Novas Tecnologias Aplicadas à Saúde: inovação, internet das coisas, horizontes e desafios

José Carlos Tatmatsu Rocha José Da Conceição Carvalho Júnior Luciana Roberta Tenório Peixoto Mário Fabrício Fleury Rosa Nínive Aguiar Colonello Paula Meyer Soares Pedro Canisio Binsfeld Ronei Delfino Da Fonseca Suélia De Siqueira Rodrigues Fleury Rosa Universidade do Estado do Rio Grande do Norte Reitor Pedro Fernandes Ribeiro Neto

Diagramação: Bruno Ribeiro Soares

Vice-Reitor Fátima Raquel Rosado Morais Diretora de Sistema Integrado de Bibliotecas Jocelânia Marinho Maia de Oliveira Chefe da Editora Universitária – EDUERN Anairam de Medeiros e Silva Conselho Editorial das Edições UERN Emanoel Márcio Nunes Isabela Pinheiro Cavalcante Lima Diego Nathan do Nascimento Souza Jean Henrique Costa José Cezinaldo Rocha Bessa José Elesbão de Almeida Ellany Gurgel Cosme do Nascimento Wellignton Vieira Mendes Organização: Cicilia Raquel Maia Leite - UERN Célia Aparecida dos Reis - UNESP Pedro Canisio Binsfeld - FIOCRUZ Suélia de Siqueira Rodrigues Fleury Rosa – UnB Revisores Técnicos Adriano Gomes Da Silva Bruno Elvis Costa Rodrigues Da Silva Célia Aparecida Dos Reis Christina Pacheco Santos Martin Cicília Raquel Maia Leite Cynthia Moreira Maia Fabrício Lima Brasil Glecia Virgolino Da Silva Luz Ingridy Marina Pierre Barbalho Irlan Arley Targino Moreira Isaac De Lima Oliveira Filho Jaqueline Alves Ribeiro

Revisão Técnica de Português Profa. Dra. Maria Do Socorro Oliveira Doutora em Estudos da Linguagem pela UFRN -2016

Autores: Ademar França de Sousa Neto Alex Aquino dos Santos Ana Isabel Reis Nascimento Ana Karoline Almeida da Silva Andressa Rastrelo Rezende Angela Abreu Rosa de Sá Bárbara Osanilda dos Santos Meneses Bruna Soares Passanezi Bruno Guedes Spinelli Camille Marques Alves Carolina Araújo Marquez Valentini Célia Aparecida dos Reis Celina Martins Ramalho Cicília Raquel Maia Leite Cynthia Moreira Maia Daniel Stefany Duarte Caetano Daniela Gardano Bucharles Mont’Alverne Deniz Helena Pereira Abreu Diana Rodrigues de Cerqueira Douglas Domingues Bueno Driely Candido Santos Edgard Morya Eduardo Lázaro Martins Naves Eric Loges Binsfeld Fábio Evangelista Santana Fábio Roberto Chavarette Fabrício Lima Brasil Felipe Roque Martins Francisco Milton Mendes Neto Gabriela de Araújo Albuquerque Hougelle Simplício Igor Melo Mendes Ivanna Trícia Gonçalves Fernandes

Jesaías Carvalho Pereira Silva João Angelo Ferres Brogin José Carlos Tatmatsu Rocha José Micael Delgado Barbosa José Pablo Gonçalves de Queiroz Júlio Cartier Maia Gomes Junio Alves de Lima Leticia de Souza Oliveira Luan dos Santos Mendes Ludymila Ribeiro Borges Luis Antonio S.Vasconcellos Mara Lúcia Martins Lopes Marcos Ronys Lima Mariana Queiroz Souza Marilia Clara Farias Barros Marília Miranda Forte Gomes Mauricio Serrano Milene Serrano Mouhamed Zorkot Nínive Aguiar Colonello Patrícia Mayara Moura da Silva Patrício de Alencar Silva Paula Meyer Soares Paulo Gabriel Gadelha Queiroz Pedro Bertemes Filho Pedro Canísio Binsfeld Rhaíra Helena Caetano e Souza Ricardo Nogueira Cavalieri Roberto Outa Salatiel Dantas Silva Severino Peixoto Nunes Netto Suélia de Siqueira Rodrigues Fleury Rosa Tatiana Pereira Filgueiras Vanessa Garcia Lima Wesley Pereira Araujo William Alberto Cruz Castañeda

Catalogação da Publicação na Fonte. Universidade do Estado do Rio Grande do Norte.

Novas tecnologias aplicada à saúde [recurso eletrônico] : inovação, internet das coisas, horizontes e desafios / Cicília Raquel Maia Leite, Célia Aparecida dos Reis, Pedro Canisio Binsfeld, Suélia de Siqueira Rodrigues Fleury Rosa (Organizadores). – Mossoró – RN: EDUERN, 2021. 436p. : il., PDF ; 24 Mb. ISBN: 978-65-88660-82-9 (E-book) 1. Novas tecnologias. 2. Saúde. 3. Internet das coisas. I. Leite, Cicília Raquel Maia. II. Reis, Célia Aparecida dos. III. Binsfeld, Pedro Canisio. IV. Rosa, Suélia de Siqueira Rodrigues Fleury. V. Universidade do Estado do Rio Grande do Norte. VI. Título.

UERN/BC

CDD 600

Bibliotecário: Petronio Pereira Diniz Junior CRB 15 / 782

• Tipo de Editora: Universitária Brasileira. • Conselho Editorial: Sim. • Tipo: Coleção • Origem da Obra: Originada de grupos interinstitucionais de pesquisa • Leitor Preferencal: Obra acadêmicas destinada a pesquisadores, docentes e especialistas da área e áreas afins. • Revisão por pares: SIM, Corpo de Revisores indicado na obra. • Financiamento: Bolsa de Produtividade em Pesquisa – DT 2- Agência de fomento Nacional. • Natureza da Obra: Coleção - Novas Tecnologias Aplicadas à Saúde - Vol 1(2017), Vol 2 (2019) e Vol 3 (2019). • Edição: 1º - 2017 • Natureza do Conteúdo: Obra autoral que envolve a sistematização de resultados de pesquisa conduzido pelos próprios autores. Apresentação e discussão de proposição teórica, aplicada e metodológica originais. • Índice Remissivo: Sim. • Idioma : Nacional. • Vínculo com a linha de pesquisa: Sim.

AGRADECIMENTOS O processo de construção de todo trabalho do mais simples ao mais complexo – exige uma energia inicial – nossa famosa inércia é rompida e como uma contínua transformação as energias se somam e geram um resultado. No ano de 2020, com a pandemia e a luta incessante da ciência e de nós pesquisadores por respostas seguras à nação e ao mundo, encontramos motivação para organizar essa obra. Dialogar com nossos pares e mais que isso mostrar à sociedade do que somos capazes é um desafio diário. E esse livro mostra nossa capacidade conjunta de autores, de níveis e áreas diversificadas, com um foco único, publicarmos nossos resultados. Agradecemos as nossas instituições que nos motivam e apoiam, à sociedade que nos impulsiona e aos colegas colaboradores dessa obra pela confiança em nosso trabalho.

um só, mas ainda assim sou um. Não posso “ Sou fazer tudo, mas posso fazer alguma coisa. Por não poder fazer tudo, não me recusarei a fazer o pouco que posso.”

PREFÁCIO O processo de inovação em saúde acelerou dramaticamente nos últimos anos, inclusive com a convergência e a conjugação de diferentes tecnologias. Trata-se de realidade incontornável que, de um lado, anima-nos e traz esperança, e, de outro, provoca-nos à permanente reflexão. As duas perspectivas são abordadas, com rigor científico e reconhecido esforço acadêmico, nas páginas que se seguem a este prefácio. São dezesseis textos primorosos, subscritos por professores, cientistas e estudiosos que representam o melhor da nossa comunidade científica nacional. Os temas são atuais e palpitantes, valorizando a força e a resiliência das instituições de pesquisa envolvidas no projeto. O ponto central: o impacto das novas tecnologias e da internet das coisas na vida dos cidadãos e da sociedade brasileira. A presente publicação aborda questões que perpassam pelos horizontes, lacunas e os desafios dessa interface, apresentando aspectos de dispositivos e da sustentabilidade das inovações em saúde. No mundo da regulação, área de atuação do cargo que exerço, as inovações científicas e tecnológicas emergentes nos trazem questões desafiadoras. Pergunta-se, a todo instante, se autoridades regulatórias cumulam habilidades e competências necessárias ou reúnem conhecimentos específicos exigidos para regular esse novo ambiente. Discute-se, ainda, se tais autoridades, em todo o mundo, estão produzindo novas orientações ou promovendo o aconselhamento suficiente para que essas inovações possam ser utilizadas. Antes do surgimento da pandemia de Covid-19, as mudanças provocadas pelas inovações tecnológicas em saúde já eram apontadas como um dos principais desafios, senão o principal, para a tomada de decisão regulatória. Os efeitos produzidos pela pandemia nos sistemas de saúde, e particularmente no universo assistencial, apenas escancararam o abismo existente entre os insiders e os outsiders da saúde digital. Numa perspectiva, explora-se as vantagens proporcionadas pelos novos recursos tecnológicos que dão suporte à verdadeira reinvenção nos protocolos de prevenção, de intervenções terapêuticas e de reabilitação; noutra, exige-se a reorientação das políticas públicas e dos mecanismos tradicionalmente adotados para a avaliação da segurança,

qualidade e eficácia dos produtos, sobre os aspectos éticos e a privacidade das informações sensíveis sobre as respostas regulatórias por parte dos governos. Em outras palavras, essa transformação tecnológica exige dos programas governamentais, executados sob o comando de processos e regras complexas, pela combinação de legislação, regulamentação e políticas públicas, uma reformulação no processo decisório. Persistem, ainda, indiscutivelmente, mais perguntas do que respostas. No entanto, a obra que acabo de prefaciar, é, sem dúvida, uma contribuição acadêmica de fôlego que nos ajudará a traçar cenários regulatórios alinhados às conquistas contínuas da inovação e da ciência.

Alex Machado Campo Diretor da Agencia Nacional de Vigilância Sanitária – Anvisa 16.02.2021

ORGANIZADORES Profa. Dra. Cicilia Raquel Maia Leite Endereço para acessar este CV: http://lattes.cnpq.br/9378258073324535 Profa. Cicília Raquel Maia Leite é graduada em Ciência da Computação, pela Universidade do Estado do Rio Grande do Norte - UERN (2003), é Mestre em Engenharia Elétrica, pela Universidade Federal de Campina Grande - UFCG (2005), Doutora em Engenharia Elétrica e da Computação, pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN (2011), e possui Pós-Doutorado, no Massachusetts Institute of Technology - MIT/EUA (2013). Servidora efetiva da UERN desde 2006, é professora Adjunta IV, lotada no Departamento de Informática, Faculdade de Ciências Exatas e Naturais (FANAT), no Campus Central, onde ministra aulas no curso de graduação em Ciência da Computação. Professora permanente do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - Associação Ampla UERN/ UFERSA, tem experiência em pesquisas em Engenharia de Software, Informática Médica e Tecnologias Assistivas. É líder do grupo de pesquisa em Engenharia de Software (GES/ UERN) e do Núcleo Tecnológico de Engenharia de Software (NTES/UERN). Participa de estudos com pesquisadores da Universidade de Brasília (UnB), Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), Universidade Federal do Ceará (UFC), Universidade Estadual Paulista (UNESP) e Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz). É organizadora dos livros: Novas tecnologias aplicadas à saúde - desenvolvimento de Sistemas Dinâmicos - Conceitos, aplicações e utilização de técnicas inteligentes e regulação (2019); Plenitude e Completude de Fazer Ciência (2018); Novas Tecnologias Aplicada à Saúde: Integração de Áreas Transformando a Sociedade (2017). Com experiência no campo da gestão universitária, desempenhou funções diversas na UERN. Foi Assessora de Captação de Recursos e Diretora de Pesquisa e Inovação da Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação; Pró-Reitora de Recursos Humanos e Assuntos Estudantis - PRORHAE; Subchefe do Departamento de Informática - DI/FANAT; Diretora da Diretoria de Admissão, Registro e Controle Acadêmico da Pró-Reitoria de Ensino de Graduação - DIRCA/PROEG; Assessora Técnica da Reitoria; e atualmente exerce a função de Chefe de Gabinete da Reitoria da UERN. É conselheira eleita, representante da categoria docente, do Conselho Diretor da Fundação Universidade do Estado do Rio Grande do Norte - CD/FUERN (2019-2021). Tem participação em conselhos, comissões, fóruns e colegiados da universidade.

Profa. Dra. Célia Aparecida dos Reis Endereço para acessar este CV: http://lattes.cnpq.br/7644869884732752 Professora do Departamento de Matemática da Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira, FEIS/UNESP, Campus de Ilha Solteira, São Paulo, recebeu o título de Doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo – Poli em 1994 e fez Pós-doutorado Pela UNESP em 2012. Recebeu o título de Mestre em Matemática pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), em 1991, e é graduada em Licenciatura em Matemática pela Universidade Federal de Uberlândia, MG, em 1987. Fez Especialização em Matemática pela Universidade de Brasília em 1988. Atualmente suas pesquisas englobam a análise e controle de sistemas dinâmicos lineares e não lineares, mediante técnicas de linearização no espaço de estados além de análise de comportamento caótico, análise da dinâmica interna e dinâmica zero.

Prof. Dr. Pedro Canisio Binsfeld Endereço para acessar este CV: http://lattes.cnpq.br/0416677654439233 Doutor em Biotecnologia (Summa cum Laude) pela Rheinische Friedrich Wilhelms Universität Bonn - Alemanha (1999) e Doutor em Ciências - Biotecnologia pela Universidade Federal de Pelotas (1998). Pós-doutor em Biologia Celular e Molecular pela Universidade de Sydney - Austrália (1999). Habilitation (2000-2001). Docente e Pesquisador no Programa de Pós-Graduação em Biotecnologia da UFPel (2002-2005) e na Universidade de Bonn - Alemanha (2001-2009). Integra o Conselho de Administração da Hemobrás. Docente e pesquisador do Programa de Pós-Graduação em Políticas Públicas da FIOCRUZ. Pesquisador do Instituto Nacional de Infectologia Evandro Chagas - INI. Integra a equipe de projetos de Inovação no Programa de Pós-Graduação de Engenharia Biomédica da UNB. Atuou como Secretario Executivo da Comissão Nacional de Ética em Pesquisa - CONEP e Diretor adjunto do Departamento do Complexo Industrial e Inovação em Saúde, além de Coordenador Geral de Assuntos Regulatórios - DECIIS/SCTIE no Ministério da Saúde. Na ANVISA como assessor chefe na Diretoria de Controle e Monitoramento Sanitário - DIMON e na Diretoria de Regulação Sanitária - DIREG, em áreas de inovação e regulação em saúde. Pela ANVISA integrou o Global Summit on Regulatory Science (GSRS), e indicado pelo Ministério das Relações Exteriores como Expert brasileiro no ATHEG - Biosafety Clearing House - UNEP/CDB. De 2008 a 2019, na Secretaria de Ciência e Tecnologia e Insumos Estratégicos do Ministério da Saúde atuou como Coordenador Geral de Assuntos Regulatórios e inovação em Saúde, incluindo o acompanhamento de Convenções e Protocolos Internacionais. Tem colaborado na construção da ciência brasileira em organização de obras como essa que apresenta importantes contribuições e conceitos inovadoraes.

Profa. Suélia de Siqueira Rodrigues Fleury Rosa Bolsista de Produtividade Desen. Tec. e Extensão Inovadora do CNPq - Nível 2 Endereço para acessar este CV: http://lattes.cnpq.br/1154673226500318 Possui graduação em Engenharia Eletrônica pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2001), Mestrado em Engenharia Eletrônica - Mecatrônica - Instituto Tecnológico de Aeronáutica (2005). Doutorado em Engenharia Eletrônica - Biomédica pela Universidade de Brasília (2008). Pós-doutorado (2013) no Media Lab no Massachusetts Institute of Technology (MIT). Tem experiência na área de Engenharia Biomédica, atuando principalmente em Modelagem de Sistemas Fisiológicos via Bond Graph, Construção e Licenciamento de Dispositivos Médicos, Biomaterial Látex aplicado à Neoformação Tecidual, Feridas, Câncer Hepático e Ensaio Clinico. Pesquisadora e Fundadora do Laboratório de Engenharia e Inovação - LEI e do Laboratório de Engenharia e Biomaterial (BioEngLab - LEI) da Faculdade Gama Universidade de Brasilia UnB - FGA. Também tem servido como consultora Ad-Hoc - CAPES, CNPq, SENAI INOVA, Ministério da Saúde, FAP-DF e de Revistas: The International Journal of Library and Information Science (IJLIS) (ISSN 2141 - 2537), Research on Biomedical Engineering (ISSN 2446-4740 / 2446-4732). Professora Associada do Curso Engenharia Eletrônica, Universidade de Brasilia (UnB) e do Curso de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica - UnB. Membro do Comitê de Ética em Pesquisa com Seres Humanos - FS. Membro da Sociedade Brasileira de Profissionais em Pesquisa Clinica. Membro Titular da Sociedade Brasileira de Engenharia Biomédica SBEB. Membro - ABCM Committee of Nonlinear and Chaotic Phenomena. Coordenadora do Programa de Pós-Graduação de Engenharia Biomédica (PPGEB), Faculdade Gama, UnB - (2017-2020). Vem atuando na divulgação e ampliação da comunicação cientifica na área da Engenharia Biomédica.

SUMÁRIO Capítulo 01 AVANÇOS DA INTERNET DAS COISAS MÉDICAS NA SAÚDE E NEUROENGENHARIA

Capítulo 02 INOVAÇÕES TECNOLÓGICAS NO DIABETES: NOVAS CONQUISTAS E GRANDES DESAFIOS

Capítulo 03 INTERNET DAS COISAS NA SAÚDE: ÉTICA, SEGURANÇA E REGULAÇÃO

Capítulo 04 AVANÇOS DA IOT EM SISTEMAS DE REABILITAÇÃO

Capítulo 05 IMPACTO DAS NEUROTECNOLOGIAS EMERGENTES NA SAÚDE 4.0

127

Capítulo 06 ATENÇÃO À SAÚDE COM O USO DE ARQUITETURA IOT: APLICAÇÕES NA CARDIOLOGIA

154

Capítulo 07 IMPRESSÃO 3D E BIOIMPRESSÃO: SOLUÇÕES INOVADORAS PARA PESQUISA E PRÁTICAS EM CIÊNCIAS BIOMÉDICAS

179

Capítulo 08 NOVOS OLHARES E PERSPECTIVAS: UMA ANÁLISE DO PERFIL DOS EGRESSOS DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA BIOMÉDICA DA UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA – FACULDADE DO GAMA

205

Capítulo 09 OZONIOTERAPIA: UM ESTUDO DOS SEUS IMPACTOS ECONÔMICOS NO SISTEMA DE SAÚDE SUS NO BRASIL PARA O GRUPO DE RISCO DE DIABÉTICOS

237

Capítulo 10 MONITORAMENTO INTELIGENTE DA INTEGRIDADE ESTRUTURAL DE UM QUADRO DE BICICLETA: UMA MELHORA NO TRANSPORTE URBANO SUSTENTÁVEL

263

Capítulo 11 DISPOSITIVOS VESTÍVEIS COM BIOIMPEDÂNCIA ELÉTRICA: CONCEITOS E APLICAÇÕES

285

Capítulo 12 CADEIRA DE RODAS BASEADA EM IOT

309

Capítulo 13 UM COMPONENTE DE INTEGRAÇÃO DE DADOS DA SAÚDE UTILIZANDO ONTOLOGIA BASEADO NO PADRÃO FHIR

323

Capítulo 14 PATOLOGIA DIGITAL: UMA ANÁLISE DA TRANSFORMAÇÃO NA ANATOMIA PATOLÓGICA

347

Capítulo 15 ANÁLISE DE UMA DINÂMICA NÃO-LINEAR PARA IMUNOLOGIA DE HIV VIA LINEARIZAÇÃO EXATA

369

Capítulo 16 SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO APLICADOS AO COVID-19: UMA REVISÃO INTEGRATIVA

391

Capítulo 17 ANÁLISE DE UM MODELO SIR DO COVID 19 NO BRASIL VIA TÉCNICA DE LINEARIZAÇÃO EXATA

409

1. AVANÇOS DA INTERNET DAS COISAS MÉDICAS NA SAÚDE E NEUROENGENHARIA Mouhamed Zorkot1, Alex Aquino dos Santos2, Severino Peixoto Nunes Netto3, José Pablo Gonçalves de Queiroz4, Bruno Guedes Spinelli5, Gabriela de Araújo Albuquerque6, Fábio Evangelista Santana7, Edgard Morya8, Fabrício Lima Brasil9

1. Bacharel em Eng. Mecânica (UFLA). Mestrando em Neuroengenharia (IIN-ELS). 2. Bacharel em Ciência da Computação (UERN). Mestrando em Neuroengenharia (IIN-ELS). 3. Bacharel em Eng. Biomédica (UFRN). Mestre em Neuroengenharia (IIN-ELS). Especialista em Engenharia Clínica (FATECPR). Especialista em informática na saúde (UFRN). Pós-graduando em Data Analytics e Business Intelligence (PUC-MG). Doutorando em Engenharia Biomédica (UFU). 4. Bacharel em Fisioterapia (UFPB). Mestrando em Neuroengenharia (IIN-ELS). 5. Bacharel em Eng. Biomédica (UFRN). Mestrando em Neuroengenharia (IIN-ELS). 6. Bacharel em Eng. Biomédica (UFRN). Especialista em Engenharia Clínica (FATECPR). Mestre em Neuroengenharia (IIN-ELS). Doutoranda em Eng. Elétrica (UFRN). 7. Bacharel em Eng. de Produção Mecânica (USP). Mestre em Eng. Mecânica (UFSC), e Doutor em Eng. de Produção (UFSC). Docente do IFSC. 8. Bacharel em Fisioterapia (USP). Doutor em Fisiologia Humana (USP). Coordenador de pesquisa do IIN-ELS. 9. Bacharel em Eng. Elétrica (UFMT). Mestre em Eng. Mecânica (UFSC), Doutor em Neurociência Comportamental (Max Planck - University of Tübingen). Coordenador da pós-graduação em Neuroengenharia do IIN-ELS.

Abstract Technological innovations have been responsible for great historical milestones since the dawn of humanity. They shaped society as we know it today. In the last three centuries, there has been a significant increase in both expectations and quality of life due to a technological revolution in the health area. More precisely in the last two decades, the advent of areas such as the internet of medical things (IoMT) and neuroengineering have promoted a real reinvention in prevention protocols and therapeutic interventions. Neuroengineering seeks to elucidate the functioning of the nervous system and, thus, develop more effective and specific treatments for related disorders. IoMT, a subarea of the internet of things (IoT), promotes the interconnection of medical devices and equipment to different degrees in order to optimize medical practice. It works to improve preventive, diagnostic, interventional and monitoring techniques. We explore the advances of IoMT in neuroengineering and health-related technologies, its use during COVID-19, in motor rehabilitation, telehealth, cancer monitoring, in stroke, in neurodegenerative diseases such as Alzheimer and Parkinson, in context of mental health and disorders such as depression and schizophrenia. The advances presented indicate great scientific and economic potential in the short term with an increasing use of smartwatches, wearable technologies, miniaturization of sensors and search for biomarkers that precede the prognosis of diseases. Keywords: Internet of Medical Things (IoMT), Neuroengineering, Innovation, Health.

CAPITULO 01 - Avanços da Internet das Coisas Médicas (IoMT) na Saúde e Neuroengenharia

Resumo As inovações tecnológicas foram responsáveis por grandes marcos históricos desde os primórdios da humanidade. Moldaram a sociedade como hoje a conhecemos. Nos últimos três séculos, observou-se um expressivo aumento tanto na expectativa quanto na qualidade de vida em função de uma revolução tecnológica na área da saúde. Mais precisamente nas últimas duas décadas, o advento de áreas como a internet das coisas médicas (IoMT) e a neuroengenharia promoveram uma verdadeira reinvenção nos protocolos de prevenção e intervenções terapêuticas. A neuroengenharia busca elucidar o funcionamento do sistema nervoso e, assim, desenvolver tratamentos mais eficazes e específicos para desordens relacionadas. Já a IoMT, uma subárea da internet das coisas (IoT), promove a interconexão de dispositivos médicos e equipamentos em diferentes graus visando otimizar a prática médica. Trabalha no aprimoramento de técnicas preventivas, diagnósticas, interventivas e de monitoramento. Exploramos os avanços da IoMT na neuroengenharia e tecnologias associadas à saúde, sua utilização durante a COVID-19, na reabilitação motora, telessaúde, monitoramento do câncer, no acidente vascular encefálico (AVE), nas doenças neurodegenerativas, como o Alzheimer e o Parkinson, no contexto de saúde mental e desordens, como a depressão e a esquizofrenia. Os avanços apresentados indicam grande potencial científico e econômico no curto prazo com uso cada vez maior de pulseiras inteligentes, tecnologias vestíveis, miniaturização de sensores e busca de biomarcadores que antecedam o prognóstico de doenças. Palavras-chave: Internet das coisas médica (IoMT), Neuroengenharia, Inovação, Saúde.

1.0 Introdução “A ficção científica de hoje, é o fato científico de amanhã”. Esta é uma citação de Isaac Asimov, considerado por muitos como um dos três grandes nomes da ficção científica, e combina muito bem em um capítulo de livro como este, que mescla conhecimentos de internet das coisas médicas (Internet of Medical Things, IoMT), neuroengenharia e inovação tecnológica aplicada à saúde, apresentando também aplicações envolvendo estas três áreas. A Internet das Coisas (Internet of things - IoT) é um conceito de interconexão digital, ou seja, de conectar todos os aparelhos, desde que eles tenham capacidade computacional e comunicação, acesso à internet e estejam conectados a outros aparelhos. Em outras palavras, a IoT é uma rede gigante que conecta coisas e pessoas, todos interligados com o intuito de reunir e compartilhar dados sobre como eles são usados e sobre o ambiente ao redor deles. Nos poucos mais de 20 anos desde a criação do termo IoT, em setembro de 1999, mas sobretudo nos últimos anos, a IoT tem recebido especial atenção tanto da academia quanto da indústria, devido ao seu enorme potencial de aplicação nas mais diversas áreas das atividades humanas, dentre elas a da saúde [Perera, Liu, Jayawardena 2015]. Outra área de grande interesse por seu potencial inovador, já que possui o intuito de ajudar aqueles com distúrbios neurais - um problema que confronta quase 1 bilhão de pessoas em todo o mundo [OMS 2007], é a neuroengenharia, uma área de pesquisa interdisciplinar que integra métodos de neurociências e de engenharia para estudar o funcionamento do sistema nervoso e desenvolver soluções para as limitações e disfunções associadas a esse sistema. Bem como a IoT, a área possui idade recente, com a primeira conferência organizada em 2003, os dois primeiros jornais específicos lançados em 2004 [Durand 2004; Reinkensmeyer 2019], e o primeiro curso de mestrado no Brasil lançado em 2013, pelo Instituto Internacional de Neurociências Edmond e Lily Safra (IIN-ELS) [Instituto Santos Dumont 2020]. Já os estudos e inovações tecnológicas na área da saúde acompanham o ser humano desde a antiguidade, encontrando informações a respeito desde a civilização Egípcia há quase cinco mil anos atrás. Contudo, o ritmo de descobertas e aplicações teve um grande aumento nos últimos três séculos, passando por um boom a partir do século XX. Para restringir as informações abordaremos neste capítulo conteúdo que envolva inovações tecnológicas na área de IoMT e Neuroengenharia.

CAPITULO 01 - Avanços da Internet das Coisas Médicas (IoMT) na Saúde e Neuroengenharia

1.1. Internet of Medical Things - IoMT Isaac Asimov foi não apenas um exímio escritor, como também um grande visionário das tendências tecnológicas. O “Bom Doutor”, como era carinhosamente chamado pelos fãs, previu ainda em 1964, em entrevista ao jornal The New York Times, a internet, a fibra óptica, e os microchips. Dezenove anos mais tarde, em entrevista concedida ao Toronto Star, Asimov vislumbrou para o ano de 2019, “o objeto computadorizado móvel penetrar as casas”, o que hoje entendemos por dispositivos IoT [Asimov 1964, 1983]. De um mundo habitado por máquinas com cérebros positrônicos interconectados a humanos híbridos de base orgânica e sintética, composta da incorporação de dispositivos neuroprostéticos e chips cerebrais de aprimoramento que permitem conexão neural direta entre o cérebro e o ciberespaço, a ficção científica imortalizada por Asimov, William Gibson e Philip K. Dick em seus clássicos, “Eu Robô” [Asimov 2014], “Neuromancer” [Gibson 2016] e “Andróides sonham com ovelhas elétricas?” [Dick 2017] são hoje uma realidade talvez mais presente na sociedade do que de fato eles poderiam acreditar [Lebedev e Nicolelis 2017]. O conceito de IoT por eles imaginado de diferentes perspectivas, é atualmente considerado por muitos como uma das tecnologias emergentes de transformação digital mais impactantes do século XXI, ao lado da computação em nuvem e da inteligência artificial [CDW 2018; Yue 2018; Hagler 2020]. A IoT tem impulsionado a inovação nos mais diversos segmentos, como logística, varejo, indústria, agronegócio, segurança e medicina [Lee e Lee 2015]. A relação entre a saúde e a IoT tem se materializado em diversas iniciativas inovadoras das quais algumas serão descritas ao longo deste capítulo. Quando aplicada à saúde, a IoT tem sido denominada Internet das Coisas Médicas (IoMT) ou Internet das Coisas de Assistência Médica (IoHT) e definida como uma infraestrutura de interconexão através da internet, de aplicativos, dispositivos e equipamentos médicos que buscam, por meio dessa integração, tornar os serviços de saúde mais eficientes e econômicos (Figura 1). O que na prática, significa monitoramento, rastreamento, prevenção e diagnósticos remotos mais rápidos e precisos, com custo reduzido [Gatouillat e colabs. 2018; Kaur, Atif e Chauhan 2020].

