O crescente número de pessoas com transtornos de ansiedade, juntamente com o aumento da conscientização sobre a saúde mental, impulsiona a necessidade de novas ferramentas tecnológicas que forneçam a monitorização remota e contínua de transtornos de ansiedade e pânico. Assim, a tendência crescente do mercado dos wearables, como smartwatches e pulseiras de monitorização de saúde, juntamente com a recolha de dados fisiológicos, como frequência cardíaca e variabilidade da frequência cardíaca, machine learning e intervenções just-in-time criam uma oportunidade para integrar estas tecnologias em soluções de saúde mental, permitindo que os utilizadores monitorizem a sua saúde de forma mais acessível e prática.
Início / Publicações / Publicação
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DETEÇÃO DA ANSIEDADE E DE ATAQUES DE PÂNICO EM TEMPO REAL
Tipo de publicação: Resumo do Artigo
Título original: Anxolotl – An Anxiety Companion App
Data de publicação do artigo: Outubro de 2022
Fonte: Instituto Superior de Engenharia de Lisboa (ISEL)
Autor: Nuno Gomes
Orientadores: Matilde Pato & André Lourenço
Qual é o objetivo, público-alvo e áreas da saúde digital em que se enquadra?
O estudo tem como objetivo desenvolver uma ferramenta capaz de detetar e monitorizar distúrbios de ansiedade, como ansiedade generalizada e ataques de pânico em tempo real, utilizando dados fisiológicos obtidos por dispositivos wearables, integrados numa aplicação móvel (app). O público-alvo abrange indivíduos que sofrem de transtornos de ansiedade, profissionais de saúde mental e utilizadores de wearables e de tecnologias de saúde, que procuram monitorizar e gerir proactivamente a sua saúde mental. O estudo aborda a m-Health, a monitorização remota de pacientes, o biofeedback e o machine learning aplicado à saúde.
Qual é o contexto?
O crescente número de pessoas com transtornos de ansiedade, juntamente com o aumento da conscientização sobre a saúde mental, impulsiona a necessidade de novas ferramentas tecnológicas que forneçam a monitorização remota e contínua de transtornos de ansiedade e pânico. Assim, a tendência crescente do mercado dos wearables, como smartwatches e pulseiras de monitorização de saúde, juntamente com a recolha de dados fisiológicos, como frequência cardíaca e variabilidade da frequência cardíaca, machine learning e intervenções just-in-time criam uma oportunidade para integrar estas tecnologias em soluções de saúde mental, permitindo que os utilizadores monitorizem a sua saúde de forma mais acessível e prática.
Quais são as abordagens atuais?
Atualmente, a monitorização e a intervenção no campo da saúde mental digital está cada vez mais centrada no uso de tecnologias digitais e wearables, recorrendo à inteligência artificial (IA), machine learning e à integração inteligente de dados fisiológicos e contextuais, tencionando oferecer soluções de monitorização contínua, intervenções personalizadas e deteção precoce de transtornos mentais. Assim, dispositivos como o Zephyr Biopatch e sensores portáteis têm sido usados para monitorizar ataques de pânico, detetando sinais precursores até uma hora antes da crise. Aplicações móveis com biofeedback em tempo real, incluindo com uso da câmara do smartphone, têm demonstrado ser eficazes em intervenções durante crises. Plataformas web e apps híbridas, que combinam sessões online e autoavaliações revelaram aumentar a motivação e melhorar a autogestão dos sintomas.
Apesar destes significativos avanços recentes, ainda existe muitas áreas inexploradas e com muitos desafios a serem superados, como personalização de intervenções, integração e acessibilidade dos dados de saúde mental, prevenção de sintomas agudos, inclusão de biossensores mais sofisticados, entre outros.
Em que consiste a inovação? Como é que é avaliado o impacto deste estudo?
O sistema Anxolotl é uma solução inovadora para gerir transtornos de ansiedade, integrando a monitorização contínua de dados fisiológicos com machine learning para intervenções personalizadas em tempo real. Este é constituído por 3 componentes principais: a App Anxolotl, um message broker e um datacenter.
