investimento, visto que nenhuma ferramenta abordou os requisitos plenamente.
Aprendizado de máquinas para predição de resistência microbiana
Authors: Rosa Sofia Clara Lage , Carvalho Nathália Irffi , Duani Helena
Published: November 2024

A resistência a antibióticos representa uma preocupação significativa para a saúde global, particularmente em unidades de terapia intensiva (UTIs), onde o diagnóstico rápido é essencial. Objetivo do estudo: Testar algoritmos de aprendizado de máquina para prever a resistência bacteriana em UTIs; Métodos: Os fatores idade, gênero, tipo de amostra, antibiótico testado e coloração de Gram das bactérias foram retirados do banco de dados MIMIC-III e usados para treinamento de seis modelos de aprendizado de máquinas. Resultados: O Extreme Gradient Boosting demonstrou a maior precisão de previsão, com 84,53%. Conclusão: o aprendizado de máquina poderia oferecer uma solução para a detecção precoce da resistência a antibióticos, melhorando assim o cuidado do paciente e o manejo dos antibióticos.
Inteligência artificial e saúde materna: a experiência da Caren em Goiás
Authors: Alcino Matheus Saraiva , Rodrigues Pedro Manuel , Marques Wanderson da Silva , Tibiriça Carlos Augusto Gonçalves , Oliveira Willian Farias Carvalho , Leal Diogo Antônio
Published: November 2024

Objetivo: A aplicação Caren tem como objetivo aprimorar a gestão dos cuidados neonatais em hospitais públicos de Goiás, utilizando inteligência artificial para prever níveis de atenção médica a recém-nascidos. Método: a aplicação emprega um modelo preditivo supervisionado, treinado com dados do Sistema Único de Saúde, com técnicas de integração e subamostragem para lidar com desbalanceamento. Resultados: os resultados mostram que o modelo escolhido, ao priorizar a revocação, demonstrou eficácia, destacando uma abordagem conservadora. A análise temporal indica a necessidade de precaução nas predições após o primeiro dia de vida. Conclusão: A Caren é uma ferramenta inovadora para a gestão eficiente dos recursos neonatais, sinalizando avanços na saúde materna.
Realidade aumentada no ensino de anatomia humana: revisão sistemática
Authors: Cardoso Leonardo Januário Campos , Goulart Enzo Furtado , Martins Kleuber Arias Meireles , De Andrade Laura Pires , Meira Pedro Miguel Peres , Dos Santos Neto Antônio Caetano , Leite Túlio Filipe Silveira , Silva Arthur Walace de Oliveira , Reis Zilma Silveira Nogueira
Published: November 2024

Objetivo: Avaliar a realidade aumentada (RA) no ensino de anatomia humana para ciências médicas e compará-las aos métodos tradicionais, além de analisar a experiência dos estudantes. Métodos: Elaborada com base nas recomendações do PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyzes). Fez-se a busca, nas bases de dados estabelecidas, por estudos que comparassem RA com métodos tradicionais no ensino de anatomia. Critérios analisados incluíram avaliações quantitativas e dados como país, tipo de RA e de método tradicional, resultados de testes e características dos alunos. Resultados: Onze estudos foram incluídos, com 757 participantes. 49% usaram RA e 51% métodos tradicionais. Dez estudos usaram testes de múltipla escolha, três incluíram identificação de estruturas. Três estudos favoreceram RA, sete não mostraram diferenças e um mostrou desempenho superior do grupo controle em uma parte do teste. Conclusão: A RA pode facilitar o aprendizado, no entanto, os resultados não justificam a abolição dos métodos tradicionais que apresentam suas qualidades diferenciais.
A inteligência artificial no ensino da Odontologia: uma análise bibliométrica
Authors: De Araújo Eduarda Gomes Onofre , Araújo Samara Lavínnya Serrano de Souza , Barbosa Lucas do Nascimento , Freire Júlio César Guimarães , Rufino Matheus Victor de Carvalho , Siebra Clauirton de Albuquerque , Melo Lafayette Batista , Silva Januária de Medeiros , Piagge Carmem Silva L. Dalle , Mélo Cláudia Batista
Published: November 2024

