Carlos Cunha

PIDI/CISeD/2023/011 • Modelos de Inteligência Artificial para Deteção de Stress Crónico e Padrões de Movimento em Ambientes de Atividades da Vida Diária

Leave a Comment / [CDS] Connected Digital Society, concluído, interno, nacional, não competitivo, não financiado, viseu /

Investigador Responsável:
Rui Pedro Duarte
Duração: 2022 – 2024

Membros da equipa do CISeD
Carlos Augusto da Silva Cunha

Por muito tempo, o stress foi considerado um importante fator de saúde que afeta a qualidade de vida. Diversos estudos indicam que o stress excessivo e contínuo pode desencadear ou agravar diversas doenças, como o cancro e doenças cardiovasculares. O stress é uma resposta a um stressor, ou seja, um estímulo ou condição externa que causa uma mudança emocional, física ou psicológica no indivíduo. No entanto, embora o stress momentâneo possa ser facilmente identificado, é difícil para as pessoas reconhecerem que estão vivendo uma vida stressante. Com estes problemas em vista, as respostas a algumas questões críticas precisam de ser obtidas: Quais são os biomarcadores relevantes para identificar o stress contínuo? Eles são confiáveis? A medição destes são intrusivas?
Assim, é vital medir o stress e identificar os seus tipos, para monitorizar e ajudar as pessoas a lidar com as suas manifestações. Torna-se crucial identificar o stress contínuo, pois há estudos que indicam que este tem um impacto negativo, enquanto uma situação isolada de stress pode até ser benéfica. O processo de monitorização desse stress contínuo precisa ser automatizado e com baixa intrusão no utilizador, para que não tenha efeitos negativos no seu estilo de vida. Para isso, existem vários biomarcadores para identificar o stress nas pessoas, porém nem todos são recomendados. Os biomarcadores mais indicados são a frequência cardíaca (FC) e a condutividade elétrica, que podem ser monitoradas por dispositivos como relógios inteligentes. Com isso, é possível treinar modelos de inteligência artificial para criar uma solução para detetar o stress de longa duração, não interferindo no dia a dia das pessoas e permite melhorar a sua qualidade de vida.

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Machine Learning and Food Security: Insights for Agricultural Spatial Planning in the Context of Agriculture 4.0

Leave a Comment / 2022, Artigos em Revistas Indexadas | Scopus e/ou WoS, viseu /

Martinho, V. J. P. D., Cunha, C. A. d. S., Pato, M. L., Costa, P. J. L., Sánchez-Carreira, M. C., Georgantzís, N., Rodrigues, R. N., Coronado, F. (2022).
Machine Learning and Food Security: Insights for Agricultural Spatial Planning in the Context of Agriculture 4.0.
Applied Sciences, 12, 11828.
https://doi.org/10.3390/app122211828

Thought on Food: A Systematic Review of Current Approaches and Challenges for Food Intake Detection

Leave a Comment / 2022, Artigos em Revistas Indexadas | Scopus e/ou WoS, viseu /

Neves, P. A., Simões, J., Costa, R., Pimenta, L., Gonçalves, N.J., Albuquerque, C., Cunha, C., Zdravevski, E., Lameski, P., Garcia, N. M., et al. (2022).
Thought on Food: A Systematic Review of Current Approaches and Challenges for Food Intake Detection.
Sensors, 22: 6443.
https://doi.org/10.3390/s22176443

Sistema Inteligente de Controlo de Planos Alimentares para Doentes de Alzheimer e Outras Demências

Leave a Comment / 2021, Livros e Capítulos de Livro de Edição Nacional, viseu /

Cunha, C. (2021).
Sistema Inteligente de Controlo de Planos Alimentares para Doentes de Alzheimer e Outras Demências.
In M. J. Amante, S. Barros Fonseca, L. Araújo, P. Xavier, J. Carreira (Orgs.), Demência e COVID-19: Contributos do IV Seminário Internacional Alzheimer e outras Demências (pp. 57-66).
Viseu, Portugal: Escola Superior de Educação do Instituto Politécnico de Viseu.

PROJ/IPV/ID&I/002 • Sistema Inteligente de Controlo de Planos Alimentares para Doentes de Alzheimer e Outras Demências

[CDS] Connected Digital Society, concluído, interno, não competitivo, não financiado, viseu /

Investigador Responsável: Carlos Augusto Cunha
Duração: 2020 – 2022

Membros da equipa do CISeD
Valter Alves
Rui Pedro Duarte

Entidades financiadoras:
CGD; PV

A doença de Alzheimer manifesta-se por uma perda progressiva da função mental, causada pela degeneração do tecido cerebral, incluindo a perda de células nervosas, a acumulação de uma proteína anormal e o desenvolvimento de tranças neurofibrilares. Os doentes de Alzheimer tornam-se dependentes de outras pessoas mesmo para as tarefas mais básicas. O controlo da alimentação e a hidratação de um doente de Alzheimer é assim uma tarefa muito importante executada pela pessoa que apoia a sua rotina diária, denominada de Cuidador Informal (CI).