Para obter dados fisiológicos, a App Anxolotl conecta a aplicação móvel a wearables equipados com sensores, tais como o sensor de fotopletismografia (deteta alterações no volume sanguíneo) e o acelerómetro (deteta movimentos), juntos monitorizam os níveis de atividade. Estes dados são obtidos via bluetooth e transmitidos ao message broker, que encripta e anonimiza os dados antes de os armazenar no datacenter. Lá, os modelos de machine learning pré-treinados analisam os dados para fornecer insights sobre os níveis de ansiedade dos utilizadores, transmitindo os resultados à aplicação em tempo real. Esta infraestrutura escalável permite a melhoria contínua dos modelos e respostas cada vez mais personalizadas às necessidades dos utilizadores.
A aplicação fornece aos utilizadores uma visão geral e rápida dos seus níveis de ansiedade e das ocorrências de ataques de pânico, complementada por uma secção de bem-estar que oferece exercícios de respiração e meditação concebidos para ajudar a gerir eficazmente a ansiedade. Além disso, a app tem uma secção de eventos que notifica os utilizadores em caso de valores elevados, incentivando-os a participar nos exercícios calmantes.
Ao analisar os dados em tempo real, o Anxolotl consegue prever episódios de ansiedade ou pânico, facilitando intervenções imediatas que se adaptam ao estado emocional do utilizador. Esta abordagem proactiva permite que o sistema detete alterações nas condições fisiológicas antes do início de uma crise, possibilitando respostas atempadas e eficazes.
O impacto desta tecnologia foi avaliado com base em vários critérios, que envolvem tanto a precisão técnica dos algoritmos como o efeito prático na saúde mental dos utilizadores. As principais formas de avaliação incluem o sucesso das intervenções, a melhoria no estado emocional, a adesão dos utilizadores e a capacidade do sistema de prever crises de ansiedade e pânico. Além disso, a usabilidade e a potencialidade de escalabilidade também são consideradas, destacando a inovação do projeto na criação de uma solução acessível e eficaz para a monitorização da saúde mental.
Quais são os principais resultados? Qual é o impacto destes resultados? Qual é o futuro desta tecnologia?
Os principais resultados do projeto Anxolotl refletem o sucesso da aplicação em termos de deteção e classificação de estados emocionais, com 92% de precisão na classificação dos níveis de ansiedade e 94% de precisão na deteção de crises de pânico, adesão significativa às intervenções sugeridas e melhorias nos estados emocionais dos utilizadores.
O impacto destes resultados é significativo na gestão da saúde mental, oferecendo uma solução inovadora que combina precisão tecnológica, intervenções personalizadas e acessibilidade em larga escala. Assim sendo, o impacto vai desde a melhoria individual no bem-estar emocional dos utilizadores até ao fortalecimento do sistema de saúde ao proporcionar uma abordagem preventiva e escalável para transtornos de ansiedade e pânico.
O futuro da tecnologia por de trás do Anxolotl está repleto de oportunidades de crescimento e inovação. As principais tendências incluem a expansão para novos transtornos, o uso de sensores biométricos mais avançados, a integração com plataformas de saúde digital e o desenvolvimento de sistemas auto adaptativos e imersivos que revolucionarão o tratamento da saúde mental.
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DETEÇÃO DA ANSIEDADE E DE ATAQUES DE PÂNICO EM TEMPO REAL
Tipo de publicação: Resumo do Artigo
Título original: Anxolotl – An Anxiety Companion App
Data de publicação do artigo: Outubro de 2022
Fonte: Instituto Superior de Engenharia de Lisboa (ISEL)
Autor: Nuno Gomes
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Qual é o objetivo, público-alvo e áreas da saúde digital em que se enquadra?
O estudo tem como objetivo desenvolver uma ferramenta capaz de detetar e monitorizar distúrbios de ansiedade, como ansiedade generalizada e ataques de pânico em tempo real, utilizando dados fisiológicos obtidos por dispositivos wearables, integrados numa aplicação móvel (app). O público-alvo abrange indivíduos que sofrem de transtornos de ansiedade, profissionais de saúde mental e utilizadores de wearables e de tecnologias de saúde, que procuram monitorizar e gerir proactivamente a sua saúde mental. O estudo aborda a m-Health, a monitorização remota de pacientes, o biofeedback e o machine learning aplicado à saúde.
Qual é o contexto?