Objetivo: Realizar uma análise bibliométrica sobre o uso da inteligência artificial no ensino da Odontologia, para identificar lacunas na literatura, sintetizando as descobertas atuais na área. Método: Trata-se de uma pesquisa bibliométrica de caráter exploratório e descritivo. Foram definidas as bases de dados WoS e Scopus para realização do estudo e posterior análise dos dados. Houve a exclusão de artigos em edição editorial, cartas e capítulos de livros. Resultados: Obteve-se 93 registros, publicados em 49 periódicos indexados às bases de dados, 314 autores vinculados a 199 instituições que foram responsáveis pelas publicações em 34 países diferentes. Após a remoção de duplicatas, foram incluídas 74 referências para a análise na íntegra. Todos os artigos selecionados foram analisados de acordo com dados bibliométricos pré-estabelecidos. Conclusão: É fundamental considerar a escassez de trabalhos científicos abordando esse tema e a necessidade contínua de pesquisas para maximizar os benefícios de sua incorporação no meio acadêmico.
Revisão de escopo sobre áreas temáticas em Saúde Digital
Authors: Mennitti Anna Luísa , Zornoff Denise de Cássia Moreira , Salvador Maria Elisabete , Gaspar Juliano de Souza
Published: November 2024

Objetivo: identificar as áreas temáticas essenciais para qualificação dos profissionais de saúde em Saúde Digital, área de crescente relevância. Métodos: revisão de escopo, realizada em 2024, conforme metodologia PRISMA. A triagem dos estudos foi conduzida de forma duplo-cega, com um terceiro avaliador em casos de discordância. Resultados: dos 20 estudos elegíveis, a maioria direcionada à equipe multiprofissional de saúde (10). O propósito da elaboração de 11 estudos foi o desenvolvimento curricular. Foram criadas áreas temáticas com base nos artigos, das quais destacaram-se: Gestão de dados, registros de saúde, documentação clínica e de medicamentos (20) e Tecnologias da Informação em Saúde: uso básico de computadores, tablets, aplicativos móveis e internet (19). Conclusão: é essencial promover padronização taxonômica das temáticas em Saúde Digital, facilitando também a incorporação delas em currículos para garantir a educação de profissionais e estudantes alinhados às demandas da prática profissional.
Um transformer hierárquico para classificação e diagnóstico de eletrocardiograma
Authors: Dutenhefner Pedro Robles , Rezende Turi Andrade Vasconcelos , Pappa Gisele Lobo , Paixão Gabriela Miana de Matos , Ribeiro Antônio Luiz Pinho , Meira Jr. Wagner
Published: November 2024

Objetivo: O eletrocardiograma (ECG) é uma importante ferramenta utilizada para avaliar condições cardíacas, e o avanço da inteligência artificial permitiu progresso na análise automática de ECGs. Com o objetivo de melhorar o diagnóstico automático e suporte à decisão médica, este artigo apresenta um novo modelo de transformer hierárquico (HiT) para a classificação de ECGs de 12 derivações. Método: O modelo HiT integra blocos convolucionais e de transformers - especialmente projetados com mecanismos de atenção local -  direcionando o aprendizado de características locais e globais dos sinais de ECG. Resultados: Utilizando um subconjunto do CODE, uma abrangente base de dados de ECG do Brasil, o modelo foi desenvolvido para reconhecer seis condições cardíacas e apresentou valor médio de f1-score acima de 0.84, superando o estado da arte para os mesmos dados. Conclusão: Assim, demonstra-se o potencial de um transformer hierárquico multinível para um diagnóstico automático mais acurado de doenças cardíacas.
Um arcabouço para contagem de alelos nas nuvens computacionais
Authors: Silva Marcio Nogueira Pereira , Pôrto Luís Cristóvão , Sena Alexandre da Costa
Published: November 2024