Figura 1. Internet das Coisas Médicas (IoMT) (Adaptado de Jian (2019))

De acordo com Business Insider Intelligence (2020) e All The Research (2019), o mercado mundial de IoMT foi avaliado no ano de 2018 em US$ 44,5 bilhões de dólares, valerá US$ 158 bilhões em 2022 e é esperado que esse mercado supere a casa dos US$ 250 bilhões em 2026. Toda essa expansão está abrindo caminho para que novas tecnologias IoMT sejam empregadas, por exemplo, no controle e enfrentamento de pandemias como a da COVID-19 [Singh e colabs. 2020a], no monitoramento e detecção precoce de sintomas de doenças como Alzheimer, Parkinson, depressão, esquizofrenia [De la Torre Díez e colabs. 2019], e na reabilitação motora [Gradim e colabs. 2020].

1.1.1. IoMT e COVID-19 A pandemia da COVID-19 (Coronavirus Disease 2019), causada pelo novo coronavírus SARS-CoV-2 (Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2) ocasionou uma crise sanitária e econômica com impacto mundial. A infecção de milhares de pessoas levou a um grande número de óbitos. Nessas circunstâncias, a medida tomada para fins de controle de transmissão foi a adoção de medidas de isolamento social confinando bilhões de pessoas em suas respectivas casas, gerando problemas secundários, como crise econômica e transtornos de ordem psiquiátrica e psicológica. Sendo assim, setores governamentais, públicos e da saúde direcionam suas atenções e investimentos em busca de soluções que visam contribuir no combate aos impactos causados pela doença. A IoT foi utilizada visando amenizar a crise, em virtude de sua grande popularidade e acessibilidade. A criação de uma vacina emergiu como prioridade inicial, enfrentando problemas de acessibilidade aos pacientes, aos recursos médicos e informações, em decorrência da lotação e sobrecarga dos hospitais, necessitando uma resolução rápida da comunidade médica e dos governantes para atender à demanda [Singh e colabs. 2020a]. O uso da

CAPITULO 01 - Avanços da Internet das Coisas Médicas (IoMT) na Saúde e Neuroengenharia

IoMT para um sistema de monitoramento foi utilizado, no qual era possível rastrear pacientes de alto risco através de medições biométricas. A implementação dessa tecnologia representou uma maior eficiência aos profissionais da saúde, associado a uma redução na carga de trabalho, visto que estes tiveram acesso rápido a dados, como pressão arterial e batimentos cardíacos [Singh e colabs. 2020a]. A IoMT em funcionamento foi utilizada para a captação de dados de saúde de diversos pacientes infectados, de várias regiões do mundo, e os dados gerenciados através de uma gestão virtual [Stoessl 2020]. O fluxo de informações e a troca de dados rápida permitiu o rastreamento de casos suspeitos e de infectados e, com essas informações, permitindo a orientação dos indivíduos sobre as ações que deveriam ser realizadas, como ficar de quarentena ou se direcionar a um hospital. Um aplicativo que teve amplo uso no Brasil durante a COVID-19 foi o “Monitora Covid-19” (Figura 2).

Figura 2. Aplicativo Monitora Covid-19 (Adaptado de Google Play (2020))

Embora a segurança e a privacidade de dados ainda sejam um fatores preocupantes e limitantes, foram desenvolvidos dezenas de aplicativos por todo o mundo que ajudaram às pessoas na obtenção de conhecimento sobre a COVID-19 e evitaram que muitos indivíduos se direcionassem a hospitais sem a devida necessidade [Poojary 2020].

1.1.2. IoMT na saúde mental e doenças neurodegenerativas Mais de um terço da população mundial é atingida por transtornos mentais ou doenças neurodegenerativas. Nesse sentido, pode-se citar a doença de Alzheimer, a doença de Parkinson (DP), a depressão e a esquizofrenia. Causando impactos na qualidade de vida dessas vítimas, essas patologias são objeto de pesquisa de diversas linhas de atuação que visam o desenvolvimento de soluções que contribuam para os respectivos tratamentos. Existe uma variedade de tecnologias IoT que promovem abordagens eficientes, como intervenção em prol do bem-estar mental [De la Torre Díez e colabs. 2019]. No caso da saúde mental, o surgimento da IoMT proporciona o monitoramento e a detecção de sintomas, como transtornos mentais, progresso da doença, e gerenciamento no tratamento médico [Ivascu e colabs. 2015]. Na doença de Alzheimer, tecnologias de IoMT podem proporcionar a detecção precoce de um declínio cognitivo prematuro e, assim, ser um indicador para a doença. A detecção antecipada de riscos relacionados com a condição mental pode retardar o progresso da doença e, consequentemente, gerar melhor qualidade de vida nas vítimas e redução dos custos com o tratamento [Mighali 2017]. Através de uma arquitetura de sensoriamento que é associada às tecnologias de IoMT, é possível captar informações significativas para detecção de alterações comportamentais em idosos, visto que o movimento e a motilidade corporal são considerados bons indicadores para essas alterações. Por meio de sensores, o smartphone do usuário e um dispositivo vestível com Bluetooth Low Energy (BLE) para detecção da posição do indivíduo, permitem a análise comportamental e reconhecimento de riscos, o que promove uma maior segurança e cuidado ao idoso, além de gerar melhores condições de vida e mudanças positivas de comportamentos [Mighali e colabs. 2017]. Em indivíduos com transtorno de estresse pós-traumático (TEPT), é possível fazer o uso de IoMT para monitorar os sinais de pesadelos, com o intuito de suprimi-los ou, caso não tenha sucesso, despertar o paciente de forma lenta. Assim, é possível melhorar a qualidade de vida desses indivíduos e também reduzir taxas de depressão e suicídio [McWhorter e colabs. 2017]. De forma geral, a IoMT gera diversas oportunidades de captura de indicadores de saúde mental, por exemplo, através de sensores para detecção e reconhecimento de doenças. Por outro lado, ainda existem desafios, como a segurança dos dados, no que diz respeito à privacidade e confidencialidade das informações trafegadas pelas tecnologias [EI Morr 2019]. Para vencer esses desafios, políticas devem ser melhor elaboradas e estruturadas para combater a violação da privacidade e confidencialidade, além de pesquisas de armazenamento e segurança de dados.

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1.1.3. IoMT e reabilitação motora O crescimento emergente na IoMT e big data permite o desenvolvimento e a otimização de diversas tecnologias biomédicas e de assistência médica. Uma área que se beneficia diretamente dessas tecnologias é a reabilitação, que pode ser compreendida como um processo de consolidação de um plano terapêutico desenvolvido pelo profissional da saúde. As etapas desse processo terapêutico consistem em uma avaliação clínica, seguida de uma proposta de intervenção em conformidade com objetivos de tratamentos específicos e, por fim, em uma análise crítica dos resultados e da evolução do paciente em reabilitação [Gradim e colabs. 2020]. As tecnologias da IoMT podem ser aplicadas em todas as fases da reabilitação através de sensoriamento, assistência médica, recuperação neural e motora, robótica, entre outros. Sistemas que associam a robótica e a IoT, que podem ser definidas como Internet das Coisas Robóticas (IoRT), são dispositivos inteligentes que podem captar, em tempo real, informações do paciente e processar os dados no servidor em nuvem. Enquanto equipamentos da robótica permitem a detecção, manipulação e coleta de dados, a IoT pode proporcionar uma inteligência otimizada, visto que o fluxo de informações entre o computador e o dispositivo é dado em tempo real [Vermesan e colabs. 2017]. Existem também os dispositivos vestíveis, ou seja, tecnologias emergentes que apresentam a capacidade de coletar informações biológicas do usuário através de uma fácil interação com um relógio inteligente ou smartphone providos de sensores que podem captar informações de execução de movimentos, velocidade da marcha, comprimento do passo, frequência cardíaca, frequência respiratória etc. Cada vez mais as empresas estudam de que forma estes dados podem ser utilizados como biomarcadores para a detecção antecipada de problemas de saúde. Exoesqueletos vestíveis, conhecidos como exosuits, já se beneficiam de tecnologias da IoMT. Essa tecnologia emergente tem por função principal otimizar o desempenho locomotor do usuário, proporcionando a assistência da marcha. A maior aplicação é dada no âmbito da saúde, no qual vítimas de lesão encefálica ou medular apresentam a marcha comprometida como sequela, a exemplo do Acidente Vascular Encefálico (AVE) [Ethier 2015]. Para proporcionar uma interação humano máquina (IHM) benéfica, o uso de sensores de IoT permite a identificação da fase da marcha do usuário e, assim, parâmetros para um controle em tempo real sobre os comandos que o exosuit deve realizar. A interface e a manipulação do sistema podem ser realizadas através de um smartphone, bem como a estimulação elétrica funcional (FES).

Vale ressaltar que essa é uma tecnologia emergente que ainda apresenta obstáculos para maior aplicação e um dos desafios é o processo de aprendizado baseado em mecanismos de feedback para proporcionar um poder de decisão autônomo de acordo com as alterações do ambiente [Panuccio e colabs. 2018]. A IoT tende a contribuir para o aprimoramento dessa capacidade de adaptação dinâmica ao fluxo de informações.

1.2. Neuroengenharia A neurociência está em grande expansão e foi eleita com destaque pelo Governo dos EUA como prioritária na década de 1990, conhecida como a ‘Década do Cérebro’ [Library of Congress 1990]. Muitos também consideram o século XXI o século do cérebro, no qual as grandes conquistas da humanidade estarão dirigidas para a compreensão das funções neurais humanas [Ventura, 2010], além da contínua atração de recursos em todo o mundo para pesquisas na área, como os projetos Human Brain Project - com investimento superior a um bilhão de euros, e BRAIN Initiative - com investimentos de 500 milhões de dólares. A Neuroengenharia surgiu como uma área de pesquisa interdisciplinar composta por neurocientistas, engenheiros e médicos, com o objetivo de enfrentar desafios relacionados ao sistema nervoso e suas patologias. A neuroengenharia assimila o pragmático método da engenharia para entender o sistema nervoso e desenvolver tratamentos ainda inexplorados para desordens neurológicas [Simplício e colabs. 2016]. Tal campo engloba diversas áreas como neuroinformática, neuromodulação, interfaces cérebro-máquina (ICM), neuroimunologia, entre outras. Mais recentemente a área recebeu a atenção da mídia com a empresa Neuralink, do bilionário Elon Musk, que pesquisa ICMs bidirecionais invasivas, com objetivo de restaurar o movimento de pessoas que tiveram lesão medular. Outras pesquisas na área colaboram com o interesse e desenvolvimento das pesquisas, como as que envolvem redes neurais e brainnet - uma rede de cérebros conectados que de forma colaborativa buscam solucionar um problema em comum [Jiang e colabs. 2019].

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1.2.1. Neuroengenharia e IoMT O termo Interface Cérebro-Máquina (ICM) foi propriamente definido em 1999 por Wolpaw e colaboradores (2000) como: “sistema de comunicação que não depende das vias eferentes cerebrais normais de nervos periféricos e músculos”. A ICM é definida por todas as tecnologias que visam comunicar o cérebro com um computador ou uma máquina, para realizar tarefas diversas, seja através de robôs, jogos, ambientes de realidade virtual, entre outros (Figura 3). Para isso, são captados sinais neurofisiológicos a partir de sensores que podem ser invasivos (intracranianos ou subcutâneos) ou não-invasivos (na superfície da pele). Esses sinais podem ser oriundos da atividade elétrica, magnética ou química do cérebro [Birbaumer e Cohen 2007]. No entanto, as ICMs tradicionais não são eficientes nas atividades de vida diária, pois sua arquitetura foi atrelada por muito tempo a sistemas de captação de sinais neurofisiológicos conectados por meio de cabos, que necessitavam de uma unidade computacional para realizar o processamento dos dados, tais características impossibilitam liberdade de movimentação em diversos casos, dificultando o uso dessas tecnologias. Neste contexto, dispositivos e trabalhos estão sendo desenvolvidos em IoMT para aquisição desses sinais e futura utilização para aplicações específicas. Awangga e colaboradores (2020) demonstraram um framework de baixo custo para aquisição de sinais de eletroencefalografia (EEG) através de um protocolo de IoT, e tal aquisição é realizada enquanto um sujeito pilota uma moto, aproximando as novas pesquisas e registros de atividades cotidianas. Mathe e Spyrou (2016) exploraram como um aparelho de ICM pode ser conectado a um ecossistema IoT.

Figura 3. BRA-Santos Dumont 1, exoesqueleto controlado pela atividade elétrica cerebral captada por sensores não-invasivos. Os sinais cerebrais gerados pela intenção/ imaginação do usuário de movimentar a perna são captados pelos sensores de eletroencefalografia (EEG) posicionado sobre o escalpo e, em seguida, convertidos em comandos de máquina para o acionamento dos atuadores do exoesqueleto anexado ao corpo do usuário, movimentando sua perna (AASDAP (2019))

Ainda assim, existem desafios a serem superados principalmente quanto à confiabilidade, a robustez e a qualidade do sinal adquirido por sistemas menos convencionais. Isso faz com que aplicações emergentes ainda utilizem poucos canais ou sejam aplicados em situações específicas facilitando a segmentação dos dados. Singh e colaboradores (2020b) propuseram uma automatização de ambiente baseada em técnicas de aprendizado de máquinas aplicadas aos dados de um canal de EEG, e a técnica com maior acurácia foi a de KNN (K-Nearest Neighbors), com 98,3% de acerto na detecção de um potencial relacionado ao evento, esse sistema então foi acoplado à um sistema de IoT baseado em arduíno para o controle do ambiente. Embora a grande maioria das ideias utilize sinais de EEG, visto sua facilidade de estruturação, fácil acesso e não invasividade, existem trabalhos que utilizam outros meios de registro neural sendo desenvolvidos em conjunto com paradigmas de IoT. Hosseini e colaboradores (2017) utilizaram dados de EEG e Eletrocorticografia (ECoG) para desenvolver um sistema de detecção de convulsões a distância através de IoMT, e segundo os autores essa solução poderia ajudar aos pacientes com epilepsia focal incurável. Outra área expressiva dentro da neuroengenharia é a neuromodulação na qual o conhecimento adquirido em pesquisas básicas avançou e se tornou uma realidade para o tratamento de diversas doenças e desordens neurológicas. Ela consiste na modulação de uma função neurológica por meio do uso de estimulação elétrica no tecido nervoso [Simplício e colabs. 2016]. No entanto, devido aos maiores riscos em técnicas de neuromodulação (mesmo em abordagens não-invasivas), suas aplicações continuam restritas aos âmbitos terapêutico e acadêmico, com menos projetos DIY (Do It Yourself), criando distanciamento da neuromodulação da comunidade maker e fazendo com que poucos projetos sejam encontrados relacionando IoMT e neuromodulação. Todavia, muito é discutido sobre a utilização de IoT em dispositivos terapêuticos e implantáveis, como em Albesher (2019) que exemplifica empresas que estavam pesquisando neuromodulação em conjunto com IoT para tratamento de depressão e outras desordens de cunho psicológico. Outros trabalhos, por exemplo, o de Ranjandish (2018), já propõe uma abordagem de neuromodulação mais invasiva em conjunto com protocolos de internet das coisas no desenvolvimento de um módulo implantável para aplicações como estimulação cerebral profunda e estimulação de nervo vago.

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1.2.2. Exemplos de IoMT na Neuroengenharia O Instituto Internacional de Neurociências Edmond e Lily Safra (IIN-ELS) é uma unidade de pesquisa pertencente ao Instituto Santos Dumont (ISD). Localizado no Campus do Cérebro, é pioneiro na oferta de um Programa de Pós-Graduação em Neuroengenharia no Brasil [Instituto Santos Dumont 2020]. Dessa forma, sendo a referência nacional em Neuroengenharia, é uma importante instituição no fomento e capacitação de profissionais para a pesquisa nessa área [Silva, Holanda, Morya. 2018]. Sob uma proposta interdisciplinar, reunindo conhecimentos nas áreas de saúde e exatas, explora eixos temáticos diversos que incluem: reabilitação, interface cérebro-cérebro, próteses e órteses, biocompatibilidade, doenças neurodegenerativas, doenças do neurodesenvolvimento, doenças psiquiátricas, cognição, neurociência computacional e processamento de sinais biológicos [Instituto Santos Dumont 2020]. Aqui apresentaremos apenas projetos que envolvem IoMT. Através de ferramentas e metodologias do aprendizado de máquinas e inteligência artificial, com base no relatório de dados disponíveis e proporcionados pela IoMT, foi possível desenvolver modelos que conseguem fazer a projeção da situação futura, prevendo o número de mortes, de infectados, da lotação de unidades de terapia intensiva (UTIs). Assim, tornou possível o planejamento estratégico do governo e de hospitais. Numa perspectiva de monitoramento in loco, várias iniciativas podem ser desenvolvidas para promover uma melhor assistência e suporte aos serviços de saúde. Recém-nascidos de baixo peso representam um sério problema de saúde pública devido à alta taxa de mortalidade [OMS 2015]. De acordo com a OMS (2015), estima-se que mais de um a cada dez bebês estão abaixo do peso, resultando cerca de 1 milhão de mortes em 2015. Tendo em vista essa problemática, desenvolveu-se um projeto de baixo custo para enviar as informações de temperatura e umidade das incubadoras para uma central através de um protocolo em IoMT [Netto e colabs. 2019]. Utilizando um microcontrolador ESP-32 e um sensor DHT22 em conjunto, foi desenvolvido o projeto que monitorava temperatura e umidade, e as exibe graficamente em uma única tela onde os dados eram atualizados a cada 20 s e podiam ser acessados em qualquer lugar com conexão com a internet. Além disso, alarmes visuais por meio de diodos emissores de luz (LEDs) indicavam se os parâmetros estavam fora dos valores estabelecidos na literatura para melhor desenvolvimento do recém-nascido [Netto e colabs. 2019]. Ainda em perspectivas de IoMT para o monitoramento de setores ou equipamentos hospitalares tem-se desenvolvido soluções para monitorar a temperatura em refrigeradores com a finalidade de garantir a integridade de produtos e insumos termolábeis. Estes dispositivos fornecem para o usuário do aplicativo mobile (App),

atualizados também a cada 20 segundos, o parâmetro de temperatura encontrado no refrigerador de um ambiente hospitalar e/ou laboratórios de pesquisa, além disso, o App também é capaz de alertar o usuário, por meio de notificações, quando identificar níveis críticos de temperatura que podem ocasionar falhas na integridade dos materiais contidos nos refrigeradores. Existem também tecnologias com IoMT que integram os pacientes aos serviços hospitalares, unindo essas duas personas, muitas dessas soluções podem ser extremamente úteis em um contexto de distanciamento físico, por exemplo, um paciente internado tendo seus sinais vitais monitorados por um médico em outra unidade hospitalar [Jamil e colabs. 2020]. Dessa forma, com a escassez e baixa fixação de médicos nas pequenas cidades e o elevado custo dos equipamentos de monitoramento dos sinais vitais, a telessaúde possibilita que os moradores de cidades distantes tenham acesso e possam ser acompanhados por especialistas, favorecendo a relação médico-paciente [Antoun 2012]. Com o telemonitoramento, os biopotenciais do paciente são monitorados em tempo real, proporcionando segurança durante o tratamento empregado. Nesse intuito, um equipamento de baixo custo, custando R$ 105,00 de materiais e desenvolvido por Morais Junior (2019), permite a aquisição e a transmissão em tempo real dos sinais cardíacos, eletroencefalográficos e musculares. Logo, o equipamento auxilia no telemonitoramento, uma vez que pode prevenir agravos clínicos, propicia interação paciente-profissional da saúde em relação a orientações sobre uso de medicamentos ou necessidade de procurar um estabelecimento de assistência à saúde. Desta forma, sua utilização implica na atenuação ou resolução de questões, como custo de deslocamento, riscos evitáveis e longas filas de espera para atendimento. Quando vestíveis, dispositivos IoMT como o iVERT podem ajudar a solucionar problemas desencadeados pela dinâmica da vida moderna, dentre estes, o uso excessivo de smartphones, tablets, computadores e a alta sobrecarga no ambiente de trabalho e domiciliar, que tem desencadeado alterações posturais preocupantes, uma vez que posturas ideais para execução das tarefas normalmente não têm sido respeitadas, causando dor, desconforto e prejudicando a coluna cervical, muitas vezes apresentando características irreversíveis. Caso não haja prevenção e correção postural, o mau hábito pode levar à hiperlordose, escoliose e hipercifose [Mirbagheri e colabs. 2015; Harvard Health Publishing 2018]. A OMS estima que 80% da população mundial sofre de dores nas costas devido à má postura, sendo a maior causa de afastamento do trabalho até os 45 anos [Almeida e Kraychete 2017; OMS 2018; Virtanen e colabs. 2018].

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O iVERT é uma releitura dos corretores posturais tradicionais (coletes de tecido com alças para alinhamento das costas do usuário), na forma de um pequeno dispositivo IoMT vestível e livre de alças, faz uso de sensores inerciais e atuadores vibrotáteis para auxiliar na correção e reabilitação postural. Fixado sobre a pele na região cervical da coluna, utiliza vibrações suaves para alertar o usuário sempre que identificada uma postura inadequada, convidando-o a corrigi-la. Sua tecnologia embarcada permite ao iVERT conectar-se a tablets, smartphones e computadores através de um App para fornecer informações detalhadas em tempo real sobre a postura do usuário. Por meio de gráficos, estatísticas e tendências fornecerá um histórico do quadro do paciente e o progresso da reabilitação. Esses dados poderão ser compartilhados com equipes de saúde para acompanhamento remoto, reduzindo custos de deslocamento e tempo de atendimento [Silva e Santos 2019]. Desse modo, a IoMT torna o indivíduo um agente ativo de sua recuperação, promovendo prevenção, reeducação postural e propiciando melhorias na qualidade de vida, sem os inconvenientes corretores tradicionais, muitas vezes apontados como desconfortáveis, pouco higiênicos, difíceis de vestir e transportar, esteticamente desagradáveis, quentes e pouco discretos [Silva e Santos 2019]. Num contexto de terapia e reabilitação, podemos citar a bocha adaptada, que é uma modalidade esportiva presente nas paraolimpíadas e tem como objetivo arremessar o maior número possível de bolas e aproximá-las de outra bola-alvo. Os atletas paraolímpicos são alocados por classes de acordo com critérios clínicos como: o tipo de deficiência, nível de severidade e necessidade de auxílio para o arremesso. A determinação desta classificação é realizada por um profissional de saúde. Devido à inexistência de instrumentos quantitativos capazes de mensurar os critérios clínicos citados, a avaliação é realizada geralmente sob a óptica e a expertise do profissional e dessa forma, a avaliação possui um caráter subjetivo resultando em vieses de classificação e aumento da divergência entre avaliadores [Romero 2017]. Diante do exposto, desenvolveu-se um dispositivo embarcado que foi inserido no interior de uma bola de bocha paralímpica. O dispositivo é munido de sensores inerciais (acelerômetro e giroscópio) e magnetômetro. Possui a capacidade de se conectar com a internet via rede Wi-Fi e apresenta como finalidade a obtenção de dados relacionados aos movimentos da bola e, consequentemente, os da mão do atleta durante o arremesso. O dispositivo realiza a leitura dos dados dos sensores e os envia, via internet, para o banco de dados, armazenando-os para posterior análise e estudo [Dantas e colabs. 2019]. Os dados fornecidos pelo dispositivo podem ser utilizados, por exemplo, para o estudo da cinética e biomecânica do arremesso dos atletas e a reconstrução do movimento realizado fornecendo, desta forma, parâmetros mais objetivos para a classificação dos

atletas. Este projeto, pode também ser expandido como auxílio na avaliação e monitorização da evolução da severidade do quadro de atletas e/ou pacientes, além de abrir um leque de possibilidades para utilização no treinamento visando aprimoramento da performance [Dantas e colabs. 2019]. Em situações temporárias, em que o contexto de reabilitação não se aplica, ainda precisamos dar subsídios para que o indivíduo realize suas atividades da maneira mais independente possível, um dos objetivos do desenvolvimento de tecnologias assistivas. Com base nisso, foi desenvolvido o Eyessist, uma IHM de baixo custo baseada em eye tracking - rastreamento do globo ocular - que faz uso de redes neurais convolucionais para a comunicação do paciente acamado, transmitindo o desejo de realizar necessidades fisiológicas como alimentação ou vontade de ir ao banheiro, bem como para a automação do ambiente hospitalar, controlando dispositivos como TV ou ar-condicionado, ou ainda servindo de ferramenta de comunicação direta com enfermeiros e familiares. Um menu deslizante é apresentado numa tela, enquanto uma webcam convencional captura os dados, todo o processamento e atuação ocorre em um Raspberry através da linguagem Python, podendo gerar ou não notificações em um aplicativo mobile. Se aplicado em instituições de saúde, é esperado que torne o paciente um agente ativo durante seu tratamento, possibilitando a comunicação com familiares e equipe de saúde, melhorando sua experiência no serviço de saúde, retomando parte de sua independência e gerando melhorias psicológicas [Netto 2019]. Outro problema comum em pacientes acamados no ambiente hospitalar ou domiciliar é o aparecimento de úlceras de pressão, caracterizadas como lesões localizadas na pele e/ou tecido, em consequência à restrição ao leito. A proposta deste sistema baseia-se na instalação de um dispositivo embarcado desenvolvido, utilizando ESP-32 e sensores de força resistivos (FSR), alocados na superfície do colchão que realizam a medição da pressão exercida ao corpo do paciente. Posteriormente, os dados são enviados para o App, por meio da internet, e podem ser visualizados pelo cuidador e profissional da saúde. O App também realiza o alerta de necessidade de mudança na posição do acamado, seja pelo tempo ou pelo excesso de pressão em determinada região do corpo [Queiroz e colabs. 2019].

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1.3. Inovação em tecnologia aplicada à saúde As inovações tecnológicas na área da saúde permitiram melhorias para pacientes, profissionais da saúde, hospitais e toda a cadeia conectada. Os pacientes, por exemplo, passaram a ter maior autonomia com a utilização de dispositivos vestíveis que permitem o monitoramento constante de dados, maior conveniência ao possibilitar o tratamento fora do hospital, e cirurgias mais rápidas e eficazes com utilização de robôs. Já para hospitais e profissionais de saúde, houve maior economia de recursos e de tempo, consultas e exames remotos, além do compartilhamento de arquivos. Aqui apresentamos como a IoMT colabora com as inovações na telessaúde e no monitoramento do câncer [Elouerghi e colabs. 2020; Han e colabs. 2020; Ranjandish e colabs. 2019].

1.3.1. Telessaúde A telessaúde associada à IoT é uma tecnologia emergente que já apresenta diversas aplicações e benefícios aos usuários e profissionais da saúde. A telessaúde é destinada, principalmente, para pessoas que não conseguem se deslocar facilmente para um serviço de saúde. Sendo assim, o profissional de saúde realiza a consulta remota através de ferramentas de IoMT que lhe permitem uma praticidade na avaliação e monitoramento contínuo do paciente diretamente de seu domicílio. Diversos grupos se beneficiariam diretamente com a telessaúde, a exemplo, os idosos, grupo que tende a aumentar seu percentual devido ao aumento da expectativa de vida; os pacientes com comprometimentos neurológicos que necessitam de atendimento periódico; além dos indivíduos acometidos de forma direta ou indiretamente pelos impactos da COVID-19. Neste contexto, a telessaúde se mostra promissora no auxílio e otimização de algumas formas de tratamento para diversos quadros clínicos [Gentry e colabs. 2019]. Os aplicativos ou softwares de telessaúde normalmente se comunicam através de um conjunto de hardwares que podem gerar informações como sinais biológicos, físicos e biomecânicos. Uma das linhas de pesquisa faz uso de uma plataforma que visa a recuperação funcional motora através de sessões remotas, nas quais existe um módulo que fornece um biofeedback do paciente e um módulo dedicado aos profissionais da saúde [Buonocunto e colabs. 2018]. Com um conjunto de sensores é possível transmitir informações do usuário para uma plataforma de IoMT, como alterações da frequência cardíaca, posição e movimentos de músculos durante a realização de tarefas motoras, esforço muscular, temperatura corporal, entre outros. Esses sistemas podem ser aplicados para indivíduos com AVE, Parkinson, idosos etc.

