Financiado por:
Project Acronym: CoViS
Project Name: Contactless Vital Signs Monitoring in Nursing Homes using a Multimodal Approach
CoVIS – Sistema de monitorização em tempo real de sinais vitais sem contacto com capacidade preditiva de reconhecimento de sintomas associados a doenças baseado em plataforma cloud de forma a ser aplicado em lares e unidades de cuidados intensivos.
Activity years: 2020-2021
Funding: FEDER através do Programa Operacional Competitividade e Internacionalização e do Programa Operacional Regional de Lisboa - PROJETOS DE I&DT EMPRESAS - COVID-19 (I&D Empresas e Infraestruturas de Ensaio e Otimização)
Topic: TIC aplicadas à Saúde; Tecnologias avançadas aplicadas à Saúde
Global Budget: 384.197,04 €
Reference: LISBOA-01-02B7-FEDER-070090 / POCI-01-02B7-FEDER-070090
Host Institution: WAVECOM – SOLUÇÕES RÁDIO S.A.
Partners: IT- Instituto de Telecomunicações, IPVC-Instituto Politécnico de Viana do Castelo, ISEL-Instituto Superior de Engenharia de Lisboa.
Researchers (ISEL):
Professor Doutor Paulo Marques - https://orcid.org/0000-0002-7479-0119/
Professor Doutor Pedro Pinho - http://www.cienciavitae.pt//4C17-7EC8-C889 (Researcher in charge/ISEL)
Description:
A doença COVID-19 teve um impacto na população idosa nacional (mais de 70 anos) que representou a mais alta taxa de letalidade, entre 10% a 20%, e 87% das mortes em Portugal. Neste contexto surge a necessidade e o impulso do presente projeto para desenvolver uma solução de monitorização em tempo real de sinais vitais com recurso a técnicas que não exigem contacto com o paciente (estado e padrão da sua respiração, temperatura corporal) bem como vários parâmetros ambientais tais como a temperatura, humidade, CO2, COVs, etc, com vista a avaliar a qualidade do ar do espaço onde o paciente se encontra. O uso destas técnicas sem contacto, baseadas em radar Doppler e imagens térmicas por infravermelho, além de serem mais confortáveis para os pacientes por eliminarem o uso de fios, permitem também aos profissionais de saúde evitar o contacto permanente com pacientes que possuam doenças altamente contagiosas. Acresce ainda, que os dados recolhidos serão processados localmente fornecendo um diagnóstico do paciente e também enviados para uma plataforma centralizada onde algoritmos de Inteligência Artificial poderão detetar precocemente a existência de doenças específicas.
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