Objetivo: desenvolver um arcabouço para realizar comparações antropológicas, classificar alelos, inferir o tempo de espera de pacientes que necessitam de transplante, entre outras análises. Método: comparação dos alelos de doadores e pacientes através de um algoritmo de busca para, baseado na contagem dos alelos, realizar as análises. Para reduzir o tempo de execução das análises, as consultas foram otimizadas e paralelizadas, permitindo sua execução eficiente em nuvens computacionais. Resultados: o arcabouço é capaz de realizar as análises em segundos, mesmo em uma base que contém mais de 5 milhões de registros. Conclusão: a estrutura proposta tem potencial para ajudar médicos/pesquisadores a obterem informações para melhorar o processo de doação de órgãos entre doadores não aparentados.
API REST para reconhecimento óptico de caracteres em rótulos alimentares
Authors: Menin Gabriel , Pereira Renan Augusto , Guedes Flávia Magalhães , Winck Ana Trindade
Published: November 2024

Objetivo: A prevalência de alergias alimentares é uma ameaça à saúde pública, especialmente quando alérgenos são consumidos inadvertidamente. Este estudo desenvolveu uma Interface de Programação de Aplicações para extrair informações sobre ingredientes de rótulos alimentares para, quando integrada a um aplicativo, identificar alérgenos e notificar aos usuários, permitindo que façam escolhas alimentares informadas. Método: Utilizou-se uma biblioteca de reconhecimento ótico de caracteres, calibrada para leitura e tradução de textos em rótulos alimentares. Resultados: Testes com 76 produtos alimentares rotulados, divididos em 7 tipos de materiais, avaliaram a similaridade entre rótulos reais e transcrições realizadas, com uma taxa de similaridade média de 81,61% Conclusão: A solução se mostra viável para integração com um aplicativo de reconhecimento de alérgenos, embora a transcrição automática dos rótulos se mostre mais favorável a determinados tipos de materiais e formas de embalagens de alimentos, sendo necessário uma melhor calibragem para os demais.
A extração de entidades nomeadas em relatos de casos clínicos
Authors: Torres Alda Maria Norbiato , Bersot Raphael Pavani Manhães , Colombo Cristiano da S.
Published: November 2024

É notório que os casos clínicos são utilizados diariamente na rotina de profissionais da saúde, e que podem ser bem aproveitados para originar estudos e criar hipóteses de pesquisas sistematizadas. O presente artigo visa abordar um estudo acerca da extração de informações em relatos de casos clínicos, utilizando a técnica de Reconhecimento de Entidades Nomeadas (REN) para futuro auxílio na investigação de padrões e adversidades em tais relatos. Para o treinamento de uma nova base de conhecimento, foi utilizada a biblioteca spaCy, em Python. Como resultados, foram gerados arquivos HTML com a visualização das entidades reconhecidas e, após os testes, o novo pipeline obteve melhor desempenho ao ser comparado com o modelo pré-treinado nativo do spaCy, atingindo uma acurácia maior que 90% na maior parte dos casos.
Protótipo acessível para monitoramento cardíaco utilizando fotopletismografia: implementação e perspectivas
Authors: Borges Renata Coelho , Parreira Wemerson Delcio , Da Mata Daniel Lira , Lage Renan Modaeli
Published: November 2024