Além da avaliação das tarefas, também existem soluções que propõem auxiliar o profissional da saúde na seleção da terapia adequada ao paciente, na gestão e avaliação das terapias realizadas pelo paciente de forma remota. Um exemplo disso é o Kinect TeleRehabilitation System (KiReS), um sistema que visa atender estas funcionalidades por intermédio de um conjunto de dispositivos formados por uma câmera, um Kinect para rastreamento de movimentos e uma interface de programação de aplicativo (API) [Anton e colabs. 2018]. Na perspectiva da realidade imersiva, existem diversas tecnologias que fornecem a funcionalidade de teleimersão, esta considera uma comunicação bidirecional em tempo real e permite a transmissão de informações confiáveis para a terapia de diversos distúrbios [Oliver e colabs. 2018]. A IoMT também é aplicada na telereabilitação cognitiva, em que as terapias assistidas por aplicativos, computadores e jogos sérios estão cada vez mais presentes visando auxiliar na reabilitação remota, de forma contínua e eficiente. As tecnologias existentes possuem um ambiente inteligente que auxilia o terapeuta a combinar atividades físicas e cognitivas, como as realizadas no mundo real, e proporcione uma maior independência pessoal [Oliver e colabs. 2018]. Alguns modelos fazem uso de um Sistema de Inferência Fuzzy (FIS), que simula o conhecimento do terapeuta na reabilitação e sensores, com o fone de ouvido adaptado ao EEG é possível captar informações fisiológicas, como, por exemplo, o nível de estresse. O FIS também tem o objetivo de controlar a execução do exercício de acordo com a capacidade do usuário [Su e colabs. 2014]. Desta forma, mediante um sistema de inteligência, a tecnologia de IoMT pode proporcionar uma terapia personalizada capaz de atingir diversos públicos a um custo financeiro baixo, além de proporcionar autonomia ao usuário e profissional da saúde. Projetos de pesquisas recentes citam a telessaúde e a IoMT como uma intervenção para diabetes tipo 2 [Duruturk 2020; Singh e colabs. 2020a]. Esta patologia é considerada uma das principais causas de morbidades e fator de risco para deficiências graves, apresentando poucas opções de tratamento e os cuidados e custos associados com a doença necessitam de atenção dobrada. As metodologias adotadas de maior eficiência foram aquelas que apresentavam autogerenciamento das estratégias comportamentais e motivacionais, além da possibilidade de comunicação remota entre o profissional da saúde e o paciente. Entretanto, por mais que alguns estudos evidenciem o potencial de que os pacientes com diabetes atendem às diretrizes de treinamento físico e demonstram um maior pico de VO2, as evidências da eficácia clínica e econômica ainda são insuficientes [Duruturk 2020]. Contudo, por se tratar de um estudo recente, os resultados iniciais apontam para indícios altamente favoráveis e o esforço em pesquisas adicionais deve ser considerado para a definição da melhor intervenção de telessaúde na diabetes tipo 2.

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1.3.2. IoMT no monitoramento do câncer A assistência médica baseada na IoT é aplicada para o serviço de atendimento ao câncer e alternativa promissora durante as etapas de tratamento. O câncer é uma doença considerada pela comunidade científica como de difícil diagnóstico e tratamento, no qual as fases mais críticas são o tempo de recorrência e o programa de suporte nutricional [Stout e colabs. 2016]. Por ser uma doença com elevada incidência e mortalidade, já existem diversas plataformas de IoMT para o tratamento da doença, com aplicação principal no tratamento do câncer de mama, pele e pulmão. Estes são os tipos de câncer com maiores incidências no mundo, e, consequentemente, as doenças de maiores custos no que concerne ao diagnóstico e detecção da doença [Villegas e colabs. 2020]. As principais tecnologias da IoMT têm por objetivo o processamento e a troca de dados visando a redução de custos do tratamento e diagnóstico, assistência para tomada de decisão e segurança. Diversas plataformas IoMT para o tratamento de câncer apresentam como objetivo o monitoramento, em tempo real, do estado e dos sinais vitais de pacientes. Na prevenção do câncer de pele, por exemplo, existem sistemas de detecção de raios ultravioleta. Além disso, mediante diagnóstico por imagem, plataformas são baseadas em algoritmos de classificação para auxiliarem na identificação e detecção de tumores [Elouerghi e colabs. 2020; Villegas e colab. 2020]. Em relação ao câncer de mama existem tecnologias em desenvolvimento que fazem uso de micro biossensores ultrassensíveis para a detecção precoce da doença. Baseado na técnica de termografia, que fornece informações da atividade biológica da mama e, consequentemente, permite a detecção de anomalias mamárias, microssensores de calor embutidos no sutiã podem medir a temperatura e esses dados são transmitidos, via 5G, para um banco de dados em nuvem. Através de um site ou smartphone pessoal, o profissional da saúde pode visualizar e interpretar as imagens e, assim, diagnosticar a condição do usuário [Elouerghi e colabs. 2020]. Com o intuito de proporcionar melhor qualidade de vida em ambiente domiciliar de um paciente diagnosticado com câncer, Rahman e colaboradores (2019) desenvolveram uma estrutura de monitoramento no qual sensores de EEG, EMG, eletrocardiografia (ECG) e sensores que captam movimentos, como sensor inercial e acelerômetro, rastreiam a qualidade da saúde mental e fisiológica do paciente. Os dados podem ser transmitidos pelo smartphone. Desta forma, os profissionais da saúde podem monitorar o paciente domiciliar de forma segura e que proporcione melhor compreensão do seu estado clínico.

A inteligência artificial, associado à IoMT, também apresenta aplicação no tratamento do câncer, pois já existem modelos de previsão de tempo de reabilitação baseado em algoritmo de rede neural convolucional (CNN) no treinamento. Também já foram desenvolvidos módulos de recomendação inteligente no plano nutricional de reabilitação em pacientes com câncer na recuperação pós-operatória. Assim, através de um algoritmo de aprendizado de máquina associado à estrutura da tecnologia IoMT, que se baseia nos dados históricos de reabilitação de pacientes com câncer, é possível alcançar melhores resultados para direcionamento terapêutico e, consequentemente, reduzir os riscos e os custos com a doença [Han e colabs. 2020].

1.4. Conclusões Um tópico que permeia a internet até os dias atuais é a quantidade de informação que nos é entregue por diversos canais, mais recentemente surgiu a reflexão de quanta informação também fornecemos à rede, gerando o grande volume de dados no qual a área de big data se concentra, dessa forma todos os setores da sociedade estão passando por uma modernização. Descrevemos a interação e possíveis ganhos da saúde através da utilização de técnicas de duas áreas específicas: a neuroengenharia e a internet das coisas médicas (IoMT). Estimativas do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) apontam que a população de idosos vai triplicar nas próximas décadas, passando de 19,6 milhões (10% do total), em 2010, para 66,5 milhões de pessoas em 2050 (29,3% do total) [IBGE 2020]. Essa mudança na pirâmide etária exigirá mais dos sistemas de saúde, devido à finitude dos recursos em infraestrutura e insuficiente mão de obra, sendo necessária a transformação dos processos e tecnologias relacionadas à saúde. Tal revolução já se encontra em andamento visto a possível valorização do mercado de IoMT em mais de 250% em apenas 4 anos. Na Neuroengenharia, também temos iniciativas bilionárias dos governos Europeus, Americano, e da indústria, como a criação da Neuralink pelo empresário Elon Musk a fim de acelerar os avanços na área. A expectativa para os próximos anos é que cada vez mais trabalhos e produções científicas como as apresentadas aqui insiram-se nas unidades de saúde. O translado dessas pesquisas retornarão inúmeros benefícios para ambos os lados dos serviços de saúde, para as instituições podemos citar a redução nos custos ao longo prazo conectado com a otimização dos processos e, consequentemente, maior produtividade. Para os pacientes temos maior segurança, conveniência, autonomia e simplicidade. Temos ainda características importantes para os dois lados da moeda,

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como menor tempo de atendimento e/ou internação e a possibilidade de monitoramento e atendimentos remotos. O pensador americano John Nosta ilustra bem o que acontece e continuará acontecendo no seguinte trecho: “Nós estamos presenciando uma convergência interessante entre tecnologia, medicina, problemas sociais e desenvolvimento humano”, provavelmente tal convergência mudará abundantemente os serviços de saúde e nossa utilização dos mesmos.

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2. INOVAÇÕES TECNOLÓGICAS NO DIABETES: NOVAS CONQUISTAS E GRANDES DESAFIOS José Carlos Tatmatsu Rocha1, Vanessa Garcia de Lima3, Ana Karoline Almeida da Silva4, Marcos Ronys Lima da Silva4, Marilia Clara Farias Barros5, Letícia de Souza Oliveira5 e Luan dos Santos Mendes Costa5 e Daniela Gardano Bucharles Mont’Alverne2

1. Doutor em Fisioterapia. Professor da Faculdade de Medicina. Universidade Federal do Ceará. Fortaleza, Ceará, Brasil. 2. Doutora em Ciências. Professora da Faculdade de Medicina. Universidade Federal do Ceará. Fortaleza, Ceará, Brasil. 3. Mestranda em Ciências Cardiovasculares. Universidade Federal do Ceará. Fortaleza, Ceará, Brasil. 4. Fisioterapeuta. Fortaleza, Ceará, Brasil. 5. Graduando(a) em Fisioterapia. Faculdade de Medicina da Universidade Federal do Ceará. Fortaleza, Ceará, Brasil.

Abstract As the population ages, mainly due to developments in medicine, there is an expectation of increase on the number of chronic diseases and disabilities. As a consequence of that increase, there will be a greater demand for improvements of rehabilitation processes and care management. However, traditional methods of rehabilitation can be demanding in terms of time, resources and manpower. Many technologies have been studied with the objective to reduce that demand. This chapter explores Internet of Things (also known as IoT) and its many applications in rehabilitation environments. First, it presents possibilities of improvements for cases of stroke when using IoT technologies both for rehabilitation and for detection and prevention. Being one of the leading causes of disability and mortality around the world, developments on technologies to minimize the consequences of stroke are expected to have a huge impact on the quality of life of the general population. Serious Games are then explored based on their viability as a low-cost option for rehabilitation, involving technologies such as Virtual Reality, sensors, telecommunications, human-computer interfaces and dedicated server or cloud services. Sensors are presented as the next topic of interest, with focus on wearable devices (devices that are attached on the body of the user) and their capacities to predict future events, detect anomalies and to monitor diagnostics to improve decision-making in health-related situations. Aside from sensors, diverse types of controllers and accessories that can be used to improve the rehabilitation experience are explained, such as Kinect, HMD devices and gloves for analyzing hand movements and gestures. The origin of EEG devices and EEG signal use as means of tracking progress in rehabilitation is then explained, and how IoT can improve the rehabilitation process in general, along with the challenges with using this technology in day-to-day applications. Lastly, the advances in technology using IoT are put in perspective considering the social and economic impacts of such changes in today’s health system. It can be concluded that the implementation of IoT planning for SUS is extremely important, with a view to maintaining and improving the quality of the services offered. Keywords: Rehabilitation, healthcare, stroke, IoT, EEG, sensor

CAPÍTULO 02 - Inovações Tecnológicas no Diabetes: Novas Conquistas e Grandes Desafios

Resumo A inovação tecnológica pode ser uma forte aliada para os profissionais da saúde. A área da Tecnologia da Informação se aproxima cada vez mais das demais áreas do conhecimento, em especial, a promoção de saúde. A diabetes é uma doença cuja intervenção multidisciplinar é uma condição fundamental para seu adequado manejo e, portanto, essa aproximação com a tecnologia é bastante salutar. O controle dos níveis glicêmicos pressupõe além do que medicamentos e cuidados intensivos. Depende de ações educativas, políticas públicas, condições socioeconômicas e ambientais. Aliado a isso, a tecnologia está dando suporte não somente na indústria farmacêutica, mas também no monitoramento e educação de portadores desta patologia. Nesse contexto, observamos um movimento bastante interessante do ponto de vista da acessibilidade, que é o crescente desenvolvimento de aplicativos para smartphones. O incremento da disseminação do uso de aplicativos e softwares podem contribuir na transformação da relação paciente-profissional de saúde. Porém, a capacidade limitada dos registros de dados, lembretes de medicamentos e publicidades excessivas atrapalham a visualização da plataforma e prejudicam o paciente na adesão ao tratamento. Além disso, há muitas restrições dos objetos inteligentes (processamento e memória), bem como, a conexão de internet limitada, onde a condição socioeconômica torna-se mais evidente. Todavia, boas experiências têm sido observadas no âmbito de jogos interativos e no uso da realidade virtual, ambas têm o potencial de estimular o indivíduo a uma prática de atividade física, que é essencial para o controle glicêmico desses indivíduos. O uso dessas tecnologias associadas à Inteligência Artificial poderia resolver questões relacionadas à coleta, armazenamento, processamento e extração de dados obtidos dos objetos inteligentes. Apesar de suas inúmeras aplicações e crescente utilização pelos usuários, é fundamental o processo de constante aprimoramento e de evolução técnico-científica. Simultaneamente, surge a necessidade de otimização do armazenamento de dados para pesquisas, layout, ferramentas e funções de programas que facilitem a integração do paciente aos cuidados individuais de sua condição de saúde. Concluindo, mais estudos nesta área tornam-se indispensáveis, visto que, há uma possibilidade de que nos próximos anos, poderemos contar com uma facilitação do acesso à saúde e controle de doenças, através da Telemedicina. Esse capítulo propõe discutir o cenário atual do desenvolvimento de tecnologias inovadoras para diabéticos na perspectiva de prevenção, promoção e melhoria da qualidade de vida dessa população. Palavras-chaves: Reabilitação, cuidado à saúde, AVC, IoT, EEG, sensor.

2.1.Introdução A diabetes é um importante e crescente problema de saúde pública mundial, o diagnóstico tardio pode levar a diversas complicações, sejam elas imediatas e diretas ou mais tardias, ambas associadas a uma elevada taxa de morbimortalidade [BRZAN, P. P.; ROTMAN, E.; PAJNKIHAR, M.; KLANJSEK, P., 2016]. As falhas na prestação de uma assistência integral aos portadores ao longo dos anos, [BARRY-MENKHAUS; WAGNER; STOECKEL; HARRIS, 2020] foram responsáveis pelo baixo número de indivíduos que seguem o tratamento prescrito de forma satisfatória, ou ainda, que possuem acesso ao mesmo. Os avanços tecnológicos possibilitaram a criação de dispositivos para o auxílio ao autogerenciamento da doença e maior adesão aos planos de intervenção, de maneira prática e divertida. Portanto, os dispositivos eletrônicos que, até então, eram vistos apenas para entretenimento, podem se tornar uma grande contribuição para a saúde dos diabéticos, seja colaborando na autonomia e manejo do controle glicêmico seja como método terapêutico [GOHARI; GOZALI; KALHORI, 2019; WONG; MONAGHAN, 2020]. Um dos problemas mais recorrentes para o tratamento de portadores de diabetes está no fato de que, uma parcela considerável dessa população é idosa e tem dificuldade em manter os níveis glicêmicos próximos dos preconizados pela Sociedade Brasileira de Diabetes [DANDONA, 2017; GORST; KWOK; ASLAM; BUCHAN et al., 2015]. Minimizar essas flutuações é importante, pois as flutuações hiperglicêmicas agudas podem aumentar a geração de Espécies Reativas de Oxigênio [EROs], induzir maiores taxas de citocinas pró-inflamatórias e causar danos endoteliais. Por conta disso, o cérebro sofre com as consequências dessas flutuações, já que a taxa de glicose pode regular a apoptose cerebral. Além disso, uma exposição de longa duração à condição de hiperglicemia ou de hipoglicemia pode levar a danos microvasculares e causar hipoperfusão cerebral [WHEELER; DEMPSEY; GRACE; ELLIS et al., 2017]. As perturbações micro vasculares têm efeitos na retina, nervos periféricos e glomérulos renais. Isto ocorre a partir de uma desregulação na captação da glicose pela célula, resultando em estresse oxidativo (Figura 1). As macrovasculares elevam a taxa de morbimortalidade, sendo incluídas a hipertensão, dislipidemias, doença renal diabética, obesidade, resistência à insulina - todas agravadas pelo estilo de vida. Um controle rigoroso dos níveis de glicose é capaz de reduzir os distúrbios micro e macro vasculares. Portanto, um gerenciamento adequado é necessário para melhorar a qualidade de vida [BARRETT; LIU; KHAMAISI; KING et al., 2017; GRAVES; DONAGHUE, 2019; MASSARO; POLLI; E SILVA; ALVES et al., 2019]. Apesar da elaboração nas últimas décadas de políticas de saúde públicas voltadas para esse grupo, as desigualdades ainda são alarmantes. As discrepâncias socioeconômicas são impactantes no que se

CAPÍTULO 02 - Inovações Tecnológicas no Diabetes: Novas Conquistas e Grandes Desafios

refere ao uso e acesso à assistência adequada. A atividade física e o controle da glicose são os tratamentos mais indicados, visando a diminuição de problemas a longo prazo [CHRISTENSEN; VALENTINER; PETERSEN; LANGBERG, 2016; TATULASHVILI; FAGHERAZZI; DOW; COHEN et al., 2020].

Hiperglicemia

Moduladores genéticos e epigenéticos

Respostas teciduais locais

Metabolismo da glicose intracelular

Disfunção da sinalização celular (ativação da PKC, MAP Kinase, SHP-1 e fosfatases)

Metabólitos tóxicos (AGE, oxidantes, metilglioxal)

Estresse osmótico e desequilíbrio redox (via do poliol)

Estresse oxidativo, estresse do Retículo Endoplasmático, citocinas inflamatórias, perda das ações da insulina, ativação calicreína-bradicinina

Disfunção celular tecido-especíﬁca e vascular/turnover anormal

Nefropatia

Retinopatia

Neuropatia

Figura 1 – Esquema das complicações microvasculares relacionadas à hiperglicemia. Fonte: Adaptado de Barrett EJ, et al., 2017.

Progressões no tratamento de doenças crônicas como a diabetes têm sido alcançadas. Atualmente, há possibilidade até mesmo de transplante de células das ilhotas pancreáticas. Entretanto, o controle das complicações ainda é insuficiente. Esta patologia requer uma significativa modificação no estilo de vida do portador, visando manter um bom controle glicêmico e evitando ou minimizando futuras complicações que não diferem quanto ao tipo da diabetes (I ou II). Todavia, há diversidade na prevalência [BROWN; FRANKLIN; REGENSTEINER; STEWART, 2020; PEDERSEN, 2017]. Retinopatias são mais comuns em jovens portadores do tipo I, enquanto, hipertensão e microalbuminúria no tipo II. Ambas compartilham de características que podem levar a essas ou outras desordens, sendo: genes com predisposição à doença, fatores nutricionais, potencial danos a tecidos devido à glicação de proteínas, além de anormalidades no metabolismo da glicose, eletrólitos, água, proteínas, entre outros. [GRAVES; DONAGHUE, 2019; MASSARO; POLLI; E SILVA; ALVES et al., 2019; UCHENDU; BLAKE, 2017]. Por outro lado, há muito tempo sabe-se que a atividade física é componente essencial no tratamento bem-sucedido do diabetes, desde seus efeitos positivos comprovados no metabolismo da glicose a uma melhora da qualidade de vida em geral. Promove, principalmente, auxílio ao controle glicêmico e diminuição da resistência à insulina [BARRETT; LIU; KHAMAISI; KING et al., 2017; HÖCHSMANN; INFANGER; KLENK; KÖNIGSTEIN et al., 2019]. A sua prática regular é fundamental por inúmeros benefícios anteriormente citados e, o corpo humano, possui uma grande competência de adaptação funcional e estrutural a esses estímulos. [RICCI; CUNHA, 2020] A prática regular apresenta uma relação de melhora da capacidade física e do controle de peso, além de funcionar como parte fundamental no tratamento da diabetes. Segundo o Ministério da Saúde, no Brasil, cerca de 75% dos diabéticos estão acima do peso. Em torno de 73% com DM2 não realiza um controle da doença de forma adequada, enquanto nos portadores de DM1 esse valor é de 90%. A International Diabetes Federation recomenda a caminhada diária de 30 minutos [LEITE; ZANIM; GRANZOTTO; HEUPA et al., 2008]. A longo prazo, os efeitos dos exercícios impactam de forma sistêmica o organismo do indivíduo. Nos músculos e tecido adiposo nota-se um aumento na sensibilidade à insulina. Além disso, a interleucina IL-6 derivada do músculo melhora a tolerância à glicose e demonstra ser um anti-inflamatório direito. A microbiota intestinal dos diabéticos é irregular e causa disfunção na permeabilidade intestinal, gerando inflamação sistêmica de baixo grau, que resulta na resistência à insulina. Os benefícios gerados pelos exercícios na regulação intestinal torna-se então indispensável para o tratamento [KIRWAN; SACKS; NIEUWOUDT, 2017; PASINI; CORSETTI; ASSANELLI; TESTA et al., 2019]. Apesar de sua eficácia comprovada a longo prazo, o alcance populacional aos exercícios supervisionados é baixo. Visando compreender uma parcela maior de

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portadores, os aplicativos em saúde surgiram com a ideia de facilitar o acesso aos cuidados na maior parte do mundo [DE MATOS SERAFIM; SILVA; DE ALCÂNTARA; QUEIROZ, 2019; KHO; LIM; HOI; NG et al., 2019]. Desse modo, os exercícios físicos, sejam de resistência, aeróbicos ou combinados são eficazes para prevenir ou retardar essas desordens, sendo amplamente recomendados nesse público [BROWN; FRANKLIN; REGENSTEINER; STEWART, 2020]. Entretanto, a adoção a esta prática é diretamente influenciada por desigualdades socioeconômicos e de assistência, que limitam a participação da população mais desfavorecida neste quesito [BARRY-MENKHAUS; WAGNER; STOECKEL; HARRIS, 2020]. O desenvolvimento de ferramentas e aplicativos de baixo custo podem auxiliar na minimização desses obstáculos, já que são capazes de otimizar o controle de fármacos e aumentar o engajamento nas terapias propostas, com base em diversas perspectivas que serão discutidas durante o capítulo [CONTRERAS; BERTACHI; BIAGI; OVIEDO et al., 2020] Há um movimento da área da Tecnologia da Informação [TI] em se aproximar cada vez mais das demais áreas do conhecimento, em especial na saúde. Essa aproximação pode ser benéfica, sobretudo, ao se observar que esse olhar da TI tem um embasamento teórico. Essa afirmação poderia ser comprovada através da publicação de dois artigos recentes, de 2015 e de 2017, [DANDONA, 2017; GORST; KWOK; ASLAM; BUCHAN et al., 2015] que citam o controle da glicemia como fator preponderante na prevenção das morbidades que possam vir a surgir devido a diabetes. Nesse sentido, alguns aplicativos têm proporcionado em suas funcionalidades essa monitorização do controle glicêmico. Esse dado é bastante relevante quando se observa o relatório produzido pela Open Handset Alliance OHA [2018], que demonstrou que cerca de 3 bilhões de pessoas no mundo possuíam um celular com acesso à internet [DANDONA, 2017]. Assim, o incremento da disseminação do uso de aplicativos e softwares podem contribuir na transformação da relação paciente – profissional de saúde. Além disso, permitem um maior fluxo de parâmetros para diagnóstico de modo remoto e em tempo real, trazendo, assim, mais informações de qualidade na precisão de diagnóstico de agravos, novas intervenções de qualidade, bem como maior suporte de modo remoto e em tempo real para necessidade de cada paciente e de novos serviços de saúde [VÊSCOVI; PRIMO; SANT’ANNA; BRINGUETE et al., 2017]. Os jogos baseados em tecnologias para a saúde são ferramentas educativas, que empregam uma simulação da vida real em ambientes interativos. Estão sendo testados em diversas doenças crônicas e, inclusive, alguns ensaios clínicos são voltados para portadores de Diabetes [ABRAHAM; LEMAY; BITTNER; THAKUR et al., 2020; CALLE-BUSTOS; JUAN; GARCÍA-GARCÍA; ABAD, 2017]. Sua utilização é para fins de monitorização do índice glicêmico, educação em saúde e também para incentivo aos exercícios físicos [BOCK; DUNSIGER; WU; CICCOLO et al., 2019].

A realidade virtual consiste em ferramentas que criam um ambiente virtual tridimensional que envolve o usuário por meio de simulações, principalmente com estímulos auditivos e visuais. A realidade aumentada pode ser considerada sua extensão, que conta com objetos ou dados virtuais a serem integrados no ambiente real [BIN; MASOOD; JUNG, 2020]. Nos últimos anos, essas abordagens têm sido propostas como auxílio a tratamento de diversas doenças. Recentemente, foram consideradas uma nova maneira de promover e estimular o abandono ao sedentarismo e adesão a hábitos saudáveis. Podem ser aplicados para treinamento e aprimoramento a profissionais de saúde, reproduzindo situações semelhantes ao manuseio real do paciente. Futuramente, as perspectivas sobre a utilização de games e realidade virtual na terapêutica poderão contar com evidências mais precisas e fundamentadas, podendo auxiliar não somente os diabéticos, mas uma gama de outras pessoas com doenças crônicas [NG; MA; HO; IP et al., 2019; PEREIRA, 2020].

2.2.Aplicativos e Softwares Tecnologias associadas aos smartphones têm se mostrado fortes aliadas nas ações educativas de saúde, contribuindo, assim, na produção de novos conhecimentos em que são acrescentadas novas competências e habilidades para o cuidado no processo saúde-doença nos agravos que requerem mudanças permanentes ou temporárias e na percepção de risco ou vulnerabilidade dos usuários [VÊSCOVI; PRIMO; SANT’ANNA; BRINGUETE et al., 2017]. Esses aplicativos podem ser usados em dispositivos móveis, como tablets e smartphones, possibilitando o surgimento de novos geradores de fontes de informação por apresentarem bom desempenho, facilidade de transporte e armazenamento [JUNIOR; MARAN; HENAO, 2018]. As principais vantagens dos usos dos aplicativos estão relacionadas com a flexibilidade, mobilidade e baixo custo [VÊSCOVI; PRIMO; SANT’ANNA; BRINGUETE et al., 2017]. Aliado a isso, destaca-se que os aplicativos podem gerar o aumento da disponibilidade de informações pertinentes a condição de saúde, a simplificação da educação em saúde, a boa relação de custo-benefício [ASHRAFZADEH; HAMDY, 2019; HOU; CARTER; HEWITT; FRANCISA et al., 2016], o aumento na autonomia em organizar e gerir informação da dieta, níveis de glicose e de atividades físicas realizadas [TORBJØRNSEN; RIBU; RØNNEVIG; GRØTTLAND et al., 2019]. A eficácia dos aplicativos depende de fatores contextuais, principalmente, do paciente e do método de intervenção, da estratégia e da abordagem da ferramenta [WANG; XUE; HUANG; HUANG et al., 2017]. Compreendemos, entretanto, que um aplicativo cujo

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objetivo seja auxiliar no auto gerenciamento do diabético deveria incluir informações e recursos nas seguintes categorias: acompanhamento de insulina, controle de medicamentos, dieta e atividade física [BRZAN; ROTMAN; PAJNKIHAR; KLANJSEK, 2016] Um estudo demonstrou que aplicativos que tivessem mais de dois desses recursos, poderiam exercer maior influência positiva no controle dos níveis de HbA1c [BONOTO; DE ARAÚJO; GODÓI; DE LEMOS et al., 2017]. Entretanto, a maioria dos aplicativos gratuitos para diabéticos disponíveis no Google Play Store, na AppStore e no Windows Phone Store, no ano de 2016, não contemplavam todos esses aspectos, demonstrando que ainda há uma lacuna entre a saúde e a TI. Além da limitada quantidade de aplicativos eficazes disponíveis para “download”, existem outras limitações a serem consideradas. A falta de padronização das interfaces, ausência de opções para escolha de idiomas, limitada interação entre pacientes e profissionais de saúde, são algumas delas [ERSOTELOS; MARGIORIS; ZHANG; DONG, 2018]. Um estudo de 2019 também constatou capacidade limitada de registro de medicamentos, recursos de lembretes com defeitos e publicidades excessivas, que atrapalham a visualização da plataforma, como pontos a serem melhorados [HUANG; LUM; JIMENEZ; SEMWAL et al., 2019]. Em contrapartida, existem fatores intrínsecos aos usuários que criam barreiras. No público com faixa etária mais elevada, barreiras como a falta de esclarecimento sobre o uso das plataformas, a falta de conhecimento sobre as vantagens dos aplicativos, o receio em perda de dados, a insegurança ao inserir informações e manusear a ferramenta são percebidas [SCHEIBE; REICHELT; BELLMANN; KIRCH, 2015]. Desse modo, é importante que haja um momento para instruir os pacientes antes de recomendar os aplicativos [WHEELER; DEMPSEY; GRACE; ELLIS et al., 2017]. Além disso, os pacientes, independentemente da faixa etária, sentem dificuldade em interpretar os dados fornecidos pelos aplicativos [TORBJØRNSEN; RIBU; RØNNEVIG; GRØTTLAND et al., 2019]. Ademais, alguns estudos demonstraram que aplicativos com feedbacks automáticos e canais de suporte entre os usuários e profissionais de saúde têm maior êxito na terapêutica [BONOTO; DE ARAÚJO; GODÓI; DE LEMOS et al., 2017; HOU; CARTER; HEWITT; FRANCISA et al., 2016]. Na busca de minimizar as barreiras e potencializar os benefícios que o autogerenciamento atrelado ao uso de aplicativos pode proporcionar, considera-se algumas alterações na metodologias dos APPs, devendo serem feitas modificações que permitam o fácil registro de dados [utilizando leitor de voz e leitores de imagens], desenvolvimento de softwares que analisam dados correlacionados, opção de compartilhamento de informações, inclusão de recursos motivacionais e tutoriais para uso do aplicativo [BRZAN; ROTMAN; PAJNKIHAR; KLANJSEK, 2016]. É preciso ainda que, os aplicativos possam se adequar ao usuário, implementando um sistema personalizável com opções de

habilitar lembretes e modificar o tamanho da letra, surgindo como uma solução para que os APPs se tornem mais adequados. Outrossim, estudos recentes mostram um déficit na criação de um design baseado em evidências [ASHRAFZADEH; HAMDY, 2019; HUANG; LUM; JIMENEZ; SEMWAL et al., 2019]. Com o intuito de analisar os aplicativos que visam auxiliar o usuário no controle da diabetes e que, atualmente, estão disponíveis para o público, foi realizado um levantamento dos melhores aplicativos disponíveis no mercado na atualidade, segundo avaliações de usuários. A busca foi realizada em 2020, na plataforma Google Play Store, loja oficial de distribuição digital de aplicativos do sistema operacional Android, sendo escolhida por ser a plataforma mais utilizada. O descritor para busca dos aplicativos foi “Controle de diabetes”. Os critérios de inclusão utilizados trataram-se de aplicativos no idioma português, nota de avaliações acima de 4 e que tivessem sido qualificados por, no mínimo, 2.000 usuários. Apenas os 4 melhores aplicativos foram abordados. Os tópicos requeridos foram prioritariamente: tamanho da letra, oferta de ferramentas pagas, presença de propagandas e avaliação do usuário. A usabilidade dos quatro aplicativos selecionados foi avaliada através dos pontos positivos e negativos descritos na Tabela 1.

