Titulo Estágio
2022_23_N10_eHealth_Smart Data Analystics_MEI
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
Aveiro
Enquadramento
A área de eHealth/Assisted Living tem vindo a crescer com a necessidade de melhorar a qualidade de vida de pessoas que precisam de
acompanhamento médico permanente (e.g. doença crónica) ou ocasional (e.g. pós-operatório, pandemia). Pretende-se, cada vez mais, acompanhar
as pessoas de alguma forma em risco e recolher a informação necessária para poder traçar o perfil dos utentes e das doenças de que padecem ou
de que podem vir a padecer. Para tal, cria-se uma base de dados a partir da informação de telemonitorização, e de dados complementares relativos
ao utente (e.g. análises). Esta informação deve gerar conhecimento e indicadores que possam ajudar administradores e cuidadores a servir melhor
os seus doentes.
Objetivo
O projeto pretende analisar informação proveniente de um conjunto de dispositivos clínicos pré-selecionados (balanças, oxímetros, botões de pânico,
etc.), de wearables (smartwatches, mibands, etc.), dispositivos virtuais (fotografias, imagens, ficheiros e.g. análises, etc.), de APIs de terceiros (e.g.
GoogleFIT, Apple HealthKit ) e outra (e.g. questionários) e criar indicadores relevantes quer para os doentes quer para os cuidadores que cruzem
informação clínica e não clínica. Os indicadores serão identificados durante o projeto e poderão ir desde simples médias, valores máximos ou
mínimos / unidade de tempo até valores mais complexos, correlacionados e que impliquem lógica de serviço associada de apoio ao dignóstico (e.g.
se tensão arterial atingiu o vermelho e número de passos
Plano de Trabalhos - Semestre 1
--- Fase 1 (4 meses)
Análise do Estado da Arte
Estudo de ferramentas de analytics e motores de regras
Análise dos dados de saúde já disponíveis e especificação de indicadores simples e correlacionados
Especificação da lógica de serviço associada em função dos indicadores identificados
Plano de Trabalhos - Semestre 2
--- Fase 2 (6 meses)
Implementação dos indicadores
Implementação da lógica de serviço associada
Construção de APIs de consulta e armazenamento
Validação e teste da solução final
Relatório Final
Condições
Com possibilidade de integrar uma Bolsa de Investigação -
Programa GENIUS - durante a realização do projeto de Dissertação - Integração
numa equipa de I&D na Empresa Altice Labs .
Valor de bolsa de acordo com tabelas da FCT (ver pdf em (www.Inova-Ria.pt).
Período de realização
de acordo com o enquadramento da Universidade.
Horário:
De acordo com enquadramento da Universidade
Formato:
hibrido ou remoto (a combinar)
Meios:
atribuição de um PC portátil e acessos à rede Interna da Altice Labs
Kit de
Acolhimento
Onboarding
nas equipas da Altice Labs, com atribuição de um tutor full-time
Possibilidade de
participar em todas as iniciativas de partilha de conhecimento ou de
entretenimento levadas a cabo pela Altice Labs
Possibilidade
de entrada nos quadros da empresa
Os alunos interessados deverão enviar para
genius@inova-ria.pt ao cc Dra Regina Maia Sacchetti (963618710).
• Curriculum Vitae;
• Disciplinas realizadas até ao momento com médias ; simples
documento eletrónico, que poderá obter no portal académico .
Processo de Seleção: Entrevista Inova-Ria - PROGRAMA GENIUS
na qual fará parte o Orientador do projeto de forma a esclarecer a temática
envolvida.
• média prevista de 13,5 - 14 valores (média linear entre
licenciatura e mestrado);
• Indicação de áreas de interesse.
Enviar a tua candidatura: genius@inova-ria.pt
Observações
A utilizar:
Ferramentas de processo de desenvolvimento: Git, WIKI, SVN,…
Linguagem: Java e/ou Python
Frameworks/Libraries: Spring Boot, PySpark, SciKit Learn, PyTorch, TensorFlow, ...
DB: Postgres
CI/CD: Github Actions
Referências bibliográficas:
https://www.healtheuropa.eu/portugal-introduces-national-telehealth-plan/96810/
https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/exchange-electronic-health-records-across-eu
https://healthtechmagazine.net/article/2019/12/3-ways-electronic-health-records-will-continue-improve-2020-perfcon
https://www.researchgate.net/publication/267226700_Electronic_Health_Records_EHR
https://www3.paho.org/hq/index.php?option=com_content&view=article&id=14411:health-indicators-conceptual-and-operational-considerationssection-4&Itemid=0&showall=1&lang=en
https://data-flair.training/blogs/data-scientist-vs-data-analyst/
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3662376/
Perfil requerido ao candidato:
·
Pessoa dinâmica, autónoma e
com ânsia pela aquisição de conhecimento.
·
Comunicativo e com espírito
de equipa.
·
Bons conhecimentos em
programação.
·
Conhecimentos em
modelização, bases de dados, dados e análise de dados
Aspectos inovadores da proposta:
A telemonitorização é considerada uma ferramenta poderosa na prevenção e
diagnóstico de doenças em todo mundo, mas também uma forma de dar ao utente o
controlo do seu estado de saúde e bem-estar. Os Electronic Health Records (EHR)
são versões eletrónicas do histórico do utente que são normalmente mantidos por
entidades públicas e/ou instituições privadas e podem incluir não só informação
puramente clínica, como também informação adicional sobre outros aspetos
importantes da vida e bem-estar do utente (medicação, preferências, hobbies,
etc.). Este projeto pretende analisar essa informação, e produzir indicadores
que possam servir para melhorar ainda mais os serviços prestados. O sucesso da
telemonitorização depende do compromisso dos próprios utentes na sua utilização
o que implica que as aplicações devem estar verdadeiramente adaptadas às necessidades dos utentes e dos seus cuidadores.
Orientador
Telma Mota
telma@alticelabs.com 📩