Explorar a viabilidade de um protótipo de monitoramento cardíaco de baixo custo, utilizando um sensor MAX30100 e um microcontrolador ESP32. Essa demanda por soluções de monitoramento acessíveis está diretamente relacionada ao envelhecimento populacional e, consequentemente, ao aumento das doenças cardiovasculares. Nesse cenário, a fotopletismografia (PPG) emerge como uma técnica promissora, econômica e não invasiva para medir a frequência cardíaca, oferecendo uma alternativa ao eletrocardiograma (ECG) em cenários cotidianos. No Brasil, o potencial da PPG ainda é subutilizado. Método: Captura e processamento de dados de frequência cardíaca, transmissão via Wi-Fi para visualização em tempo real em navegadores web e comparação com dispositivos comerciais. Resultados: Indicam que o protótipo é funcional e promissor, embora requeira aprimoramentos futuros. Conclusão: A abordagem adotada neste artigo se alinha com as estratégias globais de saúde digital, proporcionando uma ferramenta acessível para o monitoramento cardíaco.
Explorando algoritmos de visão computacional em tecnologias assistivas: uma revisão sistemática da literatura
Authors: Klann Douglas , Fernandes Anita Maria da Rocha , Da Silva Eduardo Alves , Parreira Wemerson Delcio
Published: November 2024

Objetivo: Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura de trabalhos que apresentam algoritmos para aplicações de visão computacional (VC) para pessoas com deficiência visual. O objetivo é identificar esses estudos e entender o propósito de cada solução para o mapeamento de aplicações voltadas ao acesso a saúde digital. Método: Para o desenvolvimento deste trabalho foi conduzida uma revisão sistemática da literatura com uma busca nas principais bases de artigos científicos com acesso aberto. Resultados: Inicialmente encontrou-se 360 estudos, dos quais selecionou-se apenas seis artigos a partir dos critérios de inclusão e exclusão. Conclusão: Mostra-se a existência de pesquisas baseadas em VC para o desenvolvimento de dispositivos que atendem uma população com deficiência visual com diferentes funcionalidades. Porém, não há dentre os estudos encontrados trabalhos baseados em visão computacional para tecnologias que considere o acesso à saúde ou a redução das barreiras da acessibilidade para a saúde digital.
Máquina de vetores de suporte para predição de ansiedade em dependentes químicos em reabilitação
Authors: Freire Pedro Elias Patente , Silva Ana Clara Borges , Carrara Lucas Magalhaes Portilho , Pereira Chrystian Araujo
Published: November 2024

Objetivo: Relacionar variáveis clínicas de internos em reabilitação química com a ansiedade, através do método de aprendizado de máquina. Método: Estudo em campo, realizado em uma Comunidade Terapêutica, onde considerou-se dados de 25 internos. Dentre os parâmetros, têm-se as substâncias psicoativas de dependência, tempo de uso e abstinência, idade e o questionário GAD-7. O algoritmo utilizado foi a Máquina de Vetores de Suporte (MVS). As métricas de análise de desempenho foram matriz de confusão e AUC. Resultados: A prevalência de reabilitação em cocaína ou crack foi de 92% dos internos seguida de álcool em 76%. As maiores métricas foram acurácia de 68%, sensibilidade 89%, especificidade 88%, F1 score 59% e AUC de 0,91. Conclusão: O algoritmo MVS se mostrou promissor para ser utilizado na predição de ansiedade em internos em processo recuperação por substâncias psicoativas.
Desenvolvimento e avaliação de uma arquitetura para monitoramento remoto em saúde utilizando fog e cloud computing
Authors: Vidal Paulo Cesar Salgado , Salles Ronaldo Moreira , Filgueiras Marcelo Quesado , Oliveira Juan Felipe Souza
Published: November 2024

A crescente demanda por soluções de monitoramento de saúde em ambientes externos, como praias, estádios e centros urbanos, destaca a necessidade de arquiteturas eficientes e resilientes no contexto da Internet das Coisas. Objetivos: Propor uma arquitetura em camadas para o monitoramento de saúde em ambientes externos, combinando computação em névoa e nuvem para a coleta e análise eficiente e confiável de dados de saúde. Métodos: O monitoramento é realizado através de smartbands e smartphones, utilizando a computação em névoa na borda da rede para mitigar instabilidades de conexão. Resultados: A arquitetura proposta assegura a integridade dos dados mesmo em ambientes com redes instáveis. Conclusão: A solução demonstra eficácia no monitoramento de saúde em ambientes externos, oferecendo uma solução confiável para a coleta e análise de dados em tempo real, apesar das possíveis instabilidades nas redes de comunicação.
Avaliação de variações da rede profunda EfficientNet em bases dermoscópicas
Authors: Spolaôr Newton , Lee Huei Diana , Takaki Weber Shoity Resende , Coy Claudio Saddy Rodrigues , Wu Feng Chung
Published: November 2024