Tabela 1: Levantamento sobre os aplicativos com melhor nota no “Play Store”. AVALIAÇÃO DOS APLICATIVOS

Nome do APP / Nota da Play Store / Idioma

MySugr - Diário da Diabetes.

Diabete- Diário Glucose.

Nota: 4.6 [42 mil avaliações]

- Idioma português;

- Promete ser um aplicativo de rastreio de glicose, ele realmente tem todos os parâmetros para essa função;

- Promete ser um aplicativo de rastreio de glicose, ele realmente tem todos os parâmetros para essa função. - Ocupa 31 MB de memória

Nota: 4,6 - [8 mil avaliações]

- Ocupa 9,2 MB de memória.

Nota: 4.5 [19 mil avaliações]

Açúcar no sangue. Insulina e diabetes controle.

- Idioma português;

Nota: 4.6 [2 mil avaliações]

- Pretende ajudar no acompanhamento, análise e manutenção do diabetes sob controle;

- Idioma português;

Diabetes: M

- Ocupa 21 MB de memória.

- O principal objetivo é medir o açúcar no sangue e insulina index; - Ocupa 18 MB de memória.

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- Permite que o paciente especifique o seu tipo de diabetes [se é tipo I, tipo II, Diabetes gestacional e etc]; - Permite exemplificar o tipo de terapia/ tratamento [terapia de insulina tipo, medicamentos [comprimido];

Pontos positivos

- Diário de glicemia; -Diário de carboidrato; -Valores desejados para hiperglicemia e hipoglicemia.

- Permite um histórico do controle da glicose com data e horário; - Permite o usuário anotar observações nos dias e horários; - Criação de gráficos; - Faz uma análise estatística dos últimos 7,14,30 dias e 1 mês e até mesmo de anos; - Permite exportar os dados salvos no aplicativo em PDF; - Permite a conexão do celular e aparelhos de glicose via bluetooth;

- O paciente pode especificar o seu tipo de diabetes; - Registra o tipo de terapia e o uso de medicamentos diários e suas doses; - Personaliza os parâmetros de glicemia [pode-se personalizar ao deixar o padrão]; - Também há espaço para registrar resultados de exames de sangue [HbA1c e painel de lipídios];

- Paciente pode programar notificações; - Gera estatísticas do nível de glicose; - Há possibilidade de registrar: medicamentos, nível de glicose, pressão sanguínea, uso de insulina, peso.

- Paciente pode colocar alarmes, comentários.

- Relatórios em PDF [pagos];

- Relatórios em PDF [pagos]; - Pesquisar para encontrar registros [pago];

Pontos negativos

- Foto das refeições para anexar aos registros[pago]; - Lembretes automáticos [pago];

Usabilidade / Tamanho da letra [boa ou não] / Propagandas? - O aplicativo é gratuito ou não?

- Fácil compreensão e manuseio. Cor do aplicativo é limpa [branco] o que o torna mais agradável; - Tamanho da letra é agradável para ler; - Sem propaganda; - O aplicativo é gratuito, porém algumas funções dele são pagas.

- Propagandas; - Analisa apenas a glicose [seria interessante a análise, também, de PA, alimentação e uso de medicamentos].

- Apenas a versão paga tem análise avançada da glicose dos dados do diário de bordo com explicações; - Restrição na base de dados de alimentos expandida [pago]; - Parte do aplicativo não é traduzido; - Registro do teste de microalbumina e de um painel metabólico abrangente são pagos.

- Fácil compreensão e manuseio. Cor do aplicativo e bom para uso, o que o torna mais agradável; - Tamanho da letra é agradável e de fácil compreensão; - Tem propagandas;

- Apenas alguns gráficos são disponibilizados gratuitamente; - Tem anúncios; - Só há opção de exportar dados em PDF na versão paga; - Acompanhamento de HbA1c apenas na versão paga.

- Aplicativo é fácil de compreender, layout simples, sem exageros e letra e linguagem adequadas;

- Aplicativo bem intuitivo, designer simples, o tamanho de letra e a linguagem são apropriados;

- Versão gratuita tem anúncios.

- Versão gratuita contém anúncios.

- O aplicativo é gratuito.

Somado às informações já dispostas na Tabela 1, algumas considerações são relevantes. Todos os aplicativos possuem funcionalidades além do registro de glicose, como abordagens diferentes e utilidades secundárias distintas, tornando-os bastante favoráveis para os usuários, de modo que, podem optar por aquele que melhor se adapta à sua necessidade. Além do mais, todos os aplicativos têm ferramentas bloqueadas na versão gratuita.

O software mySugr-Diário da Diabetes é um aplicativo para o gerenciamento de Diabetes que promete oferecer o registro automatizado de glicose, peso e pressão arterial. Possui uma interface atraente e motivacional que agrega desafios relacionados à alimentação e ao exercício, que auxiliam na adesão à terapia para quem tem diabetes. De maneira gratuita, o aplicativo disponibiliza registro rápido e fácil (refeições, dieta, medicações, ingestão de carboidratos, glicemia), gráficos de glicemia, HbA1c estimada (Hemoglobina Glicada) e backup seguro de dados. Porém, entre as limitações do aplicativo, tem a parte paga que inclui pesquisa inteligente: (locais, alimentos, atividades); calculadora de Bolus: para dosagem ideal & monitorização de IA (somente EU); formatos adicionais de relatórios (PDF & Excel) para seu médico; lembretes práticos de glicemia: nunca mais se esqueça de aferir e registrar; função de galeria de fotos: imagens falam mais que palavras; taxas basais para usuários de sistema de infusão contínua de insulina. Assim, esses pontos negativos se sobressaem quando se tem a presença de usuários que necessitam de um maior controle. O Diabete - Diário Glucose permite que o indivíduo tenha acesso a um histórico do controle da glicose, anotação de observações nos dias e horários, criação de gráficos, análise estatística dos últimos 7 ,14,30 dias e 1 mês - até anos - além de permite exportar os dados salvos no aplicativo em PDF e conectar o celular com aparelhos de glicose via bluetooth. Isto posto, são pontos que podem ser considerados fortes nesse aplicativo e que cumprem o que prometem antes da instalação. Em contrapartida, ele possui uma quantidade exacerbada de propagandas, o que o torna uma ferramenta ruim para quem não gosta de interferências enquanto manuseia. Ratificando essa análise, ele, também, não sinaliza acerca da presença dessas propagandas antes da sua instalação, fazendo que o usuário só descubra posteriormente. O Diabetes: M traz algumas funções de usuários, podendo especificar o seu tipo de diabetes, registro do tipo de terapia e o uso de medicamentos diários, bem como suas doses. Além disso, personaliza os parâmetros de glicemia de acordo com quem vai utilizá-lo, permite registrar resultados de exames de sangue, tornando-se eficiente no registro de quem dispõe dele para controle médico, ainda, permite lembretes e alarmes, se diferenciando de outras plataformas em que essa função é paga. Por outro lado, esse software traz como pontos negativos da sua utilização várias funções pagas, como os relatórios em PDF, a análise avançada da glicose dos dados do diário de bordo com explicações, a restrição na base de dados de alimentos expandida, o registro de teste de micro albumina e de um painel metabólico abrangente. Então, o usuário fica impossibilitado de usufruir se não fizer assinatura do aplicativo. Ademais, outro ponto negativo abrange o idioma, pois, nem todas as funções estão traduzidas para o português, impossibilitando a acessibilidade.

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Por fim, o aplicativo denominado Açúcar no sangue. Insulina e Diabetes Controle é uma plataforma que traz em suas funções a programação de notificações, estatísticas do nível de glicose e a possibilidade de registrar medicamentos, auxiliando no manejo do nível de glicose, da pressão sanguínea, do uso de insulina e do peso do usuário, o que o torna um aplicativo básico para assistência e controle de glicose, cumprindo, assim, com as atribuições prometidas antes da instalação. No que tange aos seus pontos negativos, podemos citar que apenas alguns gráficos são disponibilizados gratuitamente, tem propagandas, a opção de exportar dados em PDF está ausente e não há acompanhamento de HbA1c. Para que esses recursos sejam ativados, é necessário a assinatura paga do aplicativo.

2.3.Videogames e realidade virtual Os videogames ativos, também chamados de exergames, surgem como uma proposta de exercício associado ao lúdico, com promessas de aumento do gasto energético e mudança nos hábitos de vida a longo prazo [COSTA; VIEIRA; DE OLIVEIRA BARBOSA; OLIVEIRA et al., 2019; PERRIER-MELO; DE BRITO-GOMES; COSTA, 2015]. Contudo, há uma limitação considerável nas evidências relacionadas a essas tecnologias promissoras. Por essa razão, mais estudos são necessários a fim de considerá-lo um modificador de níveis de glicemia em diabéticos [BOCK; DUNSIGER; WU; CICCOLO et al., 2019]. O desenvolvimento de games e de gráficos para a realidade virtual advém de uma longa história de processos relacionados à visualização de imagens em computador. Isso foi possível, pela primeira vez, em meados de 1957, quando o engenheiro Russel Kirsch conseguiu digitalizar uma foto e salvá-la (Figura 2). Os gráficos 3D começaram a ser comercializados cerca de três anos depois, sendo a popularização da indústria cinematográfica um de seus marcos principais. Além do mais, os cientistas passaram a incorporá-los em simulações para o entendimento de questões físicas. A precisão de simulação e visualização mais próxima da realidade foram essenciais para a criação de videogames. Logo, as indústrias de entretenimento e educação perceberam o seu potencial uso, bem como a viabilidade de progressos no setor da saúde, principalmente em educação, assistência e gerenciamento [BIN; MASOOD; JUNG, 2020; GAASEDELEN; IAIZZO, 2019; KINROSS, 2018].

Figura 2 - Primeira Imagem digital da História, 1957. Fonte: Gaasedelen, E. N., &Iaizzo, P. A, 2019.

A princípio, era predominante que a experiência do usuário com os videogames fosse totalmente passiva, ou seja, o jogador realizava os desafios apenas por meio dos controles manuais. Seu aprimoramento o estabeleceu para uma forma ativa, contando com gráficos que identificavam o deslocamento do corpo e reproduziam na tela em tempo real [Figura 2]. As evidências sobre sua efetividade clínica na reabilitação de doenças crônicas aos poucos vem se consolidando e os efeitos positivos têm sido adquiridos [AYED; GHAZEL; JAUME-I-CAPÓ; MOYÀ-ALCOVER et al., 2019; BONNECHÈRE; JANSEN; OMELINA; VAN SINT JAN, 2016]. A literatura fragmenta os jogos para fins terapêuticos em dois grupos principais: os jogos sérios e exergames. Os jogos sérios estabelecem uma metodologia baseada em educação em saúde. Já os jogos classificados em exercícios ou exergames, são voltados para incentivo à prática de exercícios físicos, exigindo movimentos corporais. Dispõem de efeitos sob a ativação de vias dopaminérgicas mesolímbicas e sistemas de recompensa cerebral. Ainda, acredita-se que o divertimento durante a atividade é um dos fatores preditivos de eficácia, portanto, a tecnologia de forma interativa tem chamado cada vez mais a atenção de profissionais de saúde [CHRISTENSEN; VALENTINER; PETERSEN; LANGBERG, 2016; GARCÍA-BRAVO; CUESTA-GÓMEZ; CAMPUZANO-RUIZ; LÓPEZ-NAVAS et al., 2019].

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Figura 3 - Esquema do funcionamento da realidade virtual. Fonte: Adaptado de Google Imagens.

A realidade virtual (RV), e a Realidade Aumentada (AR) desenvolveram-se de forma rápida e avançada nas últimas duas décadas. Essa revolução tecnológica trouxe maior acessibilidade e alcance das ciências médicas. Sua aplicabilidade é numerosa, podendo ser utilizada para educação cirúrgica com tecnologias de realidade virtual, contando com simulações e treinamento; para procedimentos intervencionistas cateterizados com realidade aumentada; educação em saúde para portadores de doenças crônicas; além de avanços em neurociências. Este último, por exemplo, trata-se da busca por sinais cerebrais e rastreamento precoce, além de reabilitação de patologias como Alzheimer, Doença de Parkinson e Derrames [AYED; GHAZEL; JAUME-I-CAPÓ; MOYÀ-ALCOVER et al., 2019; FANG; ZHANG; QI, 2019; PANDRANGI; GASTON; APPELBAUM; ALBUQUERQUE et al., 2018]. Como terapêutica, permite a exibição de ambientes tridimensionais ao paciente, gerando estímulos perceptivos e reações. Diversos autores vêm pesquisando a sua efetividade aplicada à reabilitação nos aspectos cognitivos e motores [TARASSOLI, 2019; TIERI; MORONE; PAOLUCCI; IOSA, 2018]. O aprimoramento dessas novas metodologias é constante, contando até com sensores de interação baseados em visão. Por sua vez, facilitam a integração ao uso, permitindo que aqueles que tenham dificuldade de segurar qualquer tipo de dispositivo físico possam participar de forma minimamente invasiva. Esse tipo de RV é designado, na maioria dos estudos, como um método para treinamento de marcha na população idosa, práticas de atividades de vida diária, análise funcional clínica e para otimização de controle postural [AYED; GHAZEL; JAUME-I-CAPÓ; MOYÀ-ALCOVER et al., 2019]. Os potenciais efeitos sob a neuroplasticidade dessas tecnologias ocorrem a partir da estimulação visual, feedback sensorial e auditivo, além do estímulo motivacional em aumento de intensidade do exercício, duração e respectivas repetições [JURAS; BRACHMAN; MICHALSKA; KAMIENIARZ et al., 2019].

Normalmente, os pacientes são orientados ao manejo do controle de sua doença sozinhos, em seu cotidiano. Muitos deles veem essa tarefa como difícil e desmotivadora, levando a frequente desistência. Portanto, os jogos e aplicativos passaram a ser utilizados como uma alternativa. Seus benefícios, de forma geral, estão relacionados aos ganhos cognitivos e às modificações funcionais e estruturais do cérebro, como aumento da velocidade de processamento e funções executivas; reorganização estrutural e aprimoramento de habilidades visuoespaciais; e, também, promoção da neuroplasticidade [COSTA; VIEIRA; DE OLIVEIRA BARBOSA; OLIVEIRA et al., 2019]. Sua utilização para diabéticos tem sido um desafio. Entre as maiores vantagens da utilização desses softwares, pode-se inferir que abrangem a disponibilização para auxílio nas mudanças de hábitos necessárias do cotidiano, o acesso à informação, a ponte entre recursos de saúde, profissionais e pacientes, bem como, o tratamento interativo [HÖCHSMANN; INFANGER; KLENK; KÖNIGSTEIN et al., 2019]. Os exergames são capazes de promover uma otimização do funcionamento cognitivo geral, de forma significativa. Benefícios dessa estratégia foram observados quando comparados às atividades físicas, isoladamente. A promoção da dupla tarefa referente às combinações de exercícios aeróbicos juntamente ao estímulo promovido pelos jogos, possuem efeitos na estimulação e preservação de neurônios cerebrais, além de possibilitar ao usuário aquisição de novas habilidades [STANMORE; STUBBS; VANCAMPFORT; DE BRUIN et al., 2017]. Por meio dessas tecnologias, tem-se um desenrolar de cadeia neurofisiológica que, cada vez mais, vem sendo estudada por especialistas. A principal atuação é do sistema nervoso autônomo, onde há uma estimulação direta da rede neural subjacente ao controle atencional, envolvendo ondas cerebrais, córtex cingulado anterior e áreas pré-frontais. Esses estímulos favorecem um melhor desempenho em funções como atenção, aprendizagem e memória. No entanto, estudos mostram que o excesso poderia provocar extrema ativação neural, derivando em oscilações na frequência das ondas cerebrais delta, thefa, alfa, beta e gama, podendo gerar alterações cognitivas ruins [BARBOSA; MORAES; VENTURA, 2019; HUANG; YOUNG; FIOCCO, 2017; JIRAYUCHAROENSAK; ISRASENA; PAN-NGUM; HEMRUNGROJN et al., 2019]. Para a obtenção desses resultados e a boa aceitação da terapêutica, é primordial que os jogos tenham algumas funções específicas e que sejam planejados de acordo com o público alvo. Seguindo esse raciocínio, os gráficos e sons realistas são fundamentais para despertar interesse e promover a imersão no jogo. Igualmente, devem-se ter desafios, recompensas, níveis com maiores graus de dificuldade e feedbacks de performance, que são importantes motivadores. Ademais, proporcionar a sensação de “vitória” também é uma abordagem válida para potencializar o ânimo do usuário [MOONIAN; JODHEEA-JUTTON; KHEDO; BAICHOO et al., 2020]. Outro fator interessante, é a promoção de interação social que é possível com um grupo de participantes de um

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mesmo jogo e a criação natural de competições que podem aumentar o engajamento [MEEKES; STANMORE, 2017]. Como todo recurso terapêutico, essa abordagem tem seus ganhos e limitações. Dentre as vantagens, além dos efeitos terapêuticos e a melhora da adesão aos exercícios físicos, já citados ao longo deste tópico, há uma praticidade na execução em ambiente doméstico, ausência de gastos financeiros e temporais no deslocamento, melhora no autogerenciamento e disponibilidade de acesso em smartphones, tablets e computadores, no ritmo do usuário, que compete maior autonomia e satisfação. Em exemplo de limitações, existem barreiras como a falta de conhecimento e conforto na utilização de novas tecnologias, somada à falta de supervisão presencial [ROLLO; AGUIAR; WILLIAMS; WYNNE et al., 2016]. Além disso, existem lacunas em que os jogos sérios ainda não conseguiram atuar de forma abrangente, uma delas é na utilização adequada de medicamentos. Os jogos apresentam potencial para auxiliar na promoção do aproveitamento adequado e gestão medicamentosa. No entanto, não abordam, de maneira significativa, a segurança na utilização dos mesmos [ABRAHAM; LEMAY; BITTNER; THAKUR et al., 2020]. Uma das principais características da estratégia terapêutica atrelada aos jogos e à realidade virtual é o feedback de performance personalizado e rápido, que proporciona ao paciente uma autogestão mais eficaz e lúcida. Esse estímulo é importante para fomentar a manutenção de mudanças comportamentais, bem como hábitos mais saudáveis. Tais ferramentas são vistas como fontes de motivação intrínsecas [MOONIAN; JODHEEA-JUTTON; KHEDO; BAICHOO et al., 2020]. A aplicação em telessaúde iniciou-se pela necessidade de monitorar a efetividade do tratamento proposto, fornecer um panorama para o paciente do estado da sua saúde e ser acessível para mais pessoas. Os jogos sérios, exergames, RV, e RA também são analisados como recursos para a promoção em saúde. A ciência aponta que as intervenções baseadas nessas tecnologias podem ser motivadoras e educacionais. Na população diabética, ainda são poucos os números de estudos clínicos randomizados que avaliam o potencial dessa abordagem, além de que, contam com um conjunto limitado de evidências de baixa qualidade metodológica quando comparado aos estudos baseados em outras doenças crônicas não transmissíveis [GOHARI; GOZALI; KALHORI, 2019; ROLLO; AGUIAR; WILLIAMS; WYNNE et al., 2016]. Os autores buscam compreender se há uma associação da utilização desses meios interativos com a diminuição da taxa da hemoglobina glicada (HbA1) em analogia à execução de exercícios realizados sem auxílio tecnológico. Ainda não é possível afirmar que exista uma diferença significativamente estatística ou avaliar o tamanho do impacto, visto que são necessárias melhores abordagens na pesquisa clínica. Entretanto, apontam uma significância em termos de melhora da qualidade de vida, força muscular e

equilíbrio. Destarte, os efeitos terapêuticos ainda precisam ser mais estudados nesse campo de atuação. Todavia, é promissor seu desígnio no tratamento de promoção em saúde, na administração de dados e na reabilitação [KHO; LIM; HOI; NG et al., 2019; UCHENDU; BLAKE, 2017].

2.4.Considerações Finais Existem inúmeros fatores que contribuem para o sucesso da telemedicina na prestação de serviços de saúde em pacientes portadores de diabetes. Essa modalidade é considerada uma ferramenta eficiente quando vinculada ao acompanhamento de diversas patologias. A partir deste capítulo, verificou-se que é de grande relevância a sua utilização no acompanhamento do diabetes. Considerada muito eficaz pelos resultados atingidos em sua utilização, a telemedicina proporciona uma maior facilidade em prestar assistência ao paciente portador de diabetes, incorporando de forma importante o controle glicêmico de maneira fácil e rápida, estimulando, assim, a prática de atividade física. Com isso, auxilia-se diretamente no tratamento do diabetes e, consequentemente, proporciona uma melhora na qualidade de vida e na autoestima. No entanto, o não acompanhamento no controle da patologia reflete negativamente no tratamento dessa condição crônica de saúde. Sobre a aplicação da telemedicina, as principais vantagens encontradas estão relacionadas com a flexibilidade, a mobilidade e o baixo custo. Atrelado a isso, destaca-se que os aplicativos podem gerar o aumento da disponibilidade de informações pertinentes à condição de saúde, à simplificação da educação em saúde, à boa relação de custo-benefício, ao aumento da autonomia em organizar e gerir informação da dieta, níveis de glicose e de atividades físicas realizadas. O uso dessas tecnologias associadas à Inteligência Artificial pode resolver questões relacionadas à coleta, ao armazenamento, ao processamento e à extração de dados obtidos dos objetos inteligentes. Todavia, são várias as influências que a telemedicina exerce no paciente portador de diabetes, porém, a contribuição científica voltada ao tema proposto ainda é escassa. Dessa forma, fica demonstrada a necessidade de um maior investimento em pesquisas nessa área.

CAPÍTULO 02 - Inovações Tecnológicas no Diabetes: Novas Conquistas e Grandes Desafios

Você sabia? O Pokémon Go, jogo bastante conhecido entre os jovens, é caracterizado como uma tecnologia de realidade virtual aumentada, que baseia-se na localização e deslocamento do usuário. O acesso é através de dispositivos móveis e os jogadores, necessariamente, precisam percorrer distâncias para localizar, capturar e combater. É uma forma de incentivo à prática de caminhadas [MA; NG; SCHWANEN; ZACHARIAS et al., 2018].

Figura 4. Jogo Pokémon Go Fonte: Google Imagens.

2.5. Referências Abraham, O.; Lemay, S.; Bittner, S.; Thakur, T. et al., (2020) “Investigating Serious Games That Incorporate Medication Use for Patients: Systematic Literature Review”, JMIR Serious Games, 8, n. 2, p. e16096. Ashrafzadeh, S.; Hamdy, O. (2019). “Patient-driven diabetes care of the future in the technology era. Cell metabolism”, 29, n. 3, p. 564-575. Ayed, I.; Ghazel, A.; Jaume-I-Capó, A.; Moyà-Alcover, G. et al., (2019). “Vision-based serious games and virtual reality systems for motor rehabilitation: A review geared toward a research methodology”, International journal of medical informatics, 131, p. 103909. Barbosa, M. R.; Moraes, J. P. A.; Ventura, P. R. (2020). “Alterations of anterior cingulate cortex as predictors of response to cognitive-behavioral therapy”, Jornal Brasileiro de Psiquiatria, 68, n. 4, p. 244-251. Barrett, E. J.; Liu, Z.; Khamaisi, M.; King, G. L. et al., (2017). “Diabetic microvascular disease: an endocrine society scientific statement”, The Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism, 102, n. 12, p. 4343-4410. Barry-Menkhaus, S. A.; Wagner, D. V.; Stoeckel, M.; Harris, M. A. (2020). “Socioeconomic factors: access to and use of diabetes technologies”, In: Diabetes Digital Health: Elsevier, p. 145-157. Bin, S.; Masood, S.; Jung, Y. (2020). “Virtual and augmented reality in medicine”, In: Biomedical Information Technology: Elsevier, p. 673-686. Bock, B. C.; Dunsiger, S. I.; Wu, W.-C.; Ciccolo, J. T. et al., (2019). “Reduction in HbA1c with Exercise videogames among participants with elevated HbA1c: Secondary analysis of the Wii Heart Fitness trial”, Diabetes research and clinical practice, 154, p. 35-42. Bonnechère, B.; Jansen B.; Omelina, L.; Van Sint Jan, S. (2016). “The use of commercial video games in rehabilitation: a systematic review”, International journal of rehabilitation research, 39, n. 4, p. 277-290. Bonoto, B. C.; DE Araújo, V. E.; Godói, I. P.; De Lemos L. L. P. et al., (2017). “Efficacy of mobile apps to support the care of patients with diabetes mellitus: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials”, JMIR mHealth and uHealth, 5, n. 3, p. e4.

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CAPÍTULO 02 - Inovações Tecnológicas no Diabetes: Novas Conquistas e Grandes Desafios

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CAPÍTULO 02 - Inovações Tecnológicas no Diabetes: Novas Conquistas e Grandes Desafios

3. INTERNET DAS COISAS NA SAÚDE: ÉTICA, SEGURANÇA E REGULAÇÃO Eric Loges Binsfeld1, Pedro Canísio Binsfeld2

1. Discente do Curso de Informática do Instituto Federal de Brasília – IFB. 2. Doutor e Pós-Doutor em Biotecnologia, gestor público, docente e pesquisador na área Políticas Públicas de Inovação em Saúde. Integra o Conselho de Administração da Hemobrás - Ministério da Saúde.

Abstract The Internet of Things (IoT) has a broad application potential in medical and health care. Many promising and enabling technologies are currently working for IoT-based healthcare solutions. Although the IoT brought infinite benefits, it also creates several challenges, especially in ethical, security, privacy and regulatory issues. Handling these issues must be the major priority. In this sense, based on literature review, the chapter provides a discussion of IoT relations with ethics, security, privacy and regulatory concerns. Finally, the ideal regulatory framework should be able to enable the IoT benefits for health care, with ethics, providing security, respect and privacy of the users’ fundamental rights. Keywords: IoT in health, ethics in IoT, security and privacy in IoT, regulation in IoT.

Resumo A Internet das Coisas (IoT) tem um amplo potencial de aplicação na saúde. Atualmente inúmeras tecnologias promissoras baseadas em IoT estão em desenvolvimento como importantes soluções na área da saúde. Embora a IoT proponha infinitos benefícios, ela também impõe diversos desafios, especialmente em relação à ética, à segurança, à privacidade e ao regulatório. Tratar estes desafios deve ser a principal prioridade. Nesse sentido, a partir de revisão de literatura, o capítulo propõe uma discussão sobre as relações da IoT com a ética, a segurança, a privacidade e as demandas regulatórias. E por fim, entende-se que o marco regulatório ideal deve ser capaz de assegurar os benefícios de IoT, com respeito à ética, à segurança, à privacidade e aos direitos fundamentais dos usuários. Palavras-chave: IoT em saúde, ética em IoT, segurança e privacidade em IoT, regulação em IoT.

CAPÍTULO 03 - Internet das coisas na saúde: ética, segurança e regulação

3.1.Introdução As novas plataformas tecnológicas em ambientes de saúde incluem múltiplas tecnologias inovadoras com potencial disruptivo, entre as quais a inteligência artificial, aprendizagem de máquina, ciência de dados, blockchain, sistemas de armazenamento e processamento em nuvem, saúde móvel, assistência em casa, dispositivos vestíveis e em particular a tecnologia integradora, chamada Internet das Coisas1 [Maple 2017]. Na saúde, o conjunto destas tecnologias deverá revolucionar a pesquisa, diagnóstico, assistência, tratamento, monitoramento e o acompanhamento dos pacientes. Este universo de tecnologias e plataformas inovadoras, além de serem inteligentes, eficazes e confiáveis precisam se guiar por princípios éticos, serem seguros, promover a equidade, a integralidade, a inclusão e a ampliação do acesso a produtos e serviços de saúde para a população [WHO 2015]. Por isto, as tecnologias inovadoras e integradoras não representam apenas um desafio tecnológico, mas também um desafio ético, econômico e social, motivo pelo qual devem fazer parte da agenda de governos nacionais, de organismos multilaterais, de autoridades sanitárias, agências regulatórias e da sociedade civil organizada e dos usuários [Binsfeld 2019]. Em tempos de crises sanitárias, como é o caso da pandemia da COVID-19, aumentam as limitações do atendimento presencial dos profissionais da saúde, o uso de tecnologias inovadoras e integradoras, pela denominada Internet das Coisas - IoT2 (do acrônimo em inglês - Internet of Things – IoT), estão se mostrando muito valiosas para atender, diagnosticar, monitorar remotamente pacientes, rastrear surtos, desinfetar áreas e objetos, assim como, acelerar o desenvolvimento de medidas preventivas ou curativas para o SARS-CoV-2. A pandemia acelera o amadurecimento e intensifica a adoção de novas tecnologias na área da saúde [Sarbadhikari et al., 2020, Pratap et al 2020]. Contudo, a despeito do célere processo de adoção das tecnologias inovadoras nos últimos anos, em especial os últimos meses em função da pandemia da COVID-19, persistem importantes hiatos de conhecimento sobre as novas plataformas tecnológicas integradas, revelando relações complexas, em especial, quando se trata da translação das tecnologias da IoT e o uso prático na saúde, restando ambiguidade sobre a ética, 1. Internet das Coisas – do acrônimo em inglês IoT – segundo as definições da União Internacional de Telecomunicações e as do Dicionário de Oxford - internet das coisas é uma infraestrutura global, com interconexão via redes (Internet) de dispositivos de computação incorporados em objetos do cotidiano, permitindo que eles enviem e recebam dados e informações sem a ativa intervenção humana. 2. Para fins do presente capítulo, considera-se “internet das coisas aplicadas à saúde”, dispositivos inteligentes que têm a capacidade de se auto-organizar, compartilhar dados, informações e recursos, reagindo e agindo diante de situações e mudanças no ambiente, incluindo todos os produtos, processos e serviços que contribuam para qualificar o atendimento e promover acesso à saúde.

segurança, eficácia, qualidade e governança. Esta é a razão pela qual se clama por medidas regulatórias como parte das políticas públicas nesta importante área, no presente e no futuro [Pratap et al 2020, Sarbadhikari et al., 2020]. Globalmente, num ambiente de inovações disruptivas, as promessas de benefícios e eficiência tecnológica contrastam com o aumento da complexidade, da corrida e da disputa pelos dados e sobre o controle das informações. O domínio do Big Data pode criar monopólios que ampliam as assimetrias tecnológicas, econômicas e sociais que podem ameaçar a liberdade, a igualdade e os direitos fundamentais das pessoas [Atlam e Wills 2019]. Recentemente, com o crescente domínio da interconectividade e da interação com as ciências da vida e médicas, se intensificaram as disputas tecnológicas e criaram tensões geopolíticas que fortalecem o nacionalismo e alimentam disputas pela supremacia em detrimento da ética, segurança e respeito aos pacientes ou à sociedade (Antoniou e Andreou 2019). Vale ressaltar que é neste cenário de disputas e de grandes assimetrias que se evidencia o desafio e a importância da governança política, onde também, as autoridades regulatórias precisam estar atentas e preparadas para a crescente diversidade, dinamismo e complexidade das inovações integradoras. A política e a regulação precisam ser capazes de mediar as assimetrias e auxiliar na consolidação de um ambiente estimulante para a inovação e a competitividade sem desconhecer as assimetrias, os interesses do país, os direitos dos pacientes e as necessidades sociais [Binsfeld 2011]. No Brasil, a publicação da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais3 - LGPD - Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018, que regulamenta a política de proteção de dados pessoais e privacidade, é um importante referencial regulatório no sentido de avançar para uma Política Nacional para a Internet das Coisas no Brasil [Brasil 2018]. Apesar deste importante referencial, persistem dúvidas, fragilidades e vulnerabilidades em relação à privacidade, à segurança, ao sigilo, à perda de controle dos dados individuais, coletivos, ou sobre a capacidade de governança pelo poder público, academia e pelas empresas provedoras dos serviços em fazer frente aos desafios das novas tecnologias integradoras. Soma-se a isso a assimetria tecnológica do país, a dependência, a vulnerabilidade e as interferências dos controladores das tecnologias [Paro 2019, I-scoop 2020].

