AIM Health
Aplicações Móveis Baseadas em Inteligência Artificial para Resposta de Saúde Pública
Descrição

O actual aumento de utilização de dispositivos móveis pelos cidadãos, tem sido acompanhado por uma clara tendência para o uso desses dispositivos no tratamento dos seus dados críticos como informações pessoais, financeiras e até de saúde que por eles são recolhidas, processadas e armazenadas. Em particular, a variedade de sensores presentes nos smartphones, relógios inteligentes ou bandas inteligentes, que permite recolher dados fisiológicos valiosos, aumentou substancialmente e, consequentemente, a recolha de dados de saúde do utilizador atingiu um volume nunca visto. O portal comum que agrega todos esses dados é o smartphone pessoal, que pode ser emparelhado com outros dispositivos do utilizador final. Numa época em que o vírus SARS-Cov-2 (COVID-19) se propaga pelo mundo, as autoridades responsáveis e as partes interessadas dos setores público e privado da saúde estão focadas em desenvolver soluções que possam ajudar a impedir o aumento da disseminação do vírus. Uma das tendências e discussões tecnológicas atuais diz respeito à exequibilidade do uso de aplicações de “contact tracing”, em smartphones pessoais, para informar tanto os utilizadores como as autoridades de saúde sobre a propagação potencial ou real do vírus. No entanto, essa abordagem levanta questões sobre segurança e privacidade, nomeadamente tendo em conta a legislação e regulamentação de privacidade, especificamente o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD), em vigor na União Europeia desde 25 de maio de 2018. Com o intuito de contribuir com uma abordagem preventiva para as estratégias de Saúde Pública, enfrentando outros desafios, a nossa proposta consiste no desenvolvimento de uma aplicação para smartphone e de uma plataforma de distribuição de serviços baseada em Inteligência Artificial para identificar pacientes sintomáticos e assintomáticos assim como o risco de exposição. Os dados recolhidos pelo smartphone, incluindo informação clínica serão guardados em segurança no dispositivo (usando um “data vault”), e o acesso a esse “data vault” será controlado e autorizado pelo utilizador. Os princípios de confiança resumem-se em o foco no utilizador, a transparência e a utilização de código aberto. Prevê-se a abordagem de dois cenários: 1. Grupos de risco, isto é, diabéticos, hipertensos, com doença cardíaca. Neste cenário, iremos recolher variáveis fisiológicas descontínuas (tosse, respiração, temperatura, frequência cardíaca, saturação de O2, atividade física). 2. Pacientes COVID-19 em ambulatório, onde será necessário hardware suplementar para registar variáveis fisiológicas, possivelmente contínuas, 24/7. Para ambos os cenários iremos recolher dados de redes sociais. Para servir estes cenários, iremos desenvolver uma aplicação para smartphone com um backend seguro de IA, adoptando uma arquitetura “federated edge computing” baseada em micro-serviços. Com este sistema, recolheremos dados de uma forma segura, que serão analisados usando metodologias de IA (particularmente Aprendizagem de Máquina, AM), com o objetivo de ajudar e alertar o utilizador e o/a médico/a em relação a situações clínicas tais como: (1) estabelecer um diagnóstico COVID-19; (2) avaliar o risco de ser infetado pelo virus e aconselhar o utilizador, bem como outros cidadãos (de uma forma totalmente anónima), com quem ele/ela estiveram recentemente em contato, a realizar um teste COVID-19. Neste ecosistema centrado no utilizador, o smartphone vai agir como um dispositivo que coleciona, agrega e armazena de forma genérica dados de saúde e que pode ser emparelhado com dispositivos externos. O smartphone vai armazenar todos os dados de saúde sensiveis num “data vault” encriptados de forma segura ( usado mecanismos de desbloqueio multi-factor) e vai agir como uma gateway de dados genéricos pessoais entre os processadores de dados (em particular, grandes hospitais públicos to Sistema Nacional de Saúde) e o dados anonimizados dos utilizadores. A aplicação para smartphone vai usar IA e tecnologias ledger distribuidas baseadas em tecnologias blockchain, que se vão comportar como um repositório comum de dados, registando todos os diferentes processamentos efetuados aos dados do utilizador, evitando indesejáveis comunicações o máximo possível. Devido à sua natureza pública, nenhuns dados pessoais serão armazenados na blockchain, apenas dados específicos relativos à operação empreendida e por quem. Também, por via da utilização do contratos inteligentes, vamos ligar as permissões concedidas aos utilizadores aos processadores de dados, para conduzir determinadas operações sobre os seus dados de saúde. A nossa abordagem de IA, vai ajudar a analisar os dados para obter uma visão fidedigna e precisa acerca das modificações nos ritmos habituais que indicam uma necessidade de intervenção médica, comportando-se consequentemente como um sistema de monitorização remota de saúde. Este projeto prevê a inclusão de abordagens federadas de AM para treino incremental em curso, bem como mecanismos de inferencia ágil (classificação) para identificação rápida, privada e segura dos pacientes sintomáticos e assintomáticos bem como a avaliação do risco de exposição. Iremos utilizar um datacenter público de larga escala disponivél na RNCA (Rede Nacional de Computacão Avançada), durante o desenvolvimento, para busca de hiper-parametro e “network tuning”.

Parceiros Internos
Centro de Investigação Grupo de Investigação Papel no Projeto Data de Início Data de Fim
ISTAR-IUL Digital Living Spaces Parceiro 2021-01-25 2023-01-24
Parceiros Externos
Instituição País Papel no Projeto Data de Início Data de Fim
Instituto de Telecomunicações (IT) Portugal Parceiro 2021-01-25 2023-01-24
Associação Para Investigação, Desenvolvimento Da Faculdade De Medicina (AIDFM) Portugal Parceiro 2021-01-25 2023-01-24
Equipa de Projeto
Nome Afiliação Papel no Projeto Data de Início Data de Fim
Ana de Almeida ISTAR-IUL [Software Systems Engineering] Investigadora 2021-01-25 2023-01-24
Carlos Serrão ISTAR-IUL [Software Systems Engineering] Investigador 2021-01-25 2023-01-24
Joao C Ferreira or Joao Ferreira ISTAR-IUL [Software Systems Engineering] Investigador 2021-01-25 2023-01-24
Miguel Sales Dias ISTAR-IUL [Digital Living Spaces] Coordenador Global 2021-01-25 2023-01-24
Maurício Breternitz ISTAR-IUL [Digital Living Spaces] Investigador 2021-01-25 2023-01-24
Sérgio Moro ISTAR-IUL [Information Systems] Investigador 2021-01-25 2023-01-24
Financiamentos do Projeto
Código/Referência Tipo de Financiamento Entidade Financiadora Programa de Financiamento País Valor Financiado (Global) Valor Financiado (Local) Data de Início Data de Fim
DSAIPA/AI/0122/2020 Contrato FCT AI4Covid-19 Portugal 239657.50€ 130856.25 2021-01-25 2023-01-24
Outputs (Publicações)

Não foram encontrados registos.

Outputs (Outros)

Não foram encontrados registos.

Ficheiros do projeto

Não foram encontrados registos.

Com o objetivo de aumentar a investigação direcionada para o cumprimento dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável para 2030 das Nações Unidas, é disponibilizada no Ciência-IUL a possibilidade de associação, quando aplicável, dos projetos científicos aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Estes são os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável identificados para este projeto. Para uma informação detalhada dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável, clique aqui.

Aplicações Móveis Baseadas em Inteligência Artificial para Resposta de Saúde Pública
2021-01-25
2023-01-24