Objetivo: Investigar configurações inéditas da rede profunda EfficientNet-B2 para a classificação de pequenas bases dermoscópicas. Método: Uma abordagem para (1) pré-processamento de imagens, (2) classificação com oito configurações para ajuste fino de uma EfficientNet-B2 pré-treinada, e (3) avaliação de classificadores com validação cruzada estratificada em três bases dermoscópicas. Resultados: Todos os modelos superaram uma referência experimental, e algumas diferenças estatísticas entre eles foram encontradas. A melhor rede obteve acurácia média de 98,33% no conjunto público PH2. Conclusão: Algumas variações inéditas da rede profunda foram consideradas competitivas perante referências recentes em classificação de dermoscopias.
Análise de predições de atendimentos na saúde em Florianópolis
Authors: Weber Luciano , Lourenço Luís Antonio , Brehm Martina Klippel , Pereira Pedro Matiucci , Ramos Vinicius Faria Culmant
Published: November 2024

Objetivo: Comparar modelos de séries temporais na predição de atendimentos individuais mensais em Florianópolis em 2024. Métodos: Usando dados públicos de atendimentos de 2019 a 2023 do Ministério da Saúde do Brasil, aplicados nos modelos ARIMA, SARIMA, Stacking e Holt-Winters. A comparação foi baseada em métricas de erro. Resultados: SARIMA apresentou maior precisão, enquanto ARIMA gerou predição constante para todos os meses, embora suas métricas de erro serem semelhantes às de SARIMA. Conclusões: A aplicação de modelos de séries temporais é útil para o planejamento em saúde pública, embora as diferenças entre modelos indiquem limitações. Essas técnicas podem otimizar recursos e melhorar a qualidade do atendimento, mas estudos adicionais são necessários para aprofundar as análises e aprimorar as predições.
Análise de sinais e sintomas da infecção pelo vírus SARS-CoV-2
Authors: Ulrichsen Felipe Cassemiro , Sena Alexandre Costa , Porto Luís Cristóvão , Figueiredo Karla
Published: November 2024

Objetivo: Desenvolver metodologia de Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina para diagnóstico de COVID-19. Método: Criar modelos de diagnóstico, avaliar diferenças nos sintomas entre ondas pandêmicas. Resultados: Diagnosticar infecção sintomática pelo SARS-CoV-2. Conclusão: Destacar a eficácia da metodologia na gestão pandêmica.
Implementação de certificação digital aumenta eficiência em hospital universitário
Authors: Sugimoto Liliane , Weber Cláudia , Hockmüller Sadi , Casella Mauricio Leser , Wohlgemuth Luciana Raupp Rios , De Loreto Melina Silva
Published: November 2024

O Projeto de Ateste de Notas Fiscais com a utilização da certificação digital A3 visa otimizar o processo de pagamento por meio da adoção de ateste de notas fiscais eletrônicas em uma instituição hospitalar pública e universitária situada no Rio Grande do Sul. Objetivo: avaliar o impacto dessa tecnologia, considerando a eficiência operacional e a segurança das informações na gestão documental. Método: com base na abordagem qualitativa, adotou-se o método do estudo de caso e aplicação de um questionário estruturado enviado a 248 gestores e almoxarifes, responsáveis pelo ateste de notas fiscais no período de 1º de janeiro de 2023 a 30 de abril de 2024. Resultados: houve aceitação por parte dos usuários e indicam benefícios significativos, incluindo maior agilidade e confiabilidade nos processos internos do hospital. Conclusão: a implementação da certificação digital contribuiu positivamente para a eficiência e segurança na gestão documental da instituição.
Desafios na retenção de alunos em cursos online em Saúde Digital
Authors: Branco Gilberto Vieira , Gaspar Juliano de Souza , Salvador Maria Elisabete , Lopes Paulo Roberto de Lima , Sodré Daniele de Abreu , Cristo Thiago Moreira , Messina Luiz Ary , Zornoff Denise de Cássia Moreira
Published: November 2024