3. A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais fundamenta-se em diversos valores, como o respeito à privacidade; à autodeterminação informativa; à liberdade de expressão, de informação, comunicação e de opinião; à inviolabilidade da intimidade, da honra e da imagem; ao desenvolvimento econômico e tecnológico e à inovação; à livre iniciativa, livre concorrência e defesa do consumidor e aos direitos humanos de liberdade e dignidade das pessoas.

CAPÍTULO 03 - Internet das coisas na saúde: ética, segurança e regulação

É importante lembrar que sem a devida segurança, a IoT terá dificuldades de alcançar o propósito com a devida propriedade. Para viabilizar um mercado seguro das tecnologias inovadoras e integradoras, há a necessidade de construir convergências baseadas em preceitos éticos, diretrizes e normas de segurança e responsabilidade das empresas que precisam assumir e incorporar tecnologias de segurança desde o início e em todas as etapas da cadeia de valor da IoT [Maple 2017]. E, é nesse sentido que o presente capítulo se propõe a uma reflexão e um alerta sobre a importância da ética, segurança e da regulação, bem como, o papel dos gestores públicos, da academia, da sociedade e das empresas fornecedoras de serviços de IoT.

3.2.Internet das coisas em saúde: evolução, benefícios e desafios Como conceito, a IoT tem passado por constantes revisões, isto porque as conexões via internet entre dispositivos fixos ou móveis vêm evoluindo de forma contínua ao longo das décadas. A ideia de conectar coisas à internet é mais antiga do que o uso do termo Internet das coisas. No início da década de 1980, estudantes da Carnegie University instalaram fotossensores conectados à Internet em máquinas de venda automática de refrigerantes, isso permitiu que contassem as unidades dos refrigerantes que eram vendidas. Uma vez conectado à internet, permitiu que qualquer pessoa com acesso à Internet conseguisse acompanhar e quantificar a venda de refrigerantes pela máquina automática [Maple, 2017]. Mesmo antes de a primeira página da Web ser criada, Romkey e Hackett em 1990, conectaram uma torradeira à Internet usando TCP/IP, com um controlador SNMP-MIB (Simple Networking Management Protocol-Management Information Base); sua única função era ligar ou desligar o aparelho. O primeiro uso do termo ‘Internet das Coisas’ veio muito depois e é amplamente atribuído a Ashton, em 2009. Desde então, há uma rápida expansão do número de dispositivos conectados à internet. A literatura e diversos especialistas preveem que até o ano de 2020, haverá em torno de 50 bilhões de dispositivos, nas mais diversas áreas, conectados à Internet (Figura 1) [Yin et al 2016, Maple, 2017].

Figura 1. Representação infográfica da infraestrutura global com interconexão de inúmeros dispositivos e recursos tecnológicos via redes de internet. [Fonte: Maple, 2017].

Embora seja um assunto de interesse global por algumas décadas, a evolução da IoT na saúde foi mais lenta, e havia certa reticência dos profissionais que só recentemente começaram a compreender a dimensão e o potencial das novas tecnologias integradoras, dos mais avançados tipos de dispositivos, tecnologias integradas e serviços na saúde. Na Figura 2, observa-se a recente intensificação do interesse científico expresso pelas publicações nos últimos 5 anos.

Figura 2. Evolução de publicações científicas relacionadas à Internet das Coisas (IoT) aplicadas à saúde, na plataforma Pubmed de 1994 a 2020.

CAPÍTULO 03 - Internet das coisas na saúde: ética, segurança e regulação

Outro aspecto fundamental a ser destacado é que a IoT, sem dúvida, está transformando o setor de saúde com a redefinição de tecnologias, desde os menores sensores em produtos vestíveis até sistemas complexos em salas de cirurgia e interações remotas dos profissionais da saúde com os pacientes. O universo de aplicações da IoT na área da saúde beneficia pacientes, famílias, médicos, hospitais, seguradoras e pode representar uma ampliação de acesso e cobertura de atendimentos à população, além da maior eficácia no uso dos recursos e economia para a administração pública [Alam et al., 2018]. É importante aludir que a IoT na área da saúde está progressivamente sendo integrada à prática diária, e com isso, mudando a forma de atendimento aos pacientes em relação ao que era nas décadas anteriores. Essa crescente aceitação da IoT é o efeito das aplicações e dos resultados benéficos para a saúde. Os profissionais observaram que ao coletar dados de dispositivos conectados ao paciente, visualizar informações do paciente e diagnosticar em tempo real, o atendimento ao paciente era aprimorado com a ajuda da IoT. Antes do advento da IoT, as interações dos profissionais com os pacientes limitavam-se a visitas presenciais, comunicações por áudio e vídeo ou texto. E não havia como os profissionais da saúde, clínicas ou hospitais monitorarem a saúde dos pacientes continuamente e fazer recomendações apropriadas em tempo real. As novas plataformas tecnológicas rompem as barreiras físicas e ampliam significativamente a presença e o universo do atendimento dos profissionais da saúde aos pacientes [Maple, 2017, Alam et al., 2018]. A estrutura do sistema da IoT na atenção à saúde envolve em sua essência cinco elementos: os sensores, as redes inteligentes, a computação em nuvem, a análise de grande volume de dados (Big Data) e a unidade de saúde inteligente com profissionais preparados. Inicialmente, sensores coletam dados e informações. Estas, reunidas, seguem para o próximo estágio, no qual a rede inteligente interage com os dados e informações, que são enviadas por meio da internet para serem salvas na computação em nuvem. O grande volume de dados e informações salvas são verificadas, validadas e analisadas pelo Big Data. Na sequência, o diagnóstico e as informações refinadas são enviados às unidades de saúde inteligente, onde orientará o trabalho da equipe de profissionais da saúde. A unidade de saúde inteligente realiza atividades de adequação do diagnóstico e do tratamento. O sistema é dinâmico e em tempo real e continuamente reúne informações para acompanhar o progresso da intervenção clínica e tratamento [Mohammed et al., 2020]. Em decorrência dessa realidade, nos últimas anos, a IoT vem sendo adaptada e integrada aos sistemas atuais, principalmente no contexto de monitoramento remoto de pacientes em tempo real, coleta e transferência de dados de saúde, prontuário eletrônico, análise e troca de informações vitais, conectividade ponta a ponta que auxilia no fluxo de atendimento aos pacientes, além de permitir a interoperabilidade e movimentação de

dados e a comunicação entre dispositivos médicos (Figura 3). No caso de diagnósticos de saúde, a IoT ajuda a transformar os check-ups médicos de rotina para serem mais centrados no paciente e em sua própria casa, em oposição às abordagens centradas nos consultórios, clínicas ou no hospital [Yin et al 2016]. Assim, a IoT na área da saúde, tanto do ponto de vista do paciente quanto do profissional, contribui para redefinir as práticas habituais do diagnóstico, dos tratamentos terapêuticos e do monitoramento, o que pode representar maior acesso, celeridade no atendimento, menos erros de comunicação e é mais importante para os sistemas de saúde públicos ou privados que a redução de custos.

Figura 3. Representação esquemática simplificada da estrutura geral de um sistema de IoT típico para coleta e processamento de dados e informações na área de saúde [adaptado de Alam et al., 2018].

E, ao considerar essa perspectiva, é importante enfatizar que em relação aos sistemas de saúde, autoridades de saúde (Ministérios da saúde) de quase todos os países do mundo estão sob dupla pressão: i) a luta para atender às crescentes demandas dos usuários por serviços e cada vez mais sofisticados e ii) a luta contra o crescente subfinanciamento e o elevado custo dos serviços. A IoT tem como um dos propósitos mitigar esta dupla pressão e há indícios de que ela pode tornar a saúde mais acessível, eficiente e menos onerosa.

3.3.Benefícios da IoT em saúde Na atualidade vislumbra-se um universo de benefícios das tecnologias da IoT na área de saúde e aparentemente são infinitas, mas aqui estão apenas algumas das principais aplicações [Sadoughi et al 2020, Alam et al., 2018, Mohammed et al., 2020, Maple 2017, Nguyen et al 2020]:

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TELEMEDICINA E HOMECARE – a comunicação de máquina a máquina (M2M4) permite que os pacientes sejam atendidos e acompanhados no conforto de suas casas. Os dados e informações colhidas são enviados para os profissionais de saúde que acompanham e podem intervir em caso de anomalias; MONITORAMENTO E ASSISTÊNCIA REMOTA - a capacidade de coletar informações em tempo real de pacientes pode significar a diferença entre a vida e a morte. Com dados e informações em tempo real, os profissionais de saúde podem monitorar continuamente os pacientes. Isso significa que podem diagnosticar qualquer problema e tratar antes que se agrave. PERSONALIZAÇÃO E ALERTAS À SAÚDE DO PACIENTE - um sistema de saúde conectado cria um ambiente que atende às necessidades de cada paciente. Procedimentos dedicados, opções de tratamento aprimoradas e precisão de diagnóstico aprimorada contribuem para uma melhor experiência do paciente; PREVENÇÃO PRECOCE - o monitoramento das atividades diárias e do bem-estar com base na IoT pode fornecer importantes indicadores para detecção precoce de anomalias clínicas e fornecer alertas para familiares ou equipes de emergência. PRONTUÁRIO ELETRÔNICO DE SAÚDE – o uso de registros eletrônicos é conveniente para profissionais da saúde e para os pacientes e seguramente melhora a qualidade dos cuidados; MAIOR SEGURANÇA – na dispensação de medicamentos nas unidades de saúde, na prevenção ao rapto e troca de bebês nas maternidades, no controle de acesso a pessoas não autorizadas às unidades controladas; REDUZ OS ERROS - a IoT amplia a precisão na coleta de dados, a prevalência de erros de profissionais de saúde é um dos problemas de mais difícil solução que o sistema de saúde enfrenta, a automação de processos de trabalho reduz o erro, os riscos e desperdício são minimizados; SIMPLIFICAÇÃO DOS PROCESSOS – diversas unidades de saúde já se valem de dispositivos de IoT para controlar processos para dar suporte aos profissionais para que possam se concentrar nas necessidades dos pacientes. Por exemplo, usam a automação de IoT para fornecer medicação aos pacientes, reduzindo o tempo que a equipe gasta nessas atividades;

4. M2M é a sigla para Machine-to-Machine (Máquina a Máquina), é a tecnologia que conecta máquinas, dispositivos e aparelhos à internet sem utilizar fios, transformando-os em recursos inteligentes. Estes recursos controlados remotamente permitem otimizar e melhorar a qualidade dos serviços, com soluções tecnológicas inteligentes na área da saúde.

CAPACIDADE DE PESQUISA CIENTÍFICA - uso da IoT, big data e inteligência artificial já são ferramentas utilizadas em pesquisas científicas e assumiram importância estratégica na ciência. Reconhecidamente estas tecnologias ampliam a capacidade, a celeridade e a precisão científica; REDUÇÃO DE CUSTOS – com a IoT, estima-se uma otimização dos recursos da área da saúde, o que pode representar uma ampliação do acesso a produtos e serviços de saúde para a população.

3.4.Desafios para IoT em saúde Embora a IoT já tenha comprovado utilidade e importância para a área de saúde, persistem ainda inúmeros desafios a serem superados para que profissionais e pacientes se sintam seguros e confortáveis. Apesar dos benefícios e dos recentes avanços da IoT e da IA, vários profissionais e organizações médicas estão cautelosas ao prosseguir com esses sistemas. Além disso, as próprias tecnologias precisam avançar em escalabilidade, confiabilidade e capacidade de proteção de dados dos pacientes [Nguyen et al 2020, Sadoughi et al 2020, Pratap et al 2020, Sarbadhikari et al 2020]. Na atualidade há diversos desafios das tecnologias da IoT na área de saúde a serem superadas, entre as quais destacam-se: LIMITAÇÕES TÉCNICAS NA IOT – atualmente existem alguns pontos críticos que tecnicamente precisam ser superadas para o pleno uso das tecnologias integradoras entre as quais destacam-se: 1) a infraestrutura de redes digitais, pois é essencial a existência de redes de dados e redes de acessos de alta velocidade; 2) a falta de capacidade de coordenar a análise de dados entre distintos sistemas IoT; 3) a insuficiência na interoperabilidade de informações para que haja troca de dados entre sistemas heterogêneos e entre diferentes interfaces de sistema; 4) limitada capacidade de gestão dos recursos de IoT de maneira a prover segurança do grande fluxo de dados e informações que circulam no sistema e 5) necessidade de aprimoramento do firmware, hardware e software dos dispositivos e melhoria das fontes de energia visto que há exigências específicas, entre outras. SEGURANÇA E PRIVACIDADE DE DADOS – nos sistemas atuais persistem lacunas, fragilidades e vulnerabilidades quanto à segurança, à privacidade, ao sigilo, ao controle dos dados individuais e coletivos, além de ameaças e ataques cibernéticos ou mesmo a violações de dados.

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ASPECTOS ÉTICOS – o uso da tecnologia IoT em saúde pode ser considerado mais sensível do que em outras áreas tecnológicas, pois requer o respeito à privacidade; autodeterminação, inviolabilidade da intimidade, liberdade e dignidade das pessoas, o que implica em protocolos e cuidados tecnológicos mais sofisticados. TRANSPARÊNCIA DA INFORMAÇÃO – transparência é fundamental tanto para os sistemas IoT hiperconectados quanto para as autoridades públicas, os profissionais da saúde, assim como, para o paciente e empresas que operam as tecnologias. INTERFACE AMIGÁVEL – os dispositivos necessitam de uma interface amigável para os usuários, tanto para operá-los quanto para os dados e informações. Na saúde, este é um aspecto relevante para profissionais e pacientes terem facilidades na operação e interpretação dos dados e informações; LIMITAÇÕES REGULATÓRIAS E DE GOVERNANÇA – embora no Brasil se discuta os aspectos regulatórios e governança da IoT no país, continua sendo um desafio implementar, uma Política Nacional de IoT e o estabelecimento de um marco regulatório apropriado para prover segurança, qualidade e eficácia dos serviços para os usuários, ao mesmo tempo, indutores e promotores das inovações tecnológicas decorrentes da IoT e da inteligência artificial.

3.5.Ética e IoT em saúde De acordo com a definição da Organização Mundial da Saúde – OMS, o termo ética, deriva de ethos do grego, e significa “comportamento”, relacionado à conduta entre o que se considera correto versus a conduta considerada errada. A ética5 na saúde é um campo interdisciplinar de estudo e prática do comportamento que busca especificamente entender os valores presentes nas decisões e ações, na pesquisa, no uso de tecnologias e na política voltada à saúde. É distinguível e preocupante a relação estreita das novas tecnologias com questões éticas que surgem no contexto clínico e de IoT relacionado ao respeito, à justiça, à compaixão e ao cuidado dos pacientes [WHO 2015].

5. A ética na saúde – é um tema cada vez mais debatido nos mais variados segmentos do mercado, incluindo nas áreas tecnológicas, como é o caso da IoT. Por mais lógico que possa parecer, compreender o que é a ética aplicada à saúde é fundamental para os profissionais da saúde, profissionais de TI que desenvolvem os dispositivos, softwares e acessam dados e informações associados à IoT. De uma maneira mais abrangente, esse tema diz respeito aos princípios que motivam e orientam o comportamento profissional frente às normas e aos valores da sociedade em relação aos pacientes e à coletividade na área da saúde.

À medida que as múltiplas tecnologias inovadoras e integradoras, como a IoT, baseadas em sensores com coleta e uso intensivo de dados entram em nossos espaços mais íntimos e sensíveis, a ética passa a ter mais significado. Os dispositivos e serviços conectados são cada vez mais projetados como um elemento integrante da pessoa ou infraestrutura do ambiente cotidiano, tornando-os efetivamente invisíveis e, por isso, sem os devidos controles, passando por um gradativo processo de banalização ou ausência de governança [Atlam e Wills 2019]. Cabe ainda destacar que diante deste processo, especialistas e a literatura especializada confirmam a progressiva violação de questões éticas com o avanço da utilização do sistema IoT na saúde. A governança ética é apontada como um dos desafios mais sérios que impedem uma expansão e adoção bem-sucedida de dispositivos IoT, impondo às autoridades públicas questões de difícil solução a tempo e contento para manter o equilíbrio entre usufruir os benefícios das inovações tecnológicas em saúde em consonância às necessidades da proteção individual e da sociedade [Atlam e Wills 2019]. A Constituição Federal [Brasil 2007] prevê o respeito à dignidade pessoal do indivíduo, que se manifesta singularmente na autodeterminação consciente e responsável da própria vida e que traz consigo a pretensão ao respeito por parte das demais pessoas (Figura 4). Associada à dignidade, outras questões éticas são destacadas pela literatura que incluem o respeito, a autonomia, a privacidade, o sigilo, consentimento informado, igualdade, entre outros, como princípios éticos indispensáveis [Behrens 2019]. Entre as principais questões de possíveis violações à ética associadas às tecnologias da IoT, estão questões como a violação da privacidade e do sigilo, potencial uso malicioso e criminoso de dados e informações pessoais dos pacientes, discriminações, falta de transparência e confiança no que se refere à utilização de dados pessoais pelos sistemas IoT [Antoniou e Andreou 2019].

Figura 4. Representação esquemática de importantes aspectos éticos relacionados à tecnologia da Internet das Coisas – IoT [adaptado de Antoniou e Andreou 2019].

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Atualmente, as questões de ética em saúde não se restringem apenas ao universo dos profissionais da saúde. Porém, enquanto as profissões da área de saúde têm classe profissionais que normatizam e regulam a prática profissional mediante o estabelecimento de códigos de conduta ética para nortear e estimular uma atuação ética dentro da moral vigente na sociedade, os profissionais das tecnologias da informação TI, empresas operadoras de dados e empresas prestadoras de serviços, entre outras, não possuem mecanismos que contemplem aspectos específicos para atuação na saúde [Atlam e Wills 2019]. O modo como os dispositivos se comportam reflete não apenas as proezas técnicas, mas também o raciocínio moral e ético de seus criadores - deliberados ou não. Profissionais de pequenas empresas e especialmente as startups raramente têm o preparo ou recursos para ajudar com orientação ética e raciocínio moral ao mesmo tempo que trabalham para garantir a segurança de seus dispositivos, o fluxo e o manuseio de dados pessoais, apesar das diretrizes éticas, normas e legislação sobre proteção de dados [Brasil 2018]. Em outras palavras, isso significa que profissionais de TI e desenvolvedores precisam ser preparados e capazes de ver como as decisões durante o design tecnológico têm consequências éticas, morais e sobre a segurança da frágil privacidade do paciente. Diante de tal concepção é necessário lembrar que a área da saúde é mais sensível quanto aos aspectos éticos do que em outras áreas tecnológicas. É questão fundamental e essencial concentrar-se verdadeiramente aos direitos do usuário quanto à privacidade; à autodeterminação, à inviolabilidade da intimidade e à liberdade e dignidade dos pacientes [Antoniou e Andreou 2019]. É preciso ter em conta que o paciente seja tratado como pessoa (sujeito) e não como objeto, e cumprir o ideal do sistema de garantir a centralidade do paciente, atingindo melhores resultados no que concerne à ética, à segurança e à qualidade da assistência por meio das tecnologias IoT. Concluindo, vale destacar que devido à heterogeneidade, à complexidade e à dimensão do sistema IoT na área da saúde, faz-se necessário um amplo debate sobre a dimensão ética que envolve o universo da IoT. Compreender a dimensão ética permite definir o melhor modelo de políticas públicas quanto à segurança e à política regulatória a ser adotada neste ambiente complexo. O reconhecimento de que a IoT mudará a forma de se relacionar com a saúde e com os pacientes, fica evidente a necessidade de se ampliar a estrutura de governança ética capaz de assegurar que a IoT seja usada para o bem do paciente e não o oposto.

3.6.Segurança e IoT em saúde Especialistas e a literatura técnica relacionadas às tecnologias da IoT são unânimes em afirmam que juntamente com a ética, a segurança (também denominada de cibersegurança6) é prioridade máxima na área da saúde. Pois só a segurança é capaz de gerar a necessária confiança das empresas, dos profissionais e dos pacientes em aderir às tecnologias da IoT nesta área sensível como é a saúde. Para viabilizar um sistema seguro, os desenvolvedores e as empresas precisam assumir a responsabilidade de incorporar a segurança desde o design e em todas as etapas da cadeia tecnológica da IoT [Maple 2017, Antoniou e Andreou 2019, Behrens 2019]. E, ainda, em relação à situação de segurança, vale destacar que atualmente, nos EUA, de acordo com o Instituto Ponemon, 80% das aplicações em IoT não são devidamente testadas para a segurança e 70% dos dispositivos desenvolvidos se mostraram vulneráveis em algum ponto do sistema, assim como, vulnerável à segurança dos dados [PIS 2020]. O ataque a dispositivos no mundo, no primeiro semestre de 2019, cresceu mais de 300% em relação ao segundo semestre de 2018 (Figura 5) [F-Secure 2020]. Estes indicadores revelam que embora as tecnologias IoT estejam em célere expansão e com o enorme potencial de aplicações em todas as áreas, ainda carecem de confiança e segurança para seu uso pleno, em especial para aplicações ou em intervenções sensíveis e exigentes tecnicamente como é a área da saúde. Na mesma linha do fenômeno apontado no relatório da F-Secure (2020) foi também o relatório da Risk Based Security, que relata a escalada da ameaça virtual global em ritmo nunca antes verificado com a violação de dados nas redes integradas. Nos nove primeiros meses de 2019, o impressionante número de 7,9 bilhões de registros foram expostos por conta destas violações dos dados. Este número foi mais que o dobro (112%) do número de registros expostos no mesmo período do ano anterior [RBS 2019]. A implicação imediata da ausência de segurança da IoT é manifestada na falta de confiança, conforme apontou o Trust Barometer 2017 (Figura 1.6), 80% dos consumidores não confiam na segurança das informações privadas coletadas pelos dispositivos IoT. Outros indicadores que suscitam a falta de confiança foram: primeiro, em 59% dos dispositivos não foi possível explicar aos clientes como suas informações pessoais foram coletadas, usadas e divulgadas; segundo, em 68% não explicaram corretamente como as informações foram armazenadas e terceiro, em 72% não foi explicado aos 6. Cibersegurança - é a prática que protege computadores e servidores, dispositivos móveis, sistemas eletrônicos, redes e dados contra ataques maliciosos, crimes virtuais, ataques cibernéticos, terrorismo cibernético. Também é chamada de segurança da tecnologia da informação ou segurança de informações eletrônicas. O termo é aplicável para a segurança de rede; de aplicativos; de dispositivos da IoT; segurança de informações; segurança operacional, entre outras.

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consumidores como excluir dados pessoais dos dispositivos. Essa falta de confiança na segurança, controle, governança, transparência no uso de dados, políticas e ausência de normas afeta a adoção das tecnologias integradoras tanto pelos consumidores quanto pelos profissionais e organizações [I-scoop 2020].

Figura 5. Representação da evolução global de ataques por período a dispositivos conectados e relacionados à tecnologia da Internet das Coisas – IoT [adaptado do relatório da F-Secure 2020].

Voltando às constatações do relatório técnico da F-Secure (2020), dos 2,9 bilhões de ataques no primeiro semestre de 2019, 2,1 bilhões foram via protocolo de transporte TCP7 que são muito usados em dispositivos IoT por ser um protocolo mais estável que o UDP, porém é vulnerável e frequentemente associado à contínua disseminação de malware, como por exemplo o Mirai8. [F-Secure 2020]. Também é sabido que a IoT é um sistema dinâmico por natureza em que todo dispositivo mal protegido pode afetar a segurança e resiliência de todo o sistema, pois estão todos interconectados. Isto é, a segurança do sistema é equivalente à segurança do dispositivo mais vulnerável. Essa vulnerabilidade dos dispositivos mais frágeis abre portas para que quebre a segurança, especialmente em uma grande rede de dispositivos heterogâmicos que se conectam a outros dispositivos, sem solicitar permissões de acesso, invadem e ameaçam todos os dispositivos conectados na rede [Atlam e Wills 2019]. Na medida em que a rede da IoT se amplia, também fica mais complexa na estrutura, mais integrada ao cotidiano e presente em todas as áreas importantes para o cidadão, essas tecnologias assumem importância de “infraestruturas críticas9” para o país. Pois, o uso malicioso, em crimes virtuais, em ataques cibernéticos, em terrorismo cibernético pode pôr em risco, não somente a segurança individual, mas, sobretudo, a segurança 9. Infraestrutura crítica nacional - é um termo usado por governos para descrever ativos e serviços que são essenciais para o funcionamento da sociedade, da economia e da soberania. Em 2018 foi publicado o Decreto nº 9.573, que estabeleceu a Política Nacional de Segurança de Infraestruturas Críticas – PNSIC.

institucional e nacional, razão pela qual, proteger os sistemas integrados torna-se vital e estratégico [Maple 2017, F-secure 2020]. Segundo cientistas de dados, a segurança, a proteção dos sistemas e dos dados, pode ser baseada em princípios de segurança da informação que incluem: confidencialidade; integridade; disponibilidade e autenticidade. Todavia, além dos princípios de segurança referidos acima, alguns especialistas incluem também a robustez, a confiabilidade, a resiliência, a performance e a longevidade do sistema [Sterbenz et al., 2010]. Seguramente, nas aplicações em áreas mais sensíveis, como a saúde, é importante considerar todos os níveis e componentes, especialmente para os sistemas com arranjos físicos complexos, por exemplo, dispositivos da IoT em unidades cirúrgicas.

Figura 6. Representação do nível de confiança dos consumidores em relação à coleta de dados e informações pelos dispositivos IoT na Europa em 2016. [Adaptado do Trust Barometer 2017].

Mais recentemente, em face à crescente complexidade da IoT, sugere-se associar os princípios da segurança da informação à segurança cognitiva, isto é, imagina-se que ao aliar a inteligência artificial à segurança da informação, é possível ter uma compreensão maior da linguagem natural, imagens e outras informações sensoriais, além de apresentar um raciocínio complexo que gera não só respostas, mas também hipóteses, tudo baseado em evidências e recomendações para uma melhor tomada de decisão, em tempo real, embora se tenha consciência da complexidade, essa associação pode representar um substancial incremento na segurança da IoT [Maple 2017].