O crescente número de pessoas com transtornos de ansiedade, juntamente com o aumento da conscientização sobre a saúde mental, impulsiona a necessidade de novas ferramentas tecnológicas que forneçam a monitorização remota e contínua de transtornos de ansiedade e pânico. Assim, a tendência crescente do mercado dos wearables, como smartwatches e pulseiras de monitorização de saúde, juntamente com a recolha de dados fisiológicos, como frequência cardíaca e variabilidade da frequência cardíaca, machine learning e intervenções just-in-time criam uma oportunidade para integrar estas tecnologias em soluções de saúde mental, permitindo que os utilizadores monitorizem a sua saúde de forma mais acessível e prática.
Quais são as abordagens atuais?
Atualmente, a monitorização e a intervenção no campo da saúde mental digital está cada vez mais centrada no uso de tecnologias digitais e wearables, recorrendo à inteligência artificial (IA), machine learning e à integração inteligente de dados fisiológicos e contextuais, tencionando oferecer soluções de monitorização contínua, intervenções personalizadas e deteção precoce de transtornos mentais. Assim, dispositivos como o Zephyr Biopatch e sensores portáteis têm sido usados para monitorizar ataques de pânico, detetando sinais precursores até uma hora antes da crise. Aplicações móveis com biofeedback em tempo real, incluindo com uso da câmara do smartphone, têm demonstrado ser eficazes em intervenções durante crises. Plataformas web e apps híbridas, que combinam sessões online e autoavaliações revelaram aumentar a motivação e melhorar a autogestão dos sintomas.
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O sistema Anxolotl é uma solução inovadora para gerir transtornos de ansiedade, integrando a monitorização contínua de dados fisiológicos com machine learning para intervenções personalizadas em tempo real. Este é constituído por 3 componentes principais: a App Anxolotl, um message broker e um datacenter.
Para obter dados fisiológicos, a App Anxolotl conecta a aplicação móvel a wearables equipados com sensores, tais como o sensor de fotopletismografia (deteta alterações no volume sanguíneo) e o acelerómetro (deteta movimentos), juntos monitorizam os níveis de atividade. Estes dados são obtidos via bluetooth e transmitidos ao message broker, que encripta e anonimiza os dados antes de os armazenar no datacenter. Lá, os modelos de machine learning pré-treinados analisam os dados para fornecer insights sobre os níveis de ansiedade dos utilizadores, transmitindo os resultados à aplicação em tempo real. Esta infraestrutura escalável permite a melhoria contínua dos modelos e respostas cada vez mais personalizadas às necessidades dos utilizadores.
A aplicação fornece aos utilizadores uma visão geral e rápida dos seus níveis de ansiedade e das ocorrências de ataques de pânico, complementada por uma secção de bem-estar que oferece exercícios de respiração e meditação concebidos para ajudar a gerir eficazmente a ansiedade. Além disso, a app tem uma secção de eventos que notifica os utilizadores em caso de valores elevados, incentivando-os a participar nos exercícios calmantes.
Ao analisar os dados em tempo real, o Anxolotl consegue prever episódios de ansiedade ou pânico, facilitando intervenções imediatas que se adaptam ao estado emocional do utilizador. Esta abordagem proactiva permite que o sistema detete alterações nas condições fisiológicas antes do início de uma crise, possibilitando respostas atempadas e eficazes.
O impacto desta tecnologia foi avaliado com base em vários critérios, que envolvem tanto a precisão técnica dos algoritmos como o efeito prático na saúde mental dos utilizadores. As principais formas de avaliação incluem o sucesso das intervenções, a melhoria no estado emocional, a adesão dos utilizadores e a capacidade do sistema de prever crises de ansiedade e pânico. Além disso, a usabilidade e a potencialidade de escalabilidade também são consideradas, destacando a inovação do projeto na criação de uma solução acessível e eficaz para a monitorização da saúde mental.
Quais são os principais resultados? Qual é o impacto destes resultados? Qual é o futuro desta tecnologia?
Os principais resultados do projeto Anxolotl refletem o sucesso da aplicação em termos de deteção e classificação de estados emocionais, com 92% de precisão na classificação dos níveis de ansiedade e 94% de precisão na deteção de crises de pânico, adesão significativa às intervenções sugeridas e melhorias nos estados emocionais dos utilizadores.
O impacto destes resultados é significativo na gestão da saúde mental, oferecendo uma solução inovadora que combina precisão tecnológica, intervenções personalizadas e acessibilidade em larga escala. Assim sendo, o impacto vai desde a melhoria individual no bem-estar emocional dos utilizadores até ao fortalecimento do sistema de saúde ao proporcionar uma abordagem preventiva e escalável para transtornos de ansiedade e pânico.