Objetivo: descrever a oferta de um conjunto de cursos online em Saúde Digital composto de uma etapa autoinstrucional e outra tutorada, e estudar o perfil de evasão dos estudantes matriculados. Método: análise de dados retrospectivos, com estatística descritiva. Resultados: Observou-se altas taxas de evasão nos cursos autoinstrucionais, particularmente nos períodos entre a inscrição e matrícula no ambiente online e entre a matrícula e o início de atividades. As taxas de aprovação foram crescentes entre os estudantes que permaneceram ativos. Nos cursos tutorados, a evasão também ocorreu nas fases iniciais e as taxas de aprovação foram crescentes. Conclusão: Altas taxas de evasão são um desfecho comum em cursos online e reconhecer as expectativas de cada participante pode contribuir para uma interpretação mais realista do sucesso neste perfil de atividade.
Visão sobre técnicas computacionais na detecção de depressão em texto
Authors: Rodrigues Leidiane , Fernandes Deborah , Do Lago Marilúcia Pereira , Fernandes Márcio , Soares Fabrizzio , Silva Kairo
Published: November 2024

Objetivo: Revisar a literatura sobre detecção de depressão em textos, focando em técnicas de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural.
Método: Análise de estudos que utilizam técnicas computacionais avançadas e dicionários de palavras indicativas de depressão, considerando a integração de métodos de aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, e recursos de saúde mental.
Resultados: A maioria dos trabalhos utiliza técnicas computacionais avançadas e dicionários específicos, mas há pouca integração da linguística e saúde mental nos modelos. Observou-se uma lacuna na incorporação do contexto cultural e regional da língua escrita.
Conclusão: Destaca-se a necessidade de incluir a linguística para considerar o contexto cultural e regional e aumentar o uso de recursos de saúde mental na identificação da depressão em textos, melhorando a precisão e eficácia das ferramentas de detecção.
Sistema de supervisão clínico de doenças cardiovasculares
Authors: Olímpio Geanne Tereza Ferreira , Gomes Luana Ribeiro , Soares João Victor Bentes , Da Silva José Ricardo Barros , Sá Luana Lima , Vilchez José Ruben Sicchar
Published: November 2024

Objetivo: Diante do aumento das doenças cardiovasculares, o estudo em questão tem como objetivo a proposta de um sistema de saúde digital que combina um protótipo de monitoramento clínico remoto de sinais biomédicos, utilizando biossensores para capturar sinais de fotopletismografia e eletrocardiograma, com um aplicativo móvel. Método: O método utilizado envolve o desenvolvimento do sistema no contexto da Internet das Coisas (IoT) para coletar e transmitir dados biomédicos em tempo real, promovendo uma abordagem proativa à saúde. Resultados:  Os resultados destacam a eficácia do sistema na aquisição, transmissão e filtragem de dados no decorrer de testes, a partir de uma comunicação integrada. Conclusão: O sistema de saúde digital proposto demonstra ser uma ferramenta valiosa para telemedicina, contribuindo para qualidade de vida dos pacientes.
Aprimoramento do diagnóstico automatizado de eletrocardiograma (ECG) por meio de pré-treinamento multimodal com laudos em texto
Authors: Fernandes Jose Geraldo , Tuler Diogo , Lemos Gabriel , Dutenhefner Pedro Robles , Rezende Turi , Pappa Gisele , Paixão Gabriela , Ribeiro Antônio , Meira Jr. Wagner
Published: November 2024