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Quando tratamos da segurança da tecnologia IoT em saúde, não se trata apenas de um dado ou informação, mas sim de ameaça à vida. Recentemente, tem havido um número crescente de ataques em que as vítimas estão em hospitais. Tem havido inúmeros ataques reais e potenciais a dispositivos individuais conectados, incluindo sistemas de distribuição de medicamentos, implantes eletrônicos de saúde, bombas de insulina e marcapassos. Os ataques foram realizados tanto em protocolos de comunicação quanto em dispositivos [Atlam e Wills 2019]. Ataques a sistemas médicos obviamente representam um risco à integridade do sistema, assim como a confidencialidade. Os dados médicos podem ser usados p ara roubo de identidade ou fraude, bem como para descobrir prescrições de medicamentos, permitindo que hackers solicitem medicamentos online. Não menos importante é que os hackers podem praticar a extorsão e a chantagem de pacientes com certas doenças que eles não gostariam que fossem tornadas públicas. Na área da saúde não há privacidade e proteção de dados sem um confiável sistema de segurança cibernética. Conforme apontando nos relatórios da RBS (2019) e F-Secure (2020), a segurança das tecnologias integradoras, chamadas de IoT está assumindo importância estratégica e a estrutura das redes deve ser considerada como infraestrutura crítica dos países. Conforme mencionado acima, a maioria das preocupações com a segurança da IoT está associado às áreas de ataques cibernéticos, hacking, sigilo, privacidade de dados, terrorismo cibernético, entre outros. Porém, também pode haver riscos de segurança física associada às falhas dos produtos de consumo em um ambiente ou sistema IoT. A segurança é o desafio global, entretanto, de difíceis consensos técnicos, de padrões tecnológicos, mas muito mais difícil é o consenso político. Atualmente é consenso, entre os especialistas, empresários e autoridades públicas que um colapso de governança, de controle e da segurança da internet, incluindo IoT, mudará completamente a maneira que vivemos e a relação com as tecnologias integradoras. E, por fim, o artigo 5º, inciso XII da Constituição Federal assegura que é inviolável o sigilo de correspondência e das comunicações telegráficas, de dados e das comunicações telefônicas, salvo, no último caso, por ordem judicial, nas hipóteses e na forma que a lei estabelecer para fins de investigação criminal ou instrução processual penal. O inciso X do art. 5º da Constituição, por sua vez, assegura a inviolabilidade da intimidade e da vida privada, da honra e da imagem das pessoas [Brasil 2007]. Em outras palavras, é mandatório que o Brasil estabeleça um arcabouço legal que estimule o desenvolvimento tecnológico do país, assim como, que assegurem que os dados e informações pessoais sejam invioláveis e os profissionais, empresas, organizações e instituições públicas e privadas tenham um ambiente de segurança jurídica que permita fruir os benefícios das IoT.

3.7.Regulamentação e regulação da IoT em saúde Conforme visto no item anterior, o estado de segurança da Internet e da IoT é frágil, limitado e com progressiva perda de controle. A inovação se concentrou primordialmente em novos produtos e pouco refletiu e investiu em segurança, apesar dos frequentes alertas dos especialistas. Em razão do desafio de melhorar globalmente a governança, o controle e a segurança relacionado à Internet, em particular às tecnologias associadas à IoT, o tema regulamentação e regulação foi alçado a uma agenda de destaque no cenário nacional e internacional. Diversos países da Europa, Estados Unidos, Japão, Austrália, China, alguns países da África e América do Sul, estão desenvolvendo mecanismos que visam estabelecer regras para a manutenção da simetria e equilíbrio das tecnologias integradoras, incluindo a IoT [Paro 2019]. Em função dessa necessidade, nasce o que se conhece por regulação, que em síntese é o estabelecimento de códigos de conduta e regras, como por exemplo, as estabelecidas para a regulação econômica, a regulação sanitária, a regulação das relações de consumo, regulação ambiental, regulação da saúde suplementar, entre outras. Neste caso, o Estado assume o papel de autoridade regulatória como mediador dessas complexas relações e interações, funcionando como um mecanismo de salvaguarda para os indivíduos e a sociedade [Baptista e Keller 2016]. É notável que apesar da importância que assume nacional e internacionalmente, não haja uma definição ampla que contemple o universo de significados que o termo regulação pode assumir. Numa breve consulta linguística se constatou que o vocábulo “regulação” é polissêmico. Apesar da polissemia, o significado predominante encontrado em dicionários da língua portuguesa se refere como sendo o ato de regular, estabelecer normas, sujeitar às normas, encaminhar conforme a lei, esclarecer e facilitar o entendimento das normas, executar a lei, estabelecer ordem, ajustar, conter, reprimir ou ainda a ação de tornar regular uma atividade [Costa 2016]. Isto é, o termo regulação, em geral, alude a regras necessárias para mediar as relações e atividades de uma determinada sociedade, em consonância ao estabelecido na Constituição, legislações e nos valores éticos e morais que a regem [Binsfeld 2019]. E ainda em relação ao conceito, vale mencionar que não existe um conceito consensual do termo regulação. No entanto, o mais generalizado se baseia na ideia de que a regulação é o estabelecimento de regras legislativas, normativas, administrativas convencionais, abstratas ou concretas, proposta por legisladores/agentes públicos representando o Estado, ou por entidades autorizadas, pelas quais o Estado controla as atividades de interesse público, como no presente caso, a segurança da IoT. A regulação influencia o comportamento dos agentes públicos ou privados, evitando que lesem os interesses individuais ou coletivos definidos na Constituição e os orienta em direção ao socialmente desejável [Aragão 2003, Paro 2019].

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O termo regulação origina-se do meio econômico para se referir a qualquer tipo de intervenção estatal no mercado, com o objetivo de induzir os agentes econômicos a comportamento de acordo com o interesse público e social [Binsfeld 2019]. Neste sentido, a autoridade reguladora deve, por princípio, pautar-se por ideais de independência e desvinculação. Reside na atuação autônoma, e no acúmulo de funções administrativas. Exercendo todas as funções típicas da regulatória, a saber: i) a elaboração e aprovação das normas que disciplinem o comportamento (resoluções, códigos de conduta etc.); ii) a implementação administrativa de tais normas (Portarias, autorizações, licenças, injunções etc.); iii) a supervisão e inspeção dos atos dos operadores regulados – fiscalização e medidas administrativas decorrentes do poder de polícia administrativa; iv) a aplicação das sanções previstas nas normas, em casos de infrações, e v) a capacidade de dirimir e resolver conflitos entre os operadores e entre operadores e usuários. É interessante ressaltar ainda que no conceito de regulação encontram-se três funções típicas de Estado: a) a função executiva; b) a função normativa; e, c) a função parajudicial, que a doutrina norte-americana denomina de ‘comissões reguladoras independentes’ como um concentrado dos três poderes típicos do Estado. O manejo permanente destas funções e as competências regulatórias constituem um dos mais finos e coesos ajustes atribuídos como “Poder” e “Dever” do Estado sob responsabilidade do Poder Público [Binsfeld 2019]. Após a Constituição Federal de 1988 e o processo de privatizações na década de 90, as intervenções nas atividades econômicas e sociais passaram a ser exercidas indiretamente, e o Estado brasileiro deixa de ser, definitivamente, um Estado produtor de bens e serviços para ser um Estado regulador que estabelece regras e fiscaliza o seu cumprimento, pelo exercício das atividades inerentes ao Estado Regulador com poder de polícia (arts. 173 e 177, CF/88) [Brasil 2007]. Em outras palavras, a regulação é uma atividade estatal de intervenção indireta sobre a conduta dos sujeitos públicos e privados, de modo permanente e sistemático como salvaguarda para o cumprimento aos direitos fundamentais, conforme estabelece o art. 170 da Constituição Federal de 1988. Mas, voltando às concepções iniciais do desafio de melhorar a governança, o controle e a segurança relacionado à Internet e das tecnologias associadas à IoT, tem-se as seguintes questões centrais: 1) Como deve ser a regulamentação da IoT? 2) Qual é a dimensão da regulamentação e regulação da IoT?, 3) Qual é o alcance para ter controle, governança? Esta é uma questão complexa de responder e dado a urgência, requer um esforço, tarefa entre especialistas, empresários, autoridades públicas e organizações civis. Em países mais adiantados no que diz respeito ao estabelecimento de um arcabouço regulatório da IoT, como a União Europeia, Estados Unidos, Japão e Austrália,

já há um conjunto de referências legais que incluem: princípios, diretrizes e códigos de ética, legislação, regulamentos, padrões técnicos, diretrizes técnicas, acordos setoriais e contratuais, regulamentos para os dispositivos conectados; regulamentos das redes e sua segurança; regulamentos para os dados associados aos dispositivos IoT, entre outros [Paro 2019, Antoniou e Andreou 2019]. Embora haja assimetrias regulatórias entre os países, reconhece-se importantes avanços nos últimos anos, em especial na Europa, Estados Unidos, alguns países asiáticos, da África e América do Sul. Embora não se tenha alcançado convergências suficientes para criar uma Convenção ou Protocolo multilateral, considerando que a rede da internet é global, há uma nítida percepção da necessidade de mecanismos regulatórios supranacionais para enfrentar o reconhecimento das vulnerabilidades.

3.7.1.Síntese de regulamentos e mecanismos regulatórios Atualmente, a criação de um ecossistema global de mecanismos de governança, controle e segurança da Internet e da IoT parece irreversível. Há diversas iniciativas na esfera multilateral, esfera regional, como é o caso da União Europeia, na esfera doméstica dos países, com a aprovação de legislações, regulamentos e normas, instituição de agências regulatórias, entre outras. Há também iniciativas de organizações, indústrias e empresas de serviços buscando aprimorar o ambiente regulatório por meio de acordos setoriais, entre outros. Na esfera multilateral, o propósito é criar um ecossistema global de mecanismos de governança, controle e segurança da Internet e da IoT, no qual destacam-se as seguintes iniciativas: 1. O processo de ratificação da Convenção do Cibercrime, também conhecida como Convenção de Budapeste - este tratado internacional visa estabelecer mecanismos regulatórios comuns que permitam ações conjuntas e a cooperação internacional para o enfrentamento de crimes cometidos na Internet. O Brasil, desde o final de 2019, intensificou o processo de adesão à Convenção de Budapeste. 2. As normas da família ISO10/IEC 27000, consiste de um conjunto de seis normas

10. ISO - é a sigla de International Organization for Standardization, ou Organização Internacional para Padronização, em português. A ISO é uma entidade de padronização e normatização, e foi criada em Genebra, na Suíça, em 1947, com o objetivo principal de aprovar normas internacionais em todos os campos técnicos. As normas da família ISO/IEC 27000 tratam do Sistema de Gestão de Segurança da Informação (SGSI), tendo como as mais conhecidas a ISO 27001 e a ISO 27002 que são relacionadas à segurança de dados digitais ou sistemas de armazenamento eletrônico.

CAPÍTULO 03 - Internet das coisas na saúde: ética, segurança e regulação

e diretrizes de boas práticas aplicáveis à segurança de dados e informações em sistemas digitais ou sistemas de armazenamento eletrônico. Tratam de técnicas de segurança, controle e gestão de risco dos dados e informações aplicados à tecnologia da informação, Internet e IoT. Na esfera regional, destacam-se as iniciativas como a da União Europeia - EU e pode ser vista como um modelo para aumentar a segurança dentro de blocos econômicos. Desde 2013, a EU publicou um conjunto de diretivas que estabelecem regras aplicáveis aos países do bloco, entre as quais se destacam a Diretiva UE-2013/40 que trata do Cibercrime, a Diretiva da EU-2014/53 está relacionada à harmonização da legislação dos Estados-Membros visando à harmonização das tecnologias que utilizam rádio na transmissão de dados; a Diretiva NIS 2016/1148 que versa medidas de segurança de redes e informações (NIS) isto é, Cibersegurança, e o Regulamento Geral Europeu de Proteção de Dados – GDPR 2016/679 que regulamenta a proteção da privacidade, propriedade e sigilo de dados, e é vinculante para todos os estados membros da EU, a Diretiva 2019/881 regulamenta a Agência da União Europeia para a Cibersegurança [Paro, 2019]. No Mercosul, embora haja iniciativas regulatórias nos países membros, não há iniciativas do bloco similares aos da EU. Na esfera nacional, nos últimos anos há uma intensa atividade para aprimorar o ambiente regulatório visando criar um ambiente menos vulnerável e favorável ao desenvolvimento seguro, provendo a segurança jurídica para o desenvolvimento e cooperação entre os países. Nos Estados Unidos, além da regulamentação existente, há atualmente um intenso debate no legislativo para aprimorar a legislação de Cibersegurança e a proteção de dados e informações relacionados a riscos éticos ou contrários aos direitos e princípios humanos fundamentais. A Lei nº 327/2018, regulamenta a “privacidade da informação: dispositivos conectados, e integra o Código Civil da Califórnia, entrou em vigor em 1º de janeiro de 2020 e é uma importante referência para a Cibersegurança [CCC 2018]. Na China, desde 2013, o Conselho de Estado intensificou a regulamentação de tecnologias integradoras, e hoje já possui um grande conjunto de normas para aumentar a segurança cibernética para dispositivos da IoT e tecnologias associadas. Em 2015, regulamentou a Proteção de Segurança do Sistema de Informação de Computadores da China; a Lei de Segurança Nacional - sistemas seguros e controláveis e segurança de dados em infraestrutura crítica e áreas estratégicas [Paro, 2019]. Além disso, está em processo de aprovação da Lei de Cibersegurança; da Lei de Soberania Cibernética; Lei da segurança do produto e serviço, segurança de Operação de Rede (Infraestrutura Crítica); Lei de Segurança de dados (categoria, informações pessoais) e Lei de Segurança da informação. Em 2016, instituiu o Comitê Técnico Nacional de Padronização de Segurança da Informação.

Nos países latino-americanos, países como a Argentina, Chile, Uruguai, Colômbia, Costa Rica, México, Peru e o Brasil já possuem legislação de Proteção de Dados, porém a regulamentação e regulação estão em estágios distintos de desenvolvimento, configurando uma grande assimetria entre os marcos jurídicos internos. Além disso, há projetos de lei em avançado estagio de discussão no parlamento da Argentina (projeto de Lei da Cibersegurança da IoT de 2019), da Colômbia (Projeto de Lei nº 152/2018) e do Chile (Projeto de Lei n° 12.192-25/2018) que prometem melhorar o ambiente regulatório na área da IoT. No Brasil, a Lei 12.965, de 23 de abril de 2014, conhecida como o Marco Civil da Internet, estabelece princípios, garantias, direitos e deveres para o uso da Internet no Brasil, e a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD - Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018, que regulamenta a política de proteção de dados pessoais e privacidade; e o Plano Nacional de Internet das Coisas – regulamentado pelo Decreto nº 9.854/2019, visa o desenvolvimento de políticas públicas para o setor [Brasil 2014]. O Marco Civil da Internet, a LGPD e o Plano Nacional de IoT são importantes referenciais regulatórios para a formulação de uma Política Nacional para a IoT no Brasil. Apesar destes importantes referenciais, persistem dúvidas, fragilidades e vulnerabilidades em relação à privacidade, à segurança, o sigilo, à perda dos dados individuais, coletivos, ou sobre a capacidade de governança e controle das novas tecnologias integradoras. Soma-se a isso, a assimetria tecnológica, a dependência, a vulnerabilidade do país, além das interferências dos controladores das tecnologias [Brasil 2018]. E, por fim, destaca-se o reconhecimento e a importância da segurança e a proteção de dados pessoais na medida em que há no parlamento brasileiro a discussão de Proposta de Emenda Constitucional 17 de 2019, que acrescenta o inciso XII-A, ao art. 5º, e o inciso XXX, ao art. 22, a Constituição Federal que propões a inclusão da proteção de dados pessoais entre os direitos fundamentais do cidadão.

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3.8.Considerações finais A dimensão global, a complexidade, a celeridade e a dinâmica das tecnologias inovadoras da Internet e da IoT, ao mesmo tempo em que representam infinitas oportunidades para a saúde, impõem importantes desafios de caráter tecnológico, ético e de segurança dos dados e informações. Parte-se do pressuposto de que tudo pode ser interconectado e controlado eletronicamente com interfaces humanas visando melhorias e ampliação do acesso a produtos e serviços de saúde para a população. Na saúde, a interconexão pode se dar por meio das tecnologias vestíveis, de dispositivos ou pela domótica11. Na próxima década pode-se muito bem vivenciar uma revolução no tratamento e diagnóstico de doenças. O uso de sensores é parte integrante das tecnologias médicas e da saúde digital. Com a IoT é possível integrar vários serviços e aplicativos inteligentes pelos quais se monitora o cuidado de pacientes em ambientes independentes; saúde móvel com a integração da IoT; acesso médico semântico para analisar grandes quantidades de dados colhidos por sensores; controle da reação adversa a medicamentos examinando um banco de dados médico, qualquer possível reação adversa, como alergia ou reação a outros medicamentos, pode ser evitada, entre outras aplicações. Estes são apenas uns poucos exemplos do amplo espectro de aplicações da IoT na saúde. Quanto aos desafios da IoT, além dos aspectos tecnológicos, a vulnerabilidade à privacidade é vista com grande preocupação na área da saúde. Embora as tecnologias possam prover grandes avanços ao cuidado e dos serviços para os pacientes, é vital que estes confiem nos procedimentos e seja respeitada sua privacidade. A confiança é um elemento fundamental na formação de qualquer relacionamento e é um fator vital na adoção das novas tecnologias IoT. Nem os profissionais, nem os pacientes se sentirão confortáveis com as novas tecnologias se não tiverem confiança suficiente na salvaguarda da privacidade, segurança e proteção, isso é particularmente importante para a IoT em saúde. Atualmente, resolver aspectos de segurança é prioridade máxima na área da saúde. Para viabilizar sistemas seguros, as empresas precisam assumir os custos que sempre foram considerados elevados demais. Porém, no meio empresarial já se reconhece que é menos oneroso seguir boas práticas de segurança do que ignorá-las. Pois, a segurança passa a ser fator de sobrevivência e no final das contas, os fabricantes vão pagar pela insegurança de seus dispositivos, seja pela mão das autoridades regulatórias ou pela 11. Domótica - é o conjunto de tecnologias aplicadas no controle e automação inteligente de um processo complexo. Na saúde, por exemplo, o controle e gestão de uma sala de cirurgia ou de dispensação e entrega de medicamentos aos pacientes. Embora automático, permitir a interação entre os profissionais, os pacientes e o sistema.

indenização a pacientes, profissionais ou instituições de saúde, pagando por danos imputados e ou indiretamente pelo dano à reputação da empresa. Também é importante destacar que a segurança é uma disciplina colaborativa, isto é, embora grande parte da responsabilidade recaia sobre os fabricantes, não significa que os usuários sejam isentos de responsabilidade e devem ser solidários contribuindo para a sua própria segurança. Do ponto de vista ético, o grande desafio da saúde digital é fazer com que os conceitos de ética, direito, respeito à privacidade e proteção de dados convirjam de tal forma a criar mecanismos de uma ética digital sem, no entanto, ferir os princípios fundamentais da ética em respeito aos pacientes e à sociedade sem inviabilizar os avanços tecnológicos. Outro fator relevante a considerar são os recentes avanços na regulamentação para a Cibersegurança e a proteção de dados na Internet e na IoT. Porém, embora os bons passos iniciais, fica também a constatação que é ainda insuficiente. Os reguladores estão lutando para acompanhar o ritmo da inovação e o progressivo combate ao Cibercrime. Nos últimos anos, governos e parlamentos em todo o mundo intensificaram o processo da regulamentação da IoT, com foco especial em aspectos éticos e de segurança para uma das mais promissoras áreas da tecnologia digital. No Brasil, seguindo a tendência mundial do aprimoramento regulatório, em 20 de agosto de 2020, acabou de entrar em vigor a Lei Geral de Proteção de Dados, aprovada e sancionada em 2018, além dos novos projetos de lei em discussão no parlamento. Olhando para o futuro, considerando a progressiva incorporação da IoT na saúde, é importante frisar que as novas tecnologias são bem vindas na saúde. Também se reconhece uma nova realidade, em que a falta de atenção à segurança e aos dados pessoais não será tolerada. As autoridades regulatórias precisam atentar para os futuros avanços tecnológicos e compreender que os dispositivos IoT terão longa vida útil. Por esta razão, é necessário preparar-se com estratégias resistentes a ameaças cibernéticas quânticas e agilidade criptográfica do amanhã, em vez de, apenas corrigir as vulnerabilidades atuais. À medida que houver mais confiança, segurança e mais dispositivos ou mesmo medicamentos de prescrição, a saúde digital começará a se tornar a regra, e não a exceção. Para tal, é essencial ter em mente que a Internet das coisas na área da saúde seja realmente para pessoas e não para ou sobre coisas. Proceedings of the XII SIBGRAPI (October 1999) 101-104

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3.9. Referências Antoniou J. Andreou A. (2019) Case Study: The Internet of Things and Ethics. ORBIT Journal, 2(2): https://doi.org/10.29297/orbit.v2i2.111, Agosto. Aragão, A.S. (2003) Agências reguladoras e a evolução do direito administrativo econômico. Rio de Janeiro: Forense, 509 p. Atlam HF, Wills GB. (2019) IoT Security, Privacy, Safety and Ethics. In: Digital Twin Technologies and Smart Cities. Springer Nature Switzerland AG, pp.1-27. Behrens R. (2019) Segurança do paciente e os direitos do usuário. Revista Bioética, 27(2):253-260. Binsfeld PC. (2011) Inovação, regulação e competividade. In: Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Ciência, Tecnologia e Insumos Estratégicos. Inovação em temas estratégicos de saúde pública/Ministério da Saúde. Organização Pan-Americana da Saúde – Brasília: Ministério da Saúde. p. 11-18. Binsfeld PC. (2019) Plataformas tecnológicas em Saúde: Inovação, Competitividade e Regulação. In: Leite CRM, Reis CP, Binsfeld PC, Rosa SSRF. Novas tecnologias aplicadas à Saúde. Natal, EDUERN. 607 p. Brasil (2007) Constituição da República Federativa do Brasil 1988. Brasília: Senado Federal, Subsecretaria de Edições Técnicas, 462 p. Brasil (2014) Lei 12.965, de 23 de abril de 2014. Estabelece princípios, garantias, direitos e deveres para o uso da Internet no Brasil. http://www.planalto.gov.br/ ccivil_03/_ato2011-2014/2014/lei/l12965.htm. agosto. Brasil (2018) Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais - LGPD - Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Diário Oficial da União - Seção 1 Edição nº 157 de 15/08/2018 - p. 59. CCC - Código Civil da Califórnia. (2018) Título 1.81.26, de 28 de setembro de 2018, Segurança de dispositivos conectados. https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/bill CompareClient.xhtml?bill_id=201720180SB327. agosto. F-Secure. (2020) Attack landscape h1 2019. OMX Helsinki Ltd. https://s3-eu-central-1. amazonaws.com/evermade-fsecure-assets/wp-content/uploads/2019/09/12093807/ 2019_attack_landscape_report.pdf, Agosto.

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CAPÍTULO 03 - Internet das coisas na saúde: ética, segurança e regulação

4. AVANÇOS DA IOT EM SISTEMAS DE REABILITAÇÃO Andressa Rastrelo Rezende1, Camille Marques Alves 1, Rhaíra Helena Caetano e Souza 1, Carolina Araújo Marquez Valentini 1, Angela Abreu Rosa de Sá 1, Daniel Stefany Duarte Caetano 1, Ludymila Ribeiro Borges 1, Felipe Roque Martins 1 e Eduardo Lázaro Martins Naves 1

1. Universidade Federal de Uberlândia - Núcleo de Tecnologia Assistiva

CAPÍTULO 04 - Avanços da IoT em Sistemas de Reabilitação

Resumo Com o envelhecimento da população, principalmente devido a desenvolvimentos na medicina, existe uma expectativa de aumento do número de doenças crônicas e deficiências. Como consequência desse aumento, haverá uma maior demanda por melhorias nos processos de reabilitação e gestão do cuidado em saúde. No entanto, os métodos tradicionais de reabilitação possuem alta demanda em termos de tempo, recursos e mão de obra. Muitas tecnologias têm sido estudadas com o objetivo de reduzir essa demanda. Este capítulo explora a Internet das Coisas (também conhecida como IoT) e suas muitas aplicações em ambientes de reabilitação. Primeiramente, apresenta possibilidades de melhorias para casos de AVC ao usar tecnologias IoT tanto para reabilitação quanto para detecção e prevenção. Sendo uma das principais causas de incapacidade e mortalidade em todo o mundo, os desenvolvimentos em tecnologias para minimizar as consequências do AVC tem um grande impacto na qualidade de vida da população em geral. Os Jogos Sérios são então explorados com base na sua viabilidade como opção de reabilitação de baixo custo, envolvendo tecnologias como Realidade Virtual, sensores, telecomunicações, interface homem-computador e servidores dedicados ou serviços em nuvem. Sensores são apresentados como o próximo tópico de interesse, com foco em dispositivos vestíveis (dispositivos que são fixados no corpo do usuário) e suas capacidades de prever eventos futuros, detectar anomalias e monitorar diagnósticos para melhorar a tomada de decisão na área de saúde. Além de sensores, são explicados diversos tipos de controles e acessórios que podem ser usados para melhorar a experiência de reabilitação, como Kinect, dispositivos HMD e luvas para análise de movimentos e gestos das mãos. A origem dos dispositivos de EEG e do uso do sinal de EEG como meio de rastrear o progresso na reabilitação é então explicada e como a IoT pode melhorar o processo de reabilitação em geral, junto com os desafios do uso dessa tecnologia nas aplicações do dia a dia. Por último, os avanços na tecnologia usando IoT são colocados em perspectiva, considerando os impactos sociais e econômicos de tais mudanças no sistema de saúde de hoje. Pode-se concluir que é de extrema importância a implementação de planejamento em IoT para o SUS, prezando manter e aprimorar a qualidade dos serviços ofertados. Palavras-chaves: Reabilitação, cuidado à saúde, AVC, IoT, EEG, sensor

4.1.Introdução O envelhecimento da população tem consequências e implicações importantes em todas as áreas da vida diária, como saúde e estilo de vida. Diante do aumento do envelhecimento populacional e do aumento adicional esperado nos próximos anos, um problema importante a ser enfrentado é o aumento das doenças crônicas, incapacidades e perda da independência funcional endêmica dos idosos [WHO, 2017]. Por esta razão, novos métodos de reabilitação e gestão de cuidados são necessários. A reabilitação foca na prevenção, diagnóstico e tratamento de doenças nervosas, musculares, ósseas e cerebrais que podem causar deficiência temporária ou permanente [Bisio et al., 2017]. Nas últimas quatro décadas, houve diversos avanços na comunicação, mobilidade e na manipulação de objetos [Cooper and Cooper, 2019]. Os avanços tecnológicos, as demandas dos idosos e das pessoas com deficiência e as mudanças nas percepções culturais levaram a mudanças notáveis nas tecnologias que melhoraram vidas, afetando diretamente em transformações que beneficiam os indivíduos e a sociedade [Cooper and Cooper, 2019]. Um dos desafios da reabilitação é que ela consome tempo, recursos e mão de obra. A tendência para instalações comunitárias de tratamento de reabilitação tornou-se popular nos últimos anos, um exemplo é o desenvolvimento da Cidade Inteligente [Celino and Kotoulas, 2013]. Em comparação com a reabilitação hospitalar local tradicional, a reabilitação inteligente baseada na comunidade visa fornecer conveniência, tratamento eficaz, interação adequada e reconfiguração rápida, para maximizar o uso de recursos médicos, de acordo com as necessidades específicas dos pacientes [Fan et al., 2014]. Dispositivos assistivos se beneficiaram da disponibilidade de poder de computação portátil e poderoso, pequenos sensores de baixo consumo de energia, novos materiais, prototipagem rápida e manufatura flexível [Jiang et al., 2017]. Existem tecnologias emergentes empolgantes que prometem avanços futuros. A tecnologia da Internet das Coisas (IoT) foi reconhecida como a próxima revolução tecnológica, sendo assim, a principal tecnologia para interconectar todos os recursos médicos no sistema de reabilitação inteligente baseado na comunidade [Fan et al., 2014]. A Internet das Coisas (IoT) usa um conjunto de tecnologias que permitem uma grande variedade de dispositivos interagir e se comunicar uns com os outros usando tecnologias de rede [Ding et al., 2013]. A IoT fornece uma linha nova e eficiente em sistemas de saúde e tem mostrado rápido desenvolvimento nesta área. Ao implementar a IoT, é possível criar estratégias de reabilitação e recursos médicos de acordo com as necessidades específicas do paciente de forma rápida e repetida [Elanthiraiyan and Babu, 2015]. Em comparação com o tratamento localizado tradicional, o tratamento

CAPÍTULO 04 - Avanços da IoT em Sistemas de Reabilitação

baseado em IoT visa fornecer um serviço médico conveniente e eficaz, estabelecer relações estreitas entre os pacientes e fazer uso máximo dos recursos médicos por meio de alocação e reconfiguração rápidas e eficazes [Farahani, Firouzi and Chakrabarty, 2020]. Com base nessa ideia, a IoT foi aplicada em sistemas de reabilitação médica e alguns sistemas médicos inteligentes foram desenvolvidos. Os sistemas de saúde usam um conjunto de dispositivos interconectados com base na IoT que são dedicados à avaliação da saúde, incluindo monitoramento de pacientes e detecção automática de situações em que intervenções médicas são necessárias [Tarouco et al., 2012; Fan et al., 2014]. Atualmente, apenas o uso da tecnologia IoT pode estabelecer uma rede de informações que interliga hospitais, comunidades, dispositivos de saúde, residências e outros terminais. Existe uma grande quantidade de dados clínicos gerados continuamente por organizações médicas, que são usados para detectar e curar novas doenças. Várias tecnologias foram desenvolvidas por pesquisadores para monitorar continuamente os indicadores do sistema de saúde ou para rastrear dados de saúde online em um ambiente em tempo real, e os sistemas de reabilitação estão agora em grande demanda [Mishra and Chakraborty, 2020]. Desse modo, existem vários aplicativos para gerenciar as diferentes necessidades de saúde relacionadas ao dia a dia, devido à fácil disponibilidade de conexões de alta velocidade à Internet. Esses dispositivos e aplicativos móveis são cada vez mais usados e integrados à telemedicina e telessaúde por meio da IoT [Chakraborty, 2018]. Nesse sentido, diversos trabalhos têm sido desenvolvidos para auxiliar a telessaúde. Kumar e Gandhi (2018) propuseram um algoritmo de aprendizado de máquina para detecção precoce de doenças cardíacas. Ele coleta dados de sensores de dispositivos vestíveis, armazena dados na nuvem e tem um modelo de previsão baseado em regressão para doenças cardíacas. Os resultados desta pesquisa ajudam o médico ao fornecer uma detecção precoce de doenças cardíacas [Kumar and Devi Gandhi, 2018]. Parthsarathy e Vivekandan desenvolveram um sistema para monitorar e diagnosticar um paciente afetado por artrite em um estágio inicial. A estrutura projetada proposta compreende dados coletados por sensores e armazenamento em nuvem para a conveniência dos médicos [Parthasarathy and Vivekanandan, 2020]. Muitos trabalhos também vêm integrando IoT e reabilitação, como Jiang et al., (2017) que propôs e introduziu um sistema de reabilitação física sem fio utilizando sensores de movimento e tecnologias de computação. O paciente possui uma conta pessoal e os médicos podem usá-la para fornecer suporte na conexão correta dos sensores. O sistema permite que os dados sejam carregados para uma nuvem de dados e foi implementado para rastrear e avaliar o desempenho e o movimento do paciente durante a reabilitação em casa [Jiang et al., 2017]. Bilic et al., (2017) realizaram um estudo sobre um sistema IoT vestível para monitorar a reabilitação física de lesões de cotovelo.

