Duarte, R. P., Cunha, C. A. S., Alves, V. N. N. (2023).
Mobile Application for Real-Time Food Plan Management for Alzheimer Patients through Design-Based Research.
Future Internet, 15(5), 168.
http://dx.doi.org/10.3390/fi15050168
Investigador Responsável:
Carlos Augusto da Silva Cunha
Duração: 2022 – 2024
Membros da equipa do CISeD
Rui Pedro Amaro Duarte
A elaboração, acompanhamento, ajuste e adaptação de um plano alimentar alinhado com as necessidades de nutrição de uma pessoa requer a obtenção regular de dados biométricos, hábitos alimentares, atividade física e consumos energéticos. Esses dados são analisados no contexto do cumprimento dos objetivos da pessoa, fornecendo feedback para reajustar dinamicamente o plano, criando assim um sistema de controlo da sua nutrição. A introdução de sensores para a recolha de dados e de algoritmos de inteligência artificial para a criação de modelos personalizados transformou a nutrição num processo autónomo que pode ser realizado sem ou com a mínima intervenção do nutricionista. Este processo baseia-se em dados da pessoa com um espetro mais abrangente do que o proporcionado no acompanhamento da nutrição tradicional, sendo por esse motivo também potencialmente mais eficaz. A disponibilidade dos dados permite também fazer adaptações ao plano em ciclos mais curtos, podendo reduzir o tempo necessário para atingir os objetivos individuais. Pretende-se neste projeto desenvolver um sistema de controlo da nutrição baseado nos dados recolhidos por sensores (e.g., smartwatches e balanças inteligentes) para ajustar o plano alimentar dinamicamente recorrendo a algoritmos de machine learning e deep learning.
Investigador Responsável: Rui Pedro Duarte
Duração: 2022 – 2024
Membros da equipa do CISeD
Carlos Augusto da Silva Cunha
Ricardo Luís da Costa Gama
A alimentação assume um papel cada vez mais importante na vida das pessoas e uma alimentação adequada associada a um estilo de vida saudável permite aumentar a esperança média de vida. Para tal, tem-se verificado um aumento do número de pessoas que estão a ser seguidas por nutricionistas de modo a terem um plano alimentar adequado às suas necessidades, que variam em função dos objetivos de cada pessoa: desde a componente meramente estética, passando pela melhoria da qualidade de vida, por questões profissionais (como desportistas ou atletas de alta competição), até pessoas com necessidades especiais, em que uma alimentação correta impacta no agravamento de doenças previamente diagnosticadas. Existem, no entanto, alguns problemas associados que podem impactar no não cumprimento de um plano alimentar previamente definido. Um deles tem a ver com a definição de um plano alimentar composto por alimentos que não são da preferência das pessoas. O outro tem a ver com a notificação em tempo real para o nutricionista do correto cumprimento do plano, na vertente da ingestão correta de macronutrientes recomendados em cada refeição do plano alimentar.
Relativamente ao primeiro, a combinação de alimentos é um fator sobretudo ligado à preferência das pessoas, muito para além das regras de combinação dos alimentos recomendados pelos nutricionistas. Assim, existem padrões particulares a cada indivíduo que podem variar ao longo do tempo e em função de outras condições (e.g., temperatura, estação do ano). A sensibilidade das pessoas a estas combinações é um dos fatores responsáveis pelo abandono de planos alimentares, pela não correspondência aos seus gostos alimentares pessoais. Com este trabalho pretende-se
desenvolver um modelo de Inteligência Artificial para detetar padrões alimentares de forma a adaptar um plano alimentar definido por um nutricionista, de forma evolutiva e em tempo real permitir a correta gestão do plano. Assim, torna-se possível proporcionar uma melhor qualidade de vida às pessoas que necessitem de definição de planos alimentares, em vários tipos de contexto.
Investigador Responsável:
Serafim Oliveira
Duração: 2022 – 2025
Membros da equipa do CISeD
José Luís Silva
Rui Pedro Duarte
João Menoita Henriques
Paulo Vaz
Daniel Albuquerque
Ricardo Gama
Este projeto propõe inovações impactantes nos processos de controlo de qualidade através do desenvolvimento de um sistema de orientação de operadores auxiliado por realidade virtual e aumentada, esperando-se que aborde a digitalização aplicada a tarefas realizadas por operadores suportados por formação em realidade virtual e realidade aumentada. A criação de um sistema que combine esses componentes acelerará a curva de aprendizagem de novos operadores e evitará fatores críticos e erros operacionais.
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.
Cunha, C., Duarte, R. (2022).
Multi-Device Nutrition Control.
Sensors, 22(7), 2617.
https://doi.org/10.3390/s22072617
Alves, V., Sousa, C., Duarte, R. (2022).
Avaliação contínua em Tecnologias e Design de Multimédia.
In Figueiredo, M. P., Franco, A. (Coords.) Pedagogia no Ensino Superior: Concretizações e inquietações no Instituto Politécnico de Viseu (pp. 214-224).
Viseu, Portugal: Escola Superior de Educação de Viseu. ISBN: 978-972-789-682-0
DOI: 10.34633/978-989-53495-2-4
Duração: 2022 – 2025
Membros da equipa do CISeD
António Figueiredo
Carlos Pereira
Rui Duarte
Duração: 2021 – 2023
Membros da Equipa do CISeD:
Isabel Oliveira
Luísa Augusto
Rui Pedro Monteiro Amaro Duarte
Entidades financiadoras:
Compete2020; Portugal2020; União Europeia – FSE
O Link Me Up – 1000 ideias, Sistema de Apoio à co-criação de inovação, criatividade e empreendedorismo, é um projeto que junta 13 Institutos Politécnicos portugueses para promover o espírito empresarial através da capacitação de jovens estudantes e/ou empreendedores com vista ao incremento da qualidade do emprego e à criação de empresas inovadoras.
Membros da Equipa do CISeD:
Bruno Ferreira
Cristina Romão
Ricardo Gama
Rui Pedro Duarte
Steven Lopes Abrantes
Serafim Oliveira
Duração: 2021 – 2023
Entidades financiadoras:
FEDER
O InovC+ é um projeto regional que fomenta a valorização e transferência do conhecimento científico e tecnológico, promovendo a interação entre os 19 parceiros desta iniciativa (instituições de ensino superior, entidades de interface científico e parques de inovação) e a economia regional e consolidando o ecossistema de inovação da Região Centro. Este projeto irá financiar diversas atividades com este fim, das quais se destacam as mostras tecnológicas, o concurso de ideias de negócio ARRISCA C+, provas de conceito, ações de sensibilização e capacitação para a promoção da cultura de transferência, e proteção de conhecimento científico com potencial de transferência.