Objective: Heart diseases are the leading cause of death worldwide, and the electrocardiogram (ECG) is the primary diagnostic tool for assessing cardiac activity. Automated and remote ECG diagnosis can help the healthcare system with timely and high-quality cardiac assessments, especially for peripheral regions and rural areas. Automatic ECG classification has been extensively researched, but it is still challenging to build accurate models for such a wide spectrum of scenarios. Method: This study enhances the performance of ECG deep learning classification models using a multimodal pre-training stage with physician's reports. Results: Our approach improves the state-of-the-art model and achieves a mean F1 score of 0.755 over six categories using the full dataset, which is a relevant improvement for a relatively larger unlabeled corpus. Conclusion: The results demonstrate the potential to improve automated cardiac assessment with text pretraining.
Rede neural artificial aplicada ao diagnóstico de câncer de próstata
Authors: De Araujo Wesley Batista Dominices , Santana Ewaldo Eder Carvalho , Silva Nilviane Pires , Sousa Junior Carlos Magno , Moura Giullianno Lopes , Dos Santos José Arnon Linhares Moraes , Lopes Paloma Larissa Arruda , Silva Wesley do Nascimento , Gonçalves João Pedro Pereira , Silva Felipe Castelo Branco Rocha
Published: November 2024

Objetivo: Desenvolver um método para auxiliar no diagnóstico de câncer de próstata utilizando Rede Neural Artificial aplicada às variáveis clínicas. Método: Foi realizada uma pesquisa observacional retrospectiva em 274 prontuários médicos do Hospital Universitário da Universidade Federal do Maranhão. Foram utilizadas as variáveis clínicas: idade, raça, hipertensão arterial sistêmica, diabetes mellitus, tabagismo, etilismo, toque retal e PSA total. Foi criado um modelo de Rede Neural Artificial para classificação preditiva. Resultados: O modelo apresentou acurácia de 80%, sensibilidade de 80%, especificidade de 80% e área sob a curva ROC de 0,9027. Conclusão: Obteve-se um excelente desempenho na predição do câncer de próstata. Este método pode ser incorporado à prática clínica, pois médicos e pacientes podem colher os benefícios dele, reduzindo biópsias desnecessárias, sem comprometer a capacidade de diagnosticar o câncer de próstata.
Saúde digital nos Centros de Especialidades Odontológicas: análise espacial
Authors: Martins Rafiza Félix Marão , Figueiredo Nilcema , Gonçalves Neto João Alves , Campos Magda Lyce Rodrigues , Costa Elisa Miranda , Lima Hassan Lavalier de Oliveira , Chaves Amanda Maria , Gaspar Gabriela da Silveira , De Goes Paulo Savio Angeiras , Thomaz Erika Barbara Abreu Fonseca
Published: November 2024

Objetivo: analisar espacialmente a disponibilidade de recursos tecnológicos dos Centros de Especialidades Odontológicas do Brasil. Método: estudo observacional, descritivo, com caráter avaliativo que analisou comparativamente a disponibilidade das categorias: Equipamentos básicos (Computador e Estabilizador); Serviços (Internet no consultório, Prontuário eletrônico, e Telessaúde); e, Equipamentos acessórios (Câmera, Caixa de som, Microfone e Televisão) nos dois ciclos avaliativos do Programa de Melhoria de Acesso e Qualidade dos Centros de Especialidades Odontológicas (2014 e 2018). A agregação espacial foi feita por regiões de saúde e análise descritivas com Software Stata® (versão 14.0). Resultados: observou-se um incremento positivo (aumento) dos recursos para a maioria das Unidades da Federação, com exceção de microfone. Entretanto, a distribuição espacial foi desigual, com maior prejuízo ao Norte e Nordeste. Conclusão: investimento equânime é necessário para garantia desses recursos, principalmente dos serviços, ao fortalecimento da transformação digital na atenção secundária em saúde bucal.