Os dados registrados por acelerômetros e giroscópios foram utilizados para caracterizar o movimento, permitindo que os pacientes fossem monitorados remotamente em todos os momentos [Bilic et al., 2017]. É evidente a partir de estudos anteriores que a IoT desempenha um papel vital na telereabilitação. A IoT fornece soluções de reabilitação com boa relação custo-benefício para pacientes e permite que os especialistas monitorem os pacientes, quantifiquem a qualidade do exercício e acompanhem seu progresso remotamente [Aqel et al., 2019]. Essas pesquisas auxiliam idosos e pessoas que necessitam de reabilitação a realizarem atividades em suas casas, onde possam se sentir seguros e confortáveis, monitorando-os de forma eficaz para atendimento de saúde e alertando hospitais e familiares, caso o aparelho detecte uma emergência. Em resumo, com o rápido desenvolvimento da tecnologia médica, especialmente das técnicas de robôs, o suporte técnico foi fornecido para melhorar o tratamento de reabilitação tradicional e a eficácia da reabilitação.

4.2.IoT na reabilitação do AVC O Acidente Vascular Cerebral (AVC) é uma das principais causas de mortalidade e incapacidade no mundo[Benjamin et al., 2018]. De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS), 15 milhões de pessoas sofrem AVC a cada ano e cerca de 6 milhões morrem. Estima-se que 1 em cada 6 pessoas terá um AVC durante a vida [Becerra et al., 2011]. O AVC é caracterizado por uma mudança repentina na forma como o sangue é fornecido ao cérebro, geralmente resultante da restrição do suprimento sanguíneo ao cérebro ou ruptura de vasos, compreendendo duas etiologias: AVC isquêmico, classificado como interrupção da circulação cerebral ou AVC hemorrágico, devido à ruptura de vasos sanguíneos [Kelly et al., 2003]. Pode comprometer a função do cérebro global ou localmente. As sequelas neuropsiquiátricas do AVC são frequentemente incapacitantes, tendo um efeito negativo em sua recuperação e diminuindo a qualidade de vida do paciente. Sabe-se que a hemiparesia é o déficit neurológico mais frequente após o AVC, caracterizado por fraqueza em um lado do corpo. Por outro lado, pacientes hemiplégicos apresentam comprometimento da mobilidade de um lado do corpo, caracterizando paralisia do membro afetado [Ferro, Caeiro and Figueira, 2016]. Assim, um tratamento adequado para reabilitar as sequelas decorrentes do AVC pode aumentar as funções motoras e a independência, atuando diretamente no aumento da qualidade de vida [Whitehead and Baalbergen, 2019]. Existem diversos estudos na literatura com propostas de tratamentos para recuperação da função motora de membros que apresentaram disfunção ou interrupção dos movimentos por AVC [Wattchow, McDonnell and Hillier, 2018].

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Devido a este número crescente de pacientes pós AVC que requerem treinamento de reabilitação, na maioria dos casos os pacientes não podem receber reabilitação de longo prazo por fisioterapeutas em hospitais, devido aos recursos médicos e custos de tratamento [Aguirrezabal et al., 2013]. Portanto, é econômico continuar o treinamento de reabilitação com robôs de reabilitação em casa ou em centros médicos comunitários após a alta do paciente [Meng, Zhang and Yu, 2019]. Nesse sentido, é econômico construir plataformas de treinamento em reabilitação remota por meio de redes de computadores para pacientes e terapeutas. Com a ajuda de um robô de reabilitação e sensores IoT, é possível realizar exercícios precisos e repetitivos nos membros afetados para acelerar o processo de reabilitação. Esses dispositivos IoT permitem que vários objetos sejam detectados ou controlados em toda a infraestrutura de rede de dispositivos do mundo real e sistemas baseados em rede, resultando em maior produtividade, desempenho e precisão para atividades do sistema[Yang, Huang and Chianglin, 2019]. Além disso, os jogos de Realidade Virtual podem auxiliar no treinamento de recuperação funcional, para que os pacientes possam obter um melhor efeito de recuperação Atualmente, vários estudos têm demonstrado o uso e a eficiência da IoT na reabilitação pós-AVC. Yang et al., (2018) desenvolveu e implementou um sistema de reabilitação de AVC baseado em IoT, consistindo em uma braçadeira vestível inteligente, algoritmos de aprendizado de máquina e uma mão robótica impressa em 3D. A assistência em tempo real da mão do robô pode fornecer aos usuários um feedback sobre as atividades musculares e ajudá-los a fortalecer seus padrões de movimento, o que demonstra a viabilidade do treinamento ativo assistido por robô após um AVC [Yang et al., 2018]. Hsiao et al., apresentou dois jogos e algoritmos correspondentes a serem implementados em um dispositivo IoT em forma de bola para reabilitação [Hsiao et al., 2016]. Al-Mahmood e Agyeman facilitaram o processo de reabilitação para pacientes por meio de uma combinação de jogos, tecnologia vestível e IoT [Al-Mahmood and Agyeman, 2018]. Outra metodologia utilizada para a reabilitação do AVC é a telerreabilitação integrada com a IoT. Usando recursos de telerreabilitação, um terapeuta interpretaria os dados e forneceria treinamento comportamental para o paciente pós-AVC. Esses dispositivos medem continuamente a quantidade de práticas, melhorias e platôs ao longo do tempo em termos de força, condicionamento e habilidades [Dobkin, 2017]. Dessa forma, os terapeutas podem obter mais controle sobre alguns dos fatores em seus ensaios e os pacientes terão acesso a terapias mais baratas. Caporuscio et al., (2017) apresentou um Sistema de Telerreabilitação Física que auxilia tanto fisioterapeutas quanto pacientes. Ele aprimora a interação de vídeo com a tecnologia IoT para monitorar a posição do corpo no espaço e fornecer dados para fisioterapeutas e pacientes [Caporuscio et al., 2017].

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4.2.1. IoT na reabilitação e avaliação de membros superiores A recuperação funcional do membro superior de sobreviventes de AVC é mais lenta e difícil em comparação com a dos membros inferiores [Cramer, 2020], estima-se que 30% a 66% dos indivíduos afetados por AVC permanecem sem função nos membros superiores por seis meses, enquanto apenas 5% a 20% demonstram recuperação funcional [Norouzi-Gheidari, Archambault and Fung, 2012]. A recuperação da função da mão é frequentemente limitada e a restauração eficaz de sua funcionalidade torna-se uma tarefa desafiadora. A função do membro superior é um fator que interfere diretamente no desempenho das atividades de vida diária, como comer, vestir-se e realizar a higiene pessoal. Portanto, melhorar esses aspectos é um elemento central da reabilitação após o AVC [Hsieh et al., 2011]. A reabilitação pós-AVC do membro superior inclui as seguintes atividades [Yang, Huang and Chianglin, 2019]: práticas corporais para aumentar a força muscular; terapia com o uso do membro não afetado enquanto auxilia na prática de movimento do membro superior para melhorar sua capacidade e mobilidade; e tratamento para aumentar a amplitude de movimento e ajudar com a tensão muscular. Nesse sentido, uma avaliação objetiva baseada na mensuração de parâmetros da atividade motora, principalmente da funcionalidade durante o período de reabilitação, oferece a possibilidade de aumentar a motivação dos pacientes por meio de um feedback adequado e também fornece dados para o terapeuta. Garantir a compatibilidade com IoT dos dispositivos médicos melhora a qualidade e eficácia do serviço, proporcionando monitoramento contínuo dos pacientes. Na reabilitação de membros superiores, várias IoT vestíveis foram desenvolvidas, devido à sua capacidade de detectar, transmitir e analisar os dados. Yang et al., (2019) aplicaram um sistema de reabilitação de membros superiores de AVC usando um sistema IoT e um aplicativo Android, coletando dados de pacientes de reabilitação diária e enviando-os para a nuvem. Valverde-Arredondo e Carrasquilla-Batista desenvolveram um protótipo funcional de um medidor de força de preensão manual com feedback háptico, capaz de realizar exercícios de reabilitação de membros superiores. O aparelho foi desenvolvido para beneficiar pacientes que precisam de reabilitação, proporcionando uma máquina acessível, capaz de realizar diversos tipos de exercícios e auxiliar nas sessões [Valverde-Arredondo and Carrasquilla-Batista, 2020]. Meng et al., propôs um sistema IoT para robôs de reabilitação de membros superiores. O sistema apresentado permite que médicos e terapeutas visualizem remotamente e dinamicamente os dados de treinamento de reabilitação do paciente em uma página da web [Meng, Zhang and Yu, 2019].

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CAPÍTULO 04 - Avanços da IoT em Sistemas de Reabilitação

Além da reabilitação, existem alguns dispositivos que medem a eficácia da reabilitação dos membros superiores, a fim de fornecer feedback sobre os resultados para o terapeuta e o paciente. Jiang et al., desenvolveu um sistema de avaliação de reabilitação baseado em tecnologias de sensoriamento vestível e IoT, a fim de propor um sistema de avaliação de reabilitação inteligente para telediagnóstico e serviços de reabilitação domiciliar [Jiang et al., 2017]. Nguyen et al., propuseram um instrumento de medição objetivo, na forma de uma colher equipada com o sistema baseado em IoT e técnicas de aprendizado de máquina relevantes para avaliar quantitativamente os níveis de comprometimento durante as atividades diárias [Nguyen et al., 2019]. Pode-se observar um aumento na busca por tecnologias de reabilitação e de avaliação pós terapia. Os trabalhos recentes demonstram essa preocupação em desenvolver dispositivos mais conectados, utilizando IoT, permitindo que terapeutas e pacientes realizem as atividades remotamente, sem perder a qualidade da reabilitação. Outro aspecto bastante estudado é o feedback, a partir de dispositivos de avaliação. Permitindo um acompanhamento da evolução do paciente mesmo a distância.

4.2.2. IoT na prevenção e detecção do AVC Além dos estudos que relatam o uso da IoT na reabilitação pós-AVC, também existem diversos estudos que usam a IoT na detecção e prevenção do AVC. Monisha et al., (2019) obtiveram sucesso na detecção e geração de alarmes em tempo real em casos de início de AVC durante o sono por meio da IoT. Usando sensores vestíveis, é possível obter sinais fisiológicos e biológicos e dados de movimento e, criar com sucesso uma base de dados. O mecanismo de aprendizado automático da máquina hiperconectada pode prever o curso por meio de seus algoritmos de inteligência e previsão [Monisha S et al., 2019]. Park et al., (2018) desenvolveu um protótipo para detecção de AVC em tempo real. O equilíbrio da pressão corporal utilizando dados de airbag, eletrocardiografia (ECG), frequência cardíaca, rastreamento facial e rastreamento ocular pode detectar o aparecimento de um AVC em motoristas idosos enquanto dirigem [Park et al., 2018]. Existem também vários estudos atuais usando IoT para prevenção de AVC. AbdElnapi et al., (2020) propuseram um sistema que consiste no monitoramento remoto após situações de estresse, o que pode aumentar os fatores de risco de AVC. Ao fazer medições, pode fornecer uma melhor consciência dos fatores de alto risco não detectados, o que pode evitar a ocorrência de AVCs [AbdElnapi et al., 2020]. Monshizadeh et al., (2020) apresentou uma solução segura para monitoramento digital remoto de pacientes, a fim de superar alguns dos desafios secundários da prevenção de AVCs. Com a solução, um paciente pode ser monitorado e atendido remotamente por especialistas

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que não necessariamente estão disponíveis no hospital mais próximo. Além disso, a solução proposta aplica o conceito de eHealth para aumentar o compartilhamento de informações sobre a doença e a conscientização do paciente sobre seus fatores de risco, a fim de aprimorar o autocuidado [Monshizadeh et al., 2020]. Portanto, é possível notar a complexidade e os avanços da IoT desde a prevenção de AVCs. Estudos recentes mostraram a evolução dessa tecnologia, desde o monitoramento remoto para acompanhamento diário do paciente, até a detecção de possíveis fatores de risco para o AVC. Além disso, pode se perceber a necessidade de criação de um banco de dados para informações sobre a doença e seus fatores de risco.

4.3.IoT e jogos sérios na reabilitação O termo Jogos Sérios refere-se a um aplicativo de software ou hardware desenvolvido com tecnologia de jogo e princípios de design para uma finalidade principal que não seja entretenimento [Nguyen, 2016]. A inserção de Jogos Sérios e Realidade Virtual (RV) pode ser uma estratégia promissora para reabilitação, pois pode oferecer uma gama de tarefas de treinamento complexas com feedback instantâneo, maximizando assim os processos de neuroplasticidade por meio da aprendizagem e recuperação motora [Higgins et al., 2005]. Esta abordagem é conhecida por fornecer maior envolvimento e eficiência nos tratamentos de reabilitação [Wittmann et al., 2015]. Nesse sentido, muitos estudos vêm incorporando Jogos Sérios e RV para reabilitação. Jogos Sérios envolvem diferentes tecnologias como Realidade Virtual, sensores, tecnologias de telecomunicações, interfaces homem-computador e servidor dedicado ou serviços em nuvem. A realidade virtual (RV) pode induzir uma sensação de presença e controle sobre o ambiente simulado. Para colocar um usuário dentro de um ciclo de simulação em tempo real, onde ele pode se sentir na ‘presença’ ou ‘controle’ de uma situação ou ambiente real, os sistemas de RV requerem um dispositivo de saída ou interface visual (por exemplo, computador, tablet, tela de smartphone ou monitor) e um dispositivo de entrada para interação (mouse, joystick, luva) [Lourenco, Postolache and Postolache, 2018]. Nos últimos anos, diversos dispositivos foram desenvolvidos e comercializados. Esses permitem uma interface homem-computador mais natural para interagir com ambientes virtuais, principalmente usando IoT. A integração de Jogos Sérios e IoT é um tema de pesquisa que cada vez mais atrai a atenção dos pesquisadores. Em um ambiente de IoT verdadeiramente interconectado, os Jogos Sérios poderiam coletar e analisar dados do mundo físico dos jogadores e

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apresentá-los aos usuários e terapeutas, gerando representações significativas de jogabilidade e reabilitação [Henry et al., 2018]. Essa combinação foi recentemente chamada de Jogos Sérios Inteligentes, que foram definidos como a integração de tecnologias inteligentes, incluindo dispositivos e serviços, e os princípios de Jogos Sérios [Henry et al., 2018]. Para aproximar todas essas tecnologias do setor de saúde e reabilitação física, diversos estudos têm sido realizados. Alexandre et al., (2018) trabalharam na reabilitação do membro superior usando luvas inteligentes e tecnologias IoT para desenvolver jogos terapêuticos de RV interativos desenvolvidos usando Unity3D. O sistema consistia em um código de software para coleta e processamento de dados, além de diversos jogos terapêuticos interativos utilizados para exercícios de reabilitação de mãos e dedos. Os terapeutas usaram os dados adquiridos para avaliar o desempenho do paciente durante os vários exercícios da sessão. O sistema proporcionou fácil monitoramento dos pacientes e melhor comunicação entre os terapeutas e pacientes [Alexandre and Postolache, 2018]. Postolache et al., desenvolveram um sistema que inclui a tecnologia IoT para rastrear movimentos e avaliar o progresso durante a reabilitação motora com um jogo sério, destacando a importância do design centrado no usuário [Postolache et al., 2019]. Lourenco et al., (2018) apresentou um sistema de medição e metodologia para reabilitação motora de mãos e dedos. A interação com jogos sérios desenvolvidos no mecanismo de jogo Unity3D é realizada usando uma interface de usuário natural baseada no Leap Motion Controller. As informações armazenadas podem ser acessadas por meio da plataforma LeaPhysio App desenvolvida para sistema operacional Android, que também permite a configuração do plano de treinamento por um terapeuta [Lourenco, Postolache and Postolache, 2018]. Portanto, para a utilização dessas tecnologias são utilizados diversos sensores, os quais serão apresentados na seção a seguir.

4.4.Sensores Os sensores são grandes aliados na reabilitação de pacientes, já que eles permitem controlar, por exemplo, Jogos Sérios, por meio do rastreio de movimentos. Além disso, é possível analisar os parâmetros dos pacientes, como amplitude de movimento, para checar a evolução em algum tipo de tratamento aplicado. Os sensores podem ser divididos em dois tipos: sensores vestíveis e sensores não-vestíveis. Os sensores vestíveis são sensores inteligentes que são conectados a alguma parte do corpo do usuário, enquanto os não-vestíveis não têm partes acopladas ao corpo do usuário.

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4.4.1.Sensores vestíveis Sensores vestíveis podem ser definidos como “dispositivos que podem ser conectados à pele humana para monitorar continuamente uma atividade individual, sem interrupção ou limite de movimentos do usuário [Rodgers et al., 2019]. Sensores vestíveis são muito versáteis e muito utilizados na área da saúde nos últimos anos. De acordo com [Banaee, Ahmed and Loutfi, 2013], dispositivos vestíveis possuem três categorias, de acordo com as suas funções: predição de eventos futuros, detecção de anomalias e monitoramento de diagnósticos. Sensores vestíveis são um grande conjunto de dispositivos que podem ser amplamente utilizados na reabilitação. As vantagens desse tipo de sensor são: poder prever diagnósticos prematuros de algumas doenças; aumento na aderência do tratamento pelos pacientes; aumento do engajamento do usuário e o controle de informações do paciente para analises futuras. Outra vantagem desses sensores é a redução dos custos em saúde, já que o constante monitoramento de algumas condições pode levar ao diagnóstico precoce e reduzir o preço dos tratamentos. Nos últimos anos, vários dispositivos podem ser definidos como o futuro dos sensores vestíveis. Alguns exemplos são: sensores que monitoram a atividade cerebral em tempo real [Pinti et al., 2015]; sensores de fácil posicionamento [Laflamme et al., 2012]; e sensores que combinam o monitoramento da atividade eletromiografia e rastreamento de movimento [Porciuncula et al., 2018].

4.4.1.1.Predição de eventos futuros Alguns sensores são utilizados na intenção de identificar eventos antes que eles aconteçam. Um exemplo de aplicação é de monitorar o coração para predizer alguns problemas como a exaustão cardíaca [Ludwig et al., 2018] e o nível de glicose [Chatterjee et al., 2013]. Para fazer essa predição, o sensor realiza a coleta de dados, seguida do processamento de sinais, utilizando por exemplo redes neurais. O sinal é então comparado com um padrão correspondente ao estado atual do paciente. Determinar o padrão utilizado é um desafio para os sistemas de predição [Banaee, Ahmed and Loutfi, 2013]. Já que as variáveis de cada pessoa podem sofrer variações significativas, e isso acaba dificultando o desenvolvimento desses sensores de predição.

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4.4.1.2.Detecção de anomalias Esses sensores são responsáveis por chegar e identificar se os padrões coletados do usuário estão de acordo com os padrões esperados. Esses sensores também utilizam técnicas de classificação de sinais. Um exemplo de aplicação são os relógios inteligentes para identificar convulsões. Esses sensores são baseados em acelerômetros e pode determinar se a pessoa está tendo um episódio epilético e instantaneamente comunicar a família ou cuidadores [Haescher, Matthies and Urban, 2015].

4.4.1.3.Monitoramento para melhorar o processo de decisão Sensores dessa categoria utilizam dados coletados anteriormente para diagnosticar uma condição. Esses sensores são diferentes da detecção de anomalias, já que para esse diagnóstico é necessário geralmente mais informações que simplesmente checar se os sinais estão de acordo com o padrão estabelecido [Banaee, Ahmed and Loutfi, 2013]. Alguns estudos dessa área analisam, por exemplo, o sono dos usuários para identificar problemas como apneia, utilizando um conjunto de sinais [Xie and Minn, 2012].

4.4.2.Controles Alguns sensores desenvolvidos por empresas podem ser aplicados como forma de controle para Jogos Sérios utilizados para reabilitação. Esse tipo de terapia combina sensores para interação e jogos para gerar uma maior interação do usuário, e adicionalmente acompanhar a evolução funcional dos membros dos pacientes que possuem algum tipo de desabilidades, como pacientes com sequelas pós-AVE.

4.4.2.1. Kinect O Kinect é um sensor que fornece informações em tempo real sobre o posicionamento do corpo do usuário (como a distância da pessoa em relação ao dispositivo) e funciona como uma forma viável de controlar jogos por meio do movimento dos membros dos usuários. Esse sensor não é vestível, ou seja, consegue obter informações sem o contato com o usuário. O Kinect é amplamente utilizado em terapias de reabilitação. Esse tipo de terapia oferece feedback para os usuários e também é uma opção de baixo custo quando comparado ao preço de uma sessão de fisioterapia [Zhao et al., 2014].

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4.4.2.2.Leap Motion O Leap Motion foi desenvolvido com a intenção de capturer o movimento das mãos e dos dedos. Consiste em um pequeno sensor conectado via USB, onde os usuários posicionam suas mãos acima do dispositivo. O software é capaz de reconhecer os movimentos e, dessa forma, controlar os jogos. [Feng et al., 2019]. Esse é um sensor de baixo custo e possui uma boa precisão na detecção de pequenos movimentos, além de possuir um software aberto para desenvolvedores.

4.4.2.3.Óculos de realidade virtual Um tipo de controle que está sendo utilizado nos últimos anos é a combinação de Jogos Sérios com óculos de realidade virtual. Esses dispositivos fornecem uma grande imersão para os usuários, que é importante quando os jogos são utilizados para a reabilitação. Entre os óculos mais famosos estão o Vive e o Occulus Rift. Em Trombetta [Trombetta et al., 2017], um jogo sério é apresentado utilizando realidade virtual com o objetivo de reabilitar pacientes pós-AVE, focado em membros superiores e equilíbrio (funções muito importantes para as atividades diárias). O jogo é dividido em seis fases, em que o personagem imita o movimento do paciente por meio do Kinect. O estudo concluiu que todos os pacientes apresentaram interesses no jogo, inclusive os mais velhos. Seung [Lee et al., 2020] aplicou um jogo imersivo utilizando óculos de realidade virtual para reabilitação de membros superiores de pacientes pó-AVE. Esse jogo foi aplicado em doze pacientes em dez sessões, três vezes por semana. Os pacientes que receberam essa intervenção mostraram melhora funcional significantes. Portanto, o jogo apresentou-se como uma opção para complementar terapias convencionais.

4.4.3.Sensores inerciais Sensores inerciais são dispositivos capazes de detectar movimentos baseados nas leis de Newton de movimento. A utilização da tecnologia MEMS (Micro-Eletro-Mechanical-Systems), que permite a construção de sensores menores com comunicação sem fio e operação via bateria, fazendo com que seja muito mais fácil de utilizá-los como sensores vestíveis. Existem três tipos de sensores inerciais mais utilizados: acelerômetro,

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giroscópio e magnetômetro. Os acelerômetros medem a aceleração linear em referência ao eixo, usando sistema de posicionamento e inclinação, enquanto os giroscópios medem a velocidade angular e os magnetômetros são utilizados para medir a direção e a intensidade dos campos magnéticos. Os sensores inerciais podem ser aplicados em diferentes áreas da reabilitação, já que são capazes de rastrear movimentos e podem ser aplicados para analisar os movimentos humanos e isso pode ser utilizado como forma de feedback de membros superiores [Tao, Hu and Zhou, 2007]. Eles podem também ser aplicados para avaliar os ângulos articulares, auxiliando os terapeutas no manejo de sequelas pós-AVE, como a espasticidade [Bo, Hayashibe and Poignet, 2011]. Sensores inerciais podem também ser aplicados nos jogos sérios. No estudo de Kontadakis [Kontadakis et al., 2017], um jogo 3D foi proposto para reabilitação de pacientes após uma cirurgia no joelho utilizando sensores inerciais posicionados no membro. Esse estudo teve o objetivo de aumentar o engajamento do paciente durante a fisioterapia. O objetivo foi alcançado e novos testes vão ser realizados para verificar a evolução dos pacientes com esse método de fisioterapia aplicado.

4.4.3.1.Myo O Myo [Sathiyanarayanan and Rajan, 2016] é um bracelete que permite controlar diferentes sensores utilizando gestos. Esse dispositivo é posicionado no antebraço do paciente e possui eletrodos para detectar sinais musculares, acelerômetros e giroscópio para identificar os movimentos realizados e codificar a intenção do usuário. Marques [Marques, 2019] aplicou um jogo sério com realidade virtual e nesse jogo o Myo foi utilizado como forma de controle para tratamento de pacientes com desabilidades nos membros superiores. Os resultados encontrados mostraram uma melhora funcional dos pacientes e o Myo apresentou uma boa performance como controle dos jogos.

4.4.4.Luvas Desde 1970, pesquisadores vêm estudando o uso de luvas para análise dos movimentos da mão. Esses dispositivos possuem sensores anexados a uma luva para determinar a posição da luva do usuário. A primeira luva desenvolvida para uso comercial foi a Nintendo PowerGlove in 1987, que é uma luva fabricada com sensores flexíveis que medem a resistência durante o movimento do usuário.

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O trabalho de Polygerinos [Polygerinos et al., 2015] apresentou uma luva para melhorar a reabilitação da mão dos pacientes. A intenção é auxiliar os usuários em atividades da vida diária. O resultado foi positivo e mostrou que os pacientes foram capazes de realizar as tarefas com boa acurácia. Essa luva permite uma boa liberdade de movimento quando comparado a outros sistemas portáteis. Lin et al., [Lin et al., 2015] desenvolveu uma luva que integra a realidade virtual em um ambiente interativo para reabilitação de pacientes pós-AVE. Os testes preliminares foram conduzidos para avaliar a possibilidade de desenvolver uma reabilitação dos sistemas e identificar alguns problemas no design visando testes futuros dentro de clinicas.

4.5.Dispositivos EEG com internet das coisas (IoT) Os princípios do EEG em humanos foram observados em 1929 pela primeira vez pelo médico Hans Berger, enquanto o primeiro eletroencefalógrafo foi criado por Richard Caton em 1877 com o princípio dos eletrodos não-polarizados de Du Bois-Reymond’s [Collura, 1993]. Padrões de gravação no papel (30 mm/s), termos descritivos das ondas cerebrais (alpha e beta) e o sistema 10-20 para disposição dos eletrodos no escalpo [Jasper, 1958] são os mesmos desde os primeiros 30 anos de história do EEG. Entretanto, grandes evoluções na tecnologia dos eletrodos, pré-amplificadores, sistemas digitais e circuitos eletrônicos foram incorporados nos dispositivos EEG utilizados atualmente, tornando possível coletar um sinal EEG próprio para processamento, fora das condições laboratoriais tradicionais. Graças aos avanços na tecnologia dos aparelhos EEG, novas capacidades de detecção e novos sinais têm se tornado evidentes, expandindo a possibilidade de interpretações e aplicações na área da saúde. Sistemas de internet das coisas de dispositivos com uso de sinais EEG incluem as mais recentes tecnologias em aplicações com sinais EEG. Eles são dispositivos que habilitam aplicações da vida cotidiana, com aparatos vestíveis de baixo custo para captura do EEG no escalpo, com sistemas inteligentes (incluem pré-amplificadores e pré-processamento com eliminação do nível DC do sinal), contém eletrodos secos, são móveis e possuem conexão sem fio para comunicação de dados. Apesar de o sinal EEG ser largamente explorado em aplicações médicas, na maioria em laboratório, sua utilização em aparatos na cabeça (headsets) e ambientes não controlados só se tornou possível nos últimos anos, popularizando a captura de sinais EEG em ambientes comuns. Por definição, dispositivos de internet das coisas são objetos conectados (sensores ou componentes eletrônicos) que podem perceber, agir e interagir com outros objetos, sistemas ou pessoas em ambientes cotidianos que estão inseridos. Assim, dispositivos baseados em sinal EEG são definidos por possuírem uma unidade de processamento,

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fonte de alimentação, um sensor/ transdutor/ atuador, conexão com a internet e uma tag/endereço de identificação único [Pachori e Gupta, 2020]. Sistemas IoT com sinais EEG têm ganhado espaço no mercado como dispositivos associados com interfaces cérebro-computador (ICCs). Essas interfaces se desenvolveram dos modelos mais complexos, com dispositivos caros e não-portáteis em sistemas de Saúde (Healthcare) em grandes instituições [Farahani, Firouzi e Chakrabarty, 2020]. A transição de sistemas de ICCs robustos para pequenas clínicas e farmácias, assim como ambientes não-clínicos, só foi possível graças ao advento dos dispositivos IoT focados nas necessidades médicas dos pacientes. Entretanto, existem diversos desafios que emergem dos dispositivos IoT com sinais EEG, especialmente na qualidade do sinal EEG em ambientes do dia a dia. Considerando a grande quantidade de dados gerada nas aplicações IoT, a análise do sinal deve ser apropriada, pois o sinal está sujeito a artefatos de laboratório (i.e. ocular, cardíaco, ruído de linha, entre outros.), assim como artefatos causados por grandes movimentos (i.e. artefatos mecânicos e musculares) e uma variedade de causas eletromagnéticas [Minguillon, Lopez-Gordo and Pelayo, 2017]. Todos esses fatores são decisivos na qualidade do sinal EEG e limitantes no processo de extração de características. A emergência de sistemas de ICCs é datada do início dos anos 90 [Wolpaw et al., 1991] e, desde então, têm ganhado grande atenção na neurociência. ICCs são sistemas que usam o sinal cerebral como sinal de entrada, sendo o sinal EEG o mais disseminado em pesquisas, devido sua capacidade de ser não-invasivo, com menores custos quando comparados com imagens cerebrais (i.e. sinais fMRI, fNIRS). Os sinais EEG são a tradução de potenciais elétricos corticais extraídos do couro cabeludo dos indivíduos em informações numéricas (variando de 0,1 a 100 Hz), indicando aspectos fisiológicos e cognitivos dos indivíduos, que podem ser potenciais evocados (PEs) e potenciais relacionados a eventos (PRE, ou ERPs em inglês). Os sistemas BCI usam essas informações em números para controlar interfaces ou alimentar dispositivos eletrônicos em um caminho de comunicação bidirecional (operação em circuito fechado). Desde o seu início, as ICCs têm sido desenvolvidas principalmente como uma ferramenta de comunicação para pessoas com paralisia parcial a total, para a reabilitação de pessoas, além de ser uma ferramenta de tecnologia assistiva e também contribuir para o controle de neuro próteses, entre outros. Os sinais de EEG registrados são respostas a estímulos externos, como estímulos sonoros e visuais. Embora os dispositivos IoT baseados em EEG sejam usados atualmente em aplicações de saúde, eles foram desenvolvidos com recursos portáteis e sem fio, principalmente para uso em atividades diárias, muitas vezes em operação de circuito aberto. O foco desta seção será apresentar os dispositivos IoT baseados em EEG mais atuais e mais difundidos no mercado e levantar pesquisas relacionando esses dispositivos a uma ferramenta para a reabilitação de indivíduos.