O futuro da tecnologia por de trás do Anxolotl está repleto de oportunidades de crescimento e inovação. As principais tendências incluem a expansão para novos transtornos, o uso de sensores biométricos mais avançados, a integração com plataformas de saúde digital e o desenvolvimento de sistemas auto adaptativos e imersivos que revolucionarão o tratamento da saúde mental.
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Saúde digital no topo dos resultados do Poliempreende nacional 2024
O Poliempreende é uma consolidada rede nacional de incentivo ao empreendedorismo no ensino superior em Portugal, com duas décadas de existência. Focado na promoção da inovação, o concurso tem gerado um impacto significativo na economia…
Solução digital facilita a interação entre utentes e profissionais de saúde
Muitos utentes enfrentam dificuldades em agendar consultas médicas nas unidades hospitalares, e, quando conseguem, frequentemente têm de esperar longos períodos para serem atendidos. Esta situação é agravada por problemas como a incompatibilidade de horários entre…
O impacto da integração de computação calma no processo clínico
Nos últimos anos, a transformação digital na área da saúde tem desempenhado um papel crucial, impulsionada pelo aumento exponencial de dados médicos. Estes abrangem desde informações administrativas até registos detalhados de diagnósticos, exames laboratoriais, imagens…
ULS Almada-Seixal revoluciona com primeiro Robot cirúrgico da região
Nos últimos anos, a ULSAS tem vindo a implementar gradualmente sistemas robóticos, reforçando o seu compromisso com a inovação e a melhoria dos cuidados de saúde. Recentemente, a instituição adquiriu um sistema robótico de última…
Intervenção online visa prevenir a ansiedade na população geral
Os transtornos de ansiedade são um problema global, afetando 300 milhões de pessoas em todo o mundo e colocando uma pressão significativa sobre os indivíduos e os sistemas de saúde. Só na Europa, o impacto…
Reabilitação da paralisia facial através de assistentes virtuais
A paralisia facial, definida pela incapacidade de mover um ou ambos os lados da face, tem uma incidência de 20 a 30 casos por 100.000 pessoas anualmente. Esta condição muitas vezes causa fraqueza facial, dificuldades…
Uma nova abordagem à Tele-Ecografia assistida por tecnologias robóticas
Atualmente, os sistemas robóticos para ecografia dividem-se em duas categorias principais: os robôs portáteis que exigem posicionamento manual e os sistemas robóticos totalmente autónomos que controlam de forma independente a orientação e o posicionamento da…
Dos grandes dados às grandes decisões: Como IA estratifica casos de cancro por fatores de risco
A CLARIFY Decision Support Platform (DSP) é uma aplicação web responsiva projetada para apoiar a tomada de decisões nos cuidados oncológicos através da integração de dados em tempo real e de análises preditivas. Construída com…
Do “texto livre” a dados clínicos estruturados: A base para sistemas de apoio à decisão médica
Atualmente, a prática de registar informações clínicas em “texto livre” oferece flexibilidade, mas dificulta a extração automática de dados, limitando a aplicação de modelos analíticos. A maior parte dos registos é não estruturada, e o…
Inteligência artificial utilizada na deteção de depressão em sobreviventes de cancro
O objetivo do projeto FAITH (Federated Artificial Intelligence solution for moniToring mental Health status after cancer treatment) é identificar e prever remotamente sintomas depressivos em sobreviventes de cancro usando uma abordagem de aprendizagem federada que…
Integração dos sistemas SONHO v2 e SClínico na ULS de Coimbra para melhorar cuidados de saúde
Com mais de meio milhão de consultas médicas hospitalares realizadas no primeiro semestre de 2024, a ULS de Coimbra destaca-se como uma instituição dedicada a cuidados de saúde integrados, de alta qualidade e centrados nas…
Ecossistema de cuidados para idosos: Uma plataforma inovadora para serviços personalizados e eficientes
Com a esperança de vida a aumentar e a taxa de fertilidade a diminuir, espera-se que, até 2050, a população com mais de 80 anos supere os jovens em várias regiões do mundo. O aumento…
Tecnologia inovadora que alivia subconscientemente a ansiedade através de um cachecol