Condições de subnutrição, sobrenutrição e desidratação são comuns em pessoas com doenças causadoras de demência, já que a perda da sua autonomia se manifesta também ao nível da sua incapacidade de exprimir necessidades alimentares. Torna-se assim fundamental o apoio de um nutricionista na elaboração e acompanhamento de um plano alimentar alinhado com as necessidades do doente. Este acompanhamento é indubitavelmente um processo que exige do Cl muita disciplina e a habilidade para lidar com possíveis adaptações circunstanciais, como a substituição de alimentos prescritos no plano alimentar por outros equivalentes ou a alteração da quantidade de água consumida em função da temperatura ambiente.

Este projeto aborda o problema da criação e acompanhamento de planos alimentares em doentes com demências como Alzheimer por via da criação de uma solução informática, visando aumentar de forma considerável a qualidade de vida dos afetados. A solução passará por uma aplicação Web que permitirá aos nutricionistas criar os planos alimentares, e uma aplicação móvel para que os CI possam fazer o respetivo acompanhamento e para que recebam notificações relativas à alimentação e hidratação adequada nos momentos devidos, zelando-se assim pelo cumprimento das indicações do nutricionista. Para além disso, a aplicação irá sugerir alternativas aos alimentos do plano que se encontrem indisponíveis. A solução para o controlo da hidratação, por parte da aplicação móvel, será completada com uso de uma garrafa de água inteligente. Outra funcionalidade central à solução é a adaptação dinâmica da administração de água ao doente em função das condições ambientais recolhidas automaticamente por sensores de temperatura e humidade.

Em termos científicos, o projeto contempla a criação de modelos inovadores de adaptação de planos alimentares recorrendo a algoritmos de machine learning e a abordagens de integração, pré-processamento e avaliação da qualidade dos dados recolhidos pelos sensores externos.

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PROJ/IPV/ID&I/007 • Sistema Inteligente de Controlo de Planos Alimentares para o Desporto

[CDS] Connected Digital Society, concluído, interno, nacional, não competitivo, não financiado, viseu /

Investigador Responsável:
Carlos Cunha
Duração: 2019 – 2022

Membros da equipa do CISeD
Rui Pedro Duarte
Valter Alves

Entidades financiadoras:
CGD; PV

A recente explosão na procura de atividades desportivas, motivada por um aumento generalizado da perceção da importância de manter a boa forma física, por campanhas especificamente dirigidas ao combate ao sedentarismo, e pelas oportunidades criadas pela divulgação de modalidades desportivas menos conhecidas, trouxe para primeiro plano questões fundamentais como a correta nutrição dos seus praticantes. As várias instituições ligadas à prática de atividade física que entretanto floresceram, têm vindo a integrar estas preocupações no âmbito da sua atuação, incluindo por via dos seus nutricionistas.

Para um nutricionista, a elaboração e acompanhamento de um plano alimentar alinhado com as necessidades do indivíduo apresenta dois problemas importantes: 1) a obtenção de dados biométricos, hábitos alimentares e os consumos energéticos, para a criação do plano alimentar, e 2) o acompanhamento da execução e a adaptação dinâmica do plano alimentar.

A nutrição desportiva é uma das áreas mais complexas da nutrição, uma vez que requer a observação de um conjunto de métricas bastante abrangente, englobando os aspetos físicos do atleta, a sua atividade física e os seus hábitos alimentares. A utilização de dispositivos de medição para determinados parâmetros da atividade física representa uma prática comum dos atletas. A integração dos dados recolhidos automaticamente por esses dispositivos com outros dados não observáveis diretamente, como é o caso dos hábitos alimentares e das métricas subjetivas, são uma vertente da complexidade da criação de um registo global que possa ser utilizado pelo nutricionista durante a elaboração do plano alimentar. Também, numa fase posterior à da elaboração do plano alimentar, poderá surgir a necessidade de o adaptar. Por exemplo, as variações de temperatura ou de intensidade física podem implicar alterações momentâneas das necessidades energéticas ou de hidratação de um indivíduo. Em tais situações, os dados recolhidos pelos dispositivos poderiam ser usados para ajustar dinamicamente o plano e enviar alertas, informando o desportista da necessidade de ingerir alimentos ou água no momento certo.

Os objetivos deste projeto incluem a criação de a) uma aplicação Web em que o nutricionista possa registar e acompanhar planos alimentares e b) uma aplicação móvel destinada aos desportistas, que possa recolher dados fornecidos pelos dispositivos inteligentes ou introduzidos manualmente, e onde se possa consultar o plano alimentar e receber notificações. Em termos científicos, o projeto contempla a criação de modelos inovadores de adaptação de planos alimentares recorrendo a algoritmos de machine learning e a abordagens de integração, pré-processamento e avaliação da qualidade dos dados recolhidos pelos dispositivos externos.

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