A tecnologia SCAARF é uma ideia inovadora na área da saúde digital e da tecnologia wearable. A SCAARF visa a oferecer um método alternativo para aliviar os sintomas da ansiedade de uma forma não intrusiva…
Intervenções de saúde digital: Equidade dos cuidados da hipertensão para todos
Quase metade de todos os adultos nos Estados Unidos tem hipertensão, um dos principais fatores de risco para doenças cardiovasculares, e apenas cerca de um quarto (24%) dessas pessoas tem a hipertensão sob controlo. Estudos…
Personalização e tecnologia na gestão da diabetes
A crescente prevalência de doenças crónicas, particularmente DM, está a sobrecarregar os sistemas de saúde globais e a aumentar os custos dos cuidados de saúde devido à complexidade dos cuidados e à fraca integração, resultando…
Negociações sobre o Espaço Europeu de Dados de Saúde avançam com a participação da SPMS
O Espaço Europeu de Dados de Saúde será um sistema de partilha de dados de saúde comum à União Europeia. Prevê a utilização dos dados para fins que beneficiem as pessoas e a sociedade. Assegurará…
Secretária de Estado Margarida Tavares enfatiza inovação digital na promoção da saúde
O discurso de Margarida Tavares, Secretária de Estado da Promoção da Saúde, sublinhou a importância da digitalização e da inovação na promoção da saúde e prevenção de doenças, com uma perspetiva voltada para o futuro….
ARS Algarve moderniza radiologia com IA e novo data center
O serviço de radiologia da ARS Algarve já realizou perto de 29 mil exames utilizando a tecnologia de Inteligência Artificial (IA). Nos últimos anos, tem sido feita uma grande aposta em digitalização de imagem e…
Espaço Europeu de Dados de Saúde: Acesso unificado aos dados de saúde na UE
O objetivo do Espaço Europeu de Dados de Saúde (EEDS) é melhorar o uso de dados de saúde para fins de investigação, inovação e elaboração de políticas. Ao mesmo tempo, esta legislação visa dar aos…
Comissão Europeia altera programa Europa Digital com investimento de 762,7 milhões de euros
O Programa Europa Digital é o primeiro programa de financiamento da UE centrado em levar as tecnologias digitais até às empresas e aos cidadãos. Com um orçamento total previsto de 7,5 mil milhões de EUR…
SPMS integra a iniciativa TEF-Health
A SPMS participa na iniciativa TEF-Health como parceira de um consórcio composto por 51 entidades de 9 países da União Europeia. Esta ação é cofinanciada pela Comissão Europeia e tem uma duração de cinco anos….
FMUP cria academia júnior de inovação em saúde para estudantes do ensino secundário
A FMUP lançou a primeira edição da Academia Júnior no início de 2024. O programa permite aos participantes aprender mais sobre tópicos como as potencialidades no uso da inteligência artificial em saúde, o desenvolvimento da…
SPMS representa Portugal como vice-presidente da GDHP
A GDHP é uma organização intergovernamental da área da saúde digital que facilita a cooperação e colaboração entre representantes governamentais e a Organização Mundial da Saúde (OMS), cujo propósito é fomentar o desenvolvimento de políticas…
Transformação digital da saúde no INCoDe.2030 em Tomar
Dentro do roteiro INCoDe.2030, no evento em Tomar, a SPMS abordou o tema “Transformação digital da Saúde” com o objetivo de informar os projetos mais relevantes em curso e com maior impacto para profissionais de…
Hospital de Braga avalia memória com jogo interativo em pacientes com esclerose múltipla
A Esclerose Múltipla é conhecida como uma doença crónica do sistema nervoso central, com uma ampla variedade de sintomas motores e sensitivos, que podem conduzir à incapacidade de trabalho, sobrecarga socioeconómica e reduzida qualidade de…
Teleconsulta de neurocirurgia vence prémio de inovação
Durante a pandemia, o foco no combate à Covid-19 reduziu a atenção a outras doenças, criando uma necessidade urgente de recuperar a qualidade dos cuidados de saúde para essas condições. O objetivo do BI Award…
HealthData@PT: Nova iniciativa da SPMS para dados de saúde
A ação HealthData@PT é lançada no contexto da implementação do Espaço Europeu de Dados de Saúde, sendo uma iniciativa aprovada pela Comissão Europeia no âmbito do programa EU4Health 2021-2027. Esta iniciativa contribui para a transformação…
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