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4.5.1.Aplicação de EEG - ICC com dispositivos IoT A aplicação de sinais EEG em dispositivos IoT funciona como um código objetivo, intransponível, único e universal. No contexto de ICC, a identidade do sinal EEG fornece uma mensagem única para cada indivíduo e pode ser considerada um código mais seguro do que a identificação da íris ou biometria ao se comunicar com diferentes dispositivos externos. Uma aplicação poderia estar no uso de autenticação de identidade em sistemas IoT, conforme apresentado nos trabalhos de [Huang et al., 2019; Sun, Lo e Lo, 2019], contradizendo estudos que desqualificam o sinal EEG para atingir precisão suficiente em sistemas de reconhecimento de padrões tão avançados, por exemplo [Haselsteiner e Pfurtscheller, 2000; Rahman e Ahmad, 2016; Zhang et al., 2018]. A autenticação de sistemas via dispositivos IoT baseados em sinais EEG (EEG-IoT) pode ser considerada uma aplicação do ramo de cidades inteligentes, que busca integrar todos os sistemas contidos na infraestrutura das cidades com ferramentas de IoT, incluindo saúde. Os dados de EEG pelo dispositivo IoT podem ser manipulados em frentes como clínicas móveis e telemedicina [Farahani, Firouzi e Chakrabarty, 2020]. Em aplicações de saúde, uma arquitetura multicamadas é proposta para garantir que desafios complexos de segurança da informação sejam superados, garantindo a privacidade dos dados do usuário. As quatro camadas são definidas no trabalho de [Farahani, Firouzi e Chakrabarty, 2020]: camada de dispositivo, camada de rede, camada de nuvem e camada humana. Traçando um paralelo com o estudo de caso [Farahani, Firouzi e Chakrabarty, 2020], um mapa da arquitetura do sistema é apresentado para mostrar como a detecção online do estado da atenção de um indivíduo pode ser feita usando uma EEG-ICC. Considerando um fone de ouvido EEG aleatório, os autores propõem que a inteligência do dispositivo IoT deve ser compartilhada com a ‘névoa’ e as partes da nuvem. As características que definem a relevância dessa tecnologia adotada são precisão, razão sinal/ruído, tempo de transmissão dos dados (latência), tempo decorrido para pré-processamento dos dados via hardware e consumo de energia do sistema. Alguns problemas podem surgir considerando essas características, uma vez que nem sempre é viável ter uma grande quantidade de dados sendo gravados e processados em tempo real, bem como o processamento simultâneo desses dados na nuvem, gerando, assim, alto consumo de energia. Os ‘nós de névoa’ podem resolver o processamento de dados em tempo real, mas sem executar várias técnicas de aprendizado de máquina, isso levaria a uma diminuição na precisão. Uma técnica colaborativa é apresentada por [Farahani, Barzegari e Aliee, 2019], em que as informações não se restringem a um dispositivo específico; em vez disso, ele é distribuído pela borda e pela nuvem. Uma rede neural superficial é usada para de-

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tectar padrões de atenção dedicada no EEG do indivíduo no ponto final dos fones de ouvido EEG-IoT, garantindo baixo consumo de bateria. A rede neural convolucional avançada (CNN) é usada no nó de névoa, identificando padrões neurais com precisão máxima, para que os treinamentos de aprendizado de máquina possam ser realizados na nuvem. Usando modelos de aprendizado de máquina na nuvem, é possível enviar as saídas para a borda do sistema. Os autores concluem que esta abordagem garante tempo de resposta, consumo de energia e precisão satisfatórios. Para que o dispositivo IoT execute funções de aprendizado de máquina, a rede neural de três camadas é apresentada no trabalho de [Farahani, Firouzi e Chakrabarty, 2020]. Esta rede executa funções de pré-processamento do sinal (por exemplo, nível de sinal DC, ruído de alta frequência, ruído de baixa frequência e remoção de interferência da linha de energia); identificação de padrões neurais e processamento de sinais de EEG (por exemplo, olhos fechados e presença de ritmo alfa alto, características associadas à atenção focalizada baixa); e aplicação de rede neural no dispositivo IoT, detectando padrões conhecidos de sinais de EEG. Na inteligência da névoa, o nó da névoa converte o sinal EEG em uma imagem equivalente e o alimenta em uma CNN. Os dados do EEG são enviados via Bluetooth para o nó de névoa. Com os dados na nuvem, uma grande carga computacional é aliviada dos nós de névoa e dispositivos IoT. A nuvem também torna possível treinar e melhorar continuamente o modelo e, periodicamente, atualizar os parâmetros do modelo (por exemplo, coeficientes, pesos etc.) até a borda [Farahani, Firouzi e Chakrabarty, 2020]. Na autenticação de sistemas utilizando dados de EEG, é utilizado um paradigma audiovisual, bem como a comunicação sem fio Bluetooth 4.0. Na comunicação inteligente em casas e edifícios, são necessários curto alcance e baixo consumo de energia [Huang et al., 2019]. A fim de adquirir sinais cerebrais específicos, [Huang et al., 2019] induziram padrões de ondas cerebrais alvo e não-alvo, demonstrando as imagens de seus próprios rostos e seus nomes soletrados por suas vozes. O objetivo é gerar potenciais relacionados a eventos (ERPs): o estímulo alvo normalmente gera amplitudes positivas maiores e pode ser melhor processado. O dispositivo Emotiv EPOC foi usado neste estudo, junto com três classificadores usando validação cruzada de 10 vezes para avaliação de desempenho. Com as comparações da precisão calculada, paradigmas visuais ou auditivos únicos, os autores conseguiram obter a autenticação de identidade desejável, com taxas de sucesso próximas a 92%. Os classificadores, uma combinação de aprendizes básicos de Bayes ingênuo, regressão logística e rede neural BP usando o algoritmo ensemble de bagging, foram excelentes em comparação com trabalhos semelhantes [Huang et al., 2019]. O trabalho de [Sun, Lo e Lo, 2019] propõe um sistema de identificação de usuário baseado em EEG composto por uma rede neural convolucional de memória de curto

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prazo 1D. Os resultados experimentais mostraram que a rede proposta tem uma precisão média muito alta de 99,58%, ao usar apenas 16 canais de sinais de EEG, que supera os métodos de identificação de usuário baseados em EEG de última geração [Sun, Lo e Lo, 2019 ] O uso desses sistemas com poucos canais permite que dispositivos baseados em IoT EEG tenham menos eletrodos necessários para atingir um desempenho semelhante, o que poderia reduzir significativamente o custo de sistemas de identificação biométrica baseados em EEG.

4.5.2.Dispositivos EEG-IoT e reabilitação Em 2011, a Organização Mundial da Saúde (OMS) destacou em pesquisa que mais de um bilhão de pessoas, quase 15% da população mundial, enfrentam alguma deficiência em seu dia a dia. Dispositivos baseados em EEG-IoT podem melhorar a qualidade de vida dessas pessoas, oferecendo tecnologias autônomas, confiáveis, resistentes e seguras [Pachori e Gupta, 2020]. Esses dispositivos podem ser usados em controles de seus ambientes / dispositivos diários (como cadeiras de rodas controladas por sinais cerebrais), bem como na reabilitação de deficiências não permanentes (por exemplo, fisioterapia pós-AVC) e terapias (déficits neurológicos, atenção transtorno de déficit / hiperatividade - TDAH - terapia). A abordagem IoT e o registro de sinais neurais em humanos com neurochips foram apresentados pela primeira vez em 2004 [Kaul, Syed e Fromherz, 2004]. O neurochip registra a atividade das células do córtex motor e converte essa atividade em um estímulo que pode ser enviado de volta ao cérebro, medula espinhal ou músculo; este processo estabelece uma conexão artificial que opera continuamente durante o comportamento normal. Esta ICC recorrente cria uma via motora artificial que o cérebro pode aprender a usar para compensar as vias prejudicadas [Domingo, 2012]. No entanto, esta abordagem de sensor invasivo não é viável quando aspectos de interesse não ocorrem em regiões específicas do cérebro (por exemplo, neuroplasticidade, detecção de estado de atenção, emoções, estresse). O EEG de superfície pode oferecer a vantagem do monitoramento em larga escala da atividade neuronal (imagem de um ou mais eletrodos no couro cabeludo) com baixo custo e sem riscos à saúde do indivíduo [Waldert, 2016]. Os principais headsets comerciais de EEG são mostrados na Tabela 1, assim como seus respectivos preços em dólares ($: <US $ 200,00, $$: US $ 200,00 ~ US $ 300,00, $$$:> US $ 300,00 e <US $ 1.000,00), número de canais, taxa de amostragem, tipo de transferência de dados (com ou sem fio), modelo do equipamento e ano de lançamento. Todos os dispositivos possuem eletrodo(s) seco(s), uma vez que é a alternativa mais difundida aos headsets de EEG. Esses dispositivos foram selecionados a partir de uma

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busca identificando os trabalhos mais recentes na literatura que usam dispositivos de EEG prontos para uso em pesquisas com indivíduos saudáveis ou doentes. Normalmente o uso de dispositivos de EEG é voltado para a reabilitação motora de indivíduos, mas a percepção é que com o advento dos dispositivos EEG-IoT, os trabalhos em destaque terão como foco a reabilitação cognitiva. Os preços indicados referem-se apenas ao dispositivo, não considerando custos de acessórios ou software associados.

Table 1. Sistemas de aquisição de sinais EEG comerciais portáteis e de baixo custo usados em aplicações de Neurociência

Empresa

Preço

Taxa de amostragem

N canais

Modelos dos Dispositivos

Ano

Comunicação dos dados

Neurosky (www.neurosky.com)

512 Hz

1/4

Mindset/ Mindwave

2007/ 2011

Sem fio

Emotiv (www.emotiv.com)

128 Hz

5/14

Insight/ EPOC

2014/ 2009

Sem fio

MyndPlay (www.myndplay.com)

$$$

512 Hz

BrainBandXL

2012

Sem fio

OCZ NIA (www.ocz.com)

1 kHz

NIA

2008

Com fio

InteraXon (www.choosemuse. com)

512 Hz

Muse

2014

Sem fio

Melon (www.thinkmelon.com)

512 Hz

EEG headband

2014

Sem fio

PLX (www.plxdevices.com)

512 Hz

XWave Sonic

2011

Sem fio

OpenBCI (www.openbci.com)

$$$

250 Hz

Cyton Board

2017

Sem fio

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As aplicações mais promissoras de EEG-ICCs em neurociência (como tecnologia assistiva e sistemas de reabilitação) são com o desenvolvimento de ICCs baseados em jogos. Os jogos com ICC usam ambientes virtuais recém-desenvolvidos ou existentes controlados ativamente pelo usuário por meio de sinais EEG ou com monitoramento do EEG concomitante ao uso do jogo para fins específicos de pesquisa. Os principais headsets EEG usados nessas interações são Emotiv EPOC (43%), Neurosky Mindset (31%), Melon headband (6%), Neurosky Mindwave (9%) e outros (11%) [Ahn et al., 2014]. A maioria dos trabalhos usa dispositivos Emotiv e Neurosky, pois têm preços mais modestos do que outros para fins de pesquisa. Os paradigmas de controle mais observados com esta distribuição foram estados mentais (35%), imaginação motora (37%), P300 (11%), SSVEP (13%) e outros (4%) [Ahn et al., 2014]. Há uma importante diferenciação entre os sistemas ICC baseados em EEG-IoT para tecnologia assistiva e reabilitação: os sistemas assistivos ICC visam substituir funções perdidas, como comunicação ou função motora, permitir o controle de dispositivos robóticos ou fornecer estimulação elétrica funcional para auxiliar na vida diária; no entanto, os sistemas ICC reabilitadores (também conhecidos como sistemas ICC restauradores ou baseados em neurofeedback) visam facilitar a restauração da função e / ou comportamento do cérebro por meio da manipulação ou autorregulação da atividade neurofisiológica [Chaudhary, Birbaumer e Ramos-Murguialday, 2016]. Os sistemas EEG-IoT (alguns incluídos na Tabela 1) foram explorados em estudos recentes para vários fins, todos no contexto da reabilitação. Alguns exemplos são: auxiliar no tratamento de pessoas com dependência, obesidade, autismo [Carrick et al., 2018] e asma [Berman, 2020]; facilitando o controle cognitivo, proporcionando interação do usuário com o ambiente [Al-Quraishi et al., 2018]; fornecer neuroreabilitação no cenário de TDAH a partir de EEG quantitativo [Snyder et al., 2015; Ratti et al., 2017; Saad et al., 2018]; e o tratamento da epilepsia [Engel, Bragin e Staba, 2018; Sinha, 2018], doença de Alzheimer, lesão cerebral traumática e transtorno de estresse pós-traumático [Ratti et al., 2017]. Os contextos de prevenção e diagnóstico de dependência também são explorados em cuidados de saúde baseados em IoT EEG, encontrados em trabalhos para fins de pesquisa e casos que não envolvem medicamentos, por exemplo em [Berman, 2020] e MindMaze® (www.mindmaze.com). O uso desses sistemas em um ambiente hospitalar, como o ambulatório, foi descrito como mais viável usando eletrodos secos usando g.tec®, g.SAHARA®, série Wearable Sensing DSI®, Cognionics® e headsets EEG da imec® [Grundlehner e Mihajlović, 2018]. Empresas como ANT Neuro®, Neuroelectrics®, Advanced Brain Monitoring (ABM) ®, BioSemi®, mBrainTrain®, BrainProducts®, Compumedics Neuroscan®, Mitsar®, EGI

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Philips® também oferecem produtos, com diferentes opções e modelos, que incluem tecnologia baseada em EEG-IoT, com eletrodos secos e muitas opções de preço (de US $ 1.000,00 a US $ 25.000,00+). [Schiff et al., 2016] encontraram soluções para o uso do Emotiv EPOC® com fins clínicos. Os principais paradigmas de estímulo para gerar potenciais neurais relacionados aos eventos observados nos estudos são os paradigmas auditivos e visuais [Pinegger et al., 2016], conforme mencionado anteriormente neste capítulo. No entanto, paradigmas menos comuns também são destacados em vista de seus resultados promissores, como “atenção velada e aberta” (overt and covert attention) e “intenção de movimento discreto” (discrete movement intention) [Abiri et al., 2019]. Na maioria dos estudos destacados, pouco é explicado em termos da confiabilidade das plataformas utilizadas nos estudos, sendo o foco principal a precisão do processo de classificação dos sinais de interesse. Um aspecto comum no uso prolongado de headsets EEG-IoT é a associação com a fadiga do usuário, bem como o declínio na qualidade do sinal gravado. Uma forma de minimizar a fadiga do usuário seria registrar o sinal de interesse sem o treinamento prévio do sistema ICC. Gravar sinais cerebrais por longos períodos pode criar problemas de fadiga nos participantes da pesquisa e uma queda na qualidade do sinal com o uso prolongado de eletrodos secos. Os próprios sinais de EEG podem indicar as consequências do uso do EEG headset por longos períodos, por meio da carga de trabalho associada a essas tarefas [Zarjam, Epps e Lovell, 2015]. A diminuição na qualidade do sinal de EEG registrado pode ser devido à fragilidade dos eletrodos, bem como à interface eletrodo-pele mais propensa a ruídos devido à ausência de elemento não eletrólito. Autores [Ratti et al., 2017] minimizam a fadiga e o desconforto ao definir o uso EEG headsets por menos de 20 minutos. Quanto à questão pertinente dos eletrodos secos, eles têm se apresentado como uma alternativa moderna e fácil ao padrão ouro dos eletrodos úmidos/molhados. No entanto, a impedância de contato eletrodo-pele é muito maior em eletrodos secos e tem componentes capacitivos mais dominantes; maior tempo de estabilização e interface instável ao longo do tempo. Para avaliar adequadamente a qualidade do contato e as mudanças ao longo do tempo, monitorar a impedância do contato durante a gravação completa é essencial [Mathewson, Harrison e Kizuk, 2017; Ratti et al., 2017; Grundlehner e Mihajlović, 2018]. Os sistemas modernos com eletrodos secos podem alcançar uma qualidade semelhante aos sistemas convencionais de EEG com eletrodos úmidos, tanto para pesquisa quanto para contextos clínicos [Kam et al., 2019].

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4.6.Impactos econômicos e sociais Recentemente, o mundo está mostrando um aumento significativo na expectativa de vida da população [Hansen and Lønstrup, 2015]. Como resultado, os custos com saúde cresceram também, já que quanto mais velha a população se encontra, maior o custo com cuidados médicos e tratamentos. Além de problemas recorrentes da idade, os custos com a saúde também aumentam devido a doenças específicas que geralmente afetam pessoas mais velhas, como AVE e doenças cardiovasculares [Houghton et al., 2016]. Um estudo feito por Vieira [Vieira et al., 2019] analisou o custo do tratamento do AVE em hospitais privados no Brasil. Eles analisaram 173 pacientes e encontraram uma média de custo de US$ 3,827.00, por paciente, considerando o período que o paciente fica dentro do hospital. Porém, no caso do AVE, o paciente ainda é submetido a vários tratamentos fisioterapêuticos para que ele consiga recuperar ou minimizar as consequências desse trauma. Custos com fisioterapia se tornam então muito altos, especialmente para o SUS (Sistema Único de Saúde), no caso do Brasil. A inserção da IoT na saúde é um diferencial que precisa ser altamente aplicada, inclusive no setor público. Com os dispositivos utilizados para reabilitação, os custos do tratamento de AVE tendem a reduzir, já que por meio da utilização de jogos sérios e sensores de rastreio, os pacientes ficam mais motivados, fazendo com que a terapia seja mais rápida e eficaz. Além da tecnologia, alguns tratamentos e atendimentos podem ser realizados na casa do paciente, reduzindo ainda mais os custos. Outro problema causado pelas sequelas de algum tipo de lesão (como AVE) é a taxa de depressão entre os pacientes que convivem com as deficiências decorrentes dessa lesão. O estudo proposto por [Narushima and Robinson, 2002] mostrou que a depressão é a desordem emocional mais comum entre os sobreviventes, atingindo cerca de metade dos pacientes e durando por mais de três anos. Nesse contexto, as tecnologias como jogos sérios podem ajudar a aumentar a qualidade de vida dos pacientes, já que apesar de seu propósito primário ser a reabilitação, eles ainda são uma forma de entretenimento e podem deixar os pacientes mais motivados no processo e reabilitação. Alguns dispositivos, como as luvas, podem ajudar na realização de atividades cotidianas, levando os pacientes a ter maior independência, afetando diretamente a sua qualidade de vida. A Lei nº 12.401, de 28 de abril de 2011, institucionalizou a Avaliação de Tecnologia em Saúde (ATS) como critério indispensável para a tomada de decisão sobre a incorporação de tecnologias em saúde no SUS e oficializou a participação da sociedade civil

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(e, consequentemente, dos pacientes) no processo de incorporação de tecnologias ao sistema público de saúde no Brasil [Silveira Silva, 2016]. Tecnologias em saúde referem-se à aplicação de conhecimentos para promover saúde, prevenir e tratar doenças e reabilitar pessoas. São exemplos de tecnologias em saúde: medicamentos, produtos, procedimentos, sistemas organizacionais, educacionais, de informação e apoio à saúde, programas e protocolos assistenciais por meio dos quais a atenção à saúde é prestada à população. A ATS tem como objetivo fornecer informações para a tomada de decisão e tem como base a ciência e o método científico. É uma ferramenta eficaz para avaliar o conhecimento disponível, entender melhor o uso de uma tecnologia, bem como esclarecer informações do estado da arte sobre uma determinada condição clínica ou decidir quais tratamentos um sistema de saúde deve oferecer, de acordo com suas características e necessidades [Silveira Silva, 2016]. A Comissão Nacional de Incorporação de Tecnologias no Sistema Único de Saúde foi criada em 2011 por meio de Lei Federal e regulamentada pelo Decreto Presidencial nº 7.646 / 2011, que estabelece novas regras para a incorporação de tecnologias em saúde no SUS. Tem como objetivo auxiliar o Ministério da Saúde na incorporação, alteração ou exclusão de novas tecnologias em saúde, bem como na criação e alteração de protocolos clínicos e diretrizes terapêuticas [Ministerio da Saude, 2020]. A Comissão é coadjuvada pelo Departamento de Gestão e Incorporação de Tecnologias e Inovação em Saúde, criado pelo Decreto nº 7.797 / 2012, revogado pelo Decreto nº 9.795 / 2019, e alterado pelo Decreto nº 9.816 / 2019. O departamento é composto e subdividido em seções e tem como missão qualificar o processo decisório na avaliação de tecnologias em saúde, buscando promover e proteger a saúde da população brasileira, melhor alocar os recursos disponíveis e reduzir as desigualdades regionais. A visão do departamento é ser reconhecida pela excelência na gestão e incorporação de tecnologias em saúde, considerando o desenvolvimento tecnológico e as transformações sociais para um Brasil saudável [Ministerio da Saude, 2020]. Nesse contexto, o Sistema Único de Saúde (SUS) é um setor de saúde composto por diversos órgãos públicos e privados. O sistema público, o sistema de assistência médica suplementar (planos privados) e o sistema de desembolso direto para os serviços de saúde têm o grande desafio de tornar os produtos e soluções acessíveis aos usuários de ambos os órgãos. Esses desafios ajudam a desenvolver soluções que contribuam para tornar a alocação de recursos mais transparente e eficiente, minimizando desperdícios, diminuindo custos para o SUS e para o sistema suplementar [Ministerio da Saude, 2018].

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Segundo estudo do Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social [BNDES, 2020] a aplicação da tecnologia IoT pode trazer ao Brasil, até 2025, cerca de US $ 200 bilhões em ganhos econômicos diretos e ganhos indiretos (excedente do consumidor). A evolução da tecnologia de IoT possibilitou a criação de inúmeras aplicações de interesse para o setor saúde, e se apresentou como uma oportunidade tecnológica para o Brasil incluir os sistemas do SUS por meio de um integrador independente. Isso permitirá o compartilhamento de dados entre sistemas de informação adotados por prestadores de serviços de saúde públicos e privados, partindo da solicitação médica da conduta do paciente, com foco na segurança do paciente e, portanto, na melhoria do estado de saúde e satisfação do paciente da população. Nesse sentido, este trabalho mostra que a Saúde 4.0 no Brasil precisará ser devidamente implementada, levando-se em consideração critérios tecnológicos e regulatórios, bem como aqueles relacionados à questão da preservação da segurança da informação. Se a Saúde 4.0 se concretizar, trará ganhos de produtividade ao sistema e permitirá maior controle sobre a utilização dos recursos nos estados e municípios, principalmente os participantes do SUS, oferecendo melhor aproveitamento dos recursos, possibilitando a superação dos desafios decorrentes do envelhecimento da população [Ministerio da Saude, 2018]. Souza et. al [Souza and Souza, 2018] afirmam que, segundo as competências da Comissão Nacional de Incorporação de Tecnologias no Sistema Único de Saúde, seus integrantes são fundamentais para a tomada de decisão de incorporação de tecnologias no Sistema Único de Saúde. Porém, na perspectiva de outros autores, o entendimento é que a aplicação das leis e a efetiva alocação de recursos dependem da participação política da população. É fundamental estimular o empoderamento da população, para que sejam obedecidas as legislações vigentes, inclusive as relativas ao direito de acesso à tecnologia assistiva [Caro et al., 2014].

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4.7.Conclusão A IoT compõe um conjunto de tecnologias que permitem que uma ampla gama de coisas interajam e se comuniquem entre si usando tecnologias de rede. Nesse capítulo foi possível avaliar e discutir o atual estado da arte das tecnologias de IoT na reabilitação. Além disso, entender como funcionam essas tecnologias e a utilização de sensores para reabilitação, prevenção, diagnóstico e avaliação do AVC. Também foram apresentados os avanços em sensores e sistemas de eletroencefalografia para a reabilitação, por meio de IoT. Num futuro próximo, a popularização do sistema de reabilitação inteligente na reabilitação clínica, que integra hospitais, centros de reabilitação, comunidades e lares comuns, se tornará uma realidade. Nesse sentido, pode-se concluir que é de extrema importância a implementação de planejamento em IoT para o SUS, prezando manter a qualidade dos serviços ofertados.

Agradecimentos Os autores agradecem a Kathryn Long Selzer por sua contribuição na edição e revisão do manuscrito, cujo auxílio foi fundamental para a melhoria da qualidade do documento final. À CAPES pelo suporte financeiro – Código 001.

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CAPÍTULO 04 - Avanços da IoT em Sistemas de Reabilitação

5. IMPACTO DAS NEUROTECNOLOGIAS EMERGENTES NA SAÚDE 4.0 Ivanna Trícia Gonçalves Fernandes1, Patrícia Mayara Moura da Silva1.2 , Bárbara Osanilda dos Santos Meneses1, José Micael Delgado Barbosa3, Junio Alves de Lima1, Hougelle Simplício4, Fabrício Lima Brasil4, Edgard Morya4.

1. Mestre em Neuroengenharia (IIN-ELS). 2. Doutoranda em Fisioterapia (UFRN). 3. Mestrando em Neuroengenharia (IIN-ELS). 4. Docente do Programa de Pós-graduação em Neuroengenharia, Instituto Internacional de Neurociências Edmond e Lily Safra (IIN-ELS), Instituto Santos Dumont (ISD). Avenida Alberto Santos Dumont, 1.560 - Zona Rural, Macaíba - RN, 59280-000, Brasil.

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Abstract The advancement of technological development should not only be based on the production chain automation, city urbanization and human comfort, it is substantial that this progress is capable of providing autonomy and well-being. Health 4.0 is punctuated by the physiological, behavioral and environmental data collection through mobile devices and connecting them to health systems that collaborate with the healthcare services, allowing for advanced care, disease prevention and the rise of smart cities. The challenge has been to create technologies that can integrate databases (Big Data), Internet of Things (IoT), wearable sensors, real-time data processing and smaller batteries. The formation of multidisciplinary training for health professionals is a key point for the technologies of the future. Key-words: Neurotechnology, Health 4.0, Neuroengineering, IoT.

Resumo O avanço do desenvolvimento tecnológico não deve somente pautar a automatização da cadeia produtiva, urbanização das cidades e conforto humano, é substancial que este seja capaz de fornecer autonomia e bem-estar. A saúde 4.0 é pontuada pela coleta de dados fisiológicos, comportamentais e ambientais através de dispositivos móveis e conectando esse a sistemas de saúde que possam colaborar com os serviços de profissionais da saúde, permitindo atendimentos eficazes, prevenção de doenças e ascensão das cidades inteligentes. O desafio tem sido criar tecnologias que possam integrar bancos de dados (Big Data), internet das coisas (IoT), sensores vestíveis, processamento de dados em tempo real e baterias menores. A reestruturação da formação multidisciplinar dos profissionais ligados à saúde é um ponto-chave para as tecnologias do futuro. Palavras-chave: Neurotecnologia, Saúde 4.0, Neuroengenharia, IoT.

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5.1.Introdução A saúde é um dos 17 Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) estabelecidos em 2015 pelas Nações Unidas que exige a união de diversos esforços, governamental, científico, acadêmico e de toda sociedade. A preocupação mundial tem priorizado o desenvolvimento de recursos, políticas e estratégias para promover o objetivo 3: “assegurar uma vida saudável e promover o bem-estar para todos, em todas as idades” [Mundo, 2016]. Políticas de desenvolvimento de sociedades industrializadas e urbanizadas devem considerar o crescente processo de envelhecimento populacional não apenas pelo prisma biofisiológico, mas também pela convergência dos fatores ambientais, sociais, culturais e econômicos, para que seja colocado em prática, não apenas o controle de doenças, mas principalmente, o completo bem-estar físico, psíquico e social, como preconizado pela Organização Mundial de Saúde (OMS) [OMS, 2011]. Entre os anos de 1997 e 2017 as desordens neurológicas passaram da 10a para a 5a posição no ranking de causas de morte global (Figura 1, GBD Compare Viz Hub) e o envelhecimento populacional pode aumentar ainda mais esse impacto nas próximas décadas.

Figura 1. Distribuição global das principais causas de óbitos em 1997 e 2017. As desordens neurológicas avançaram 5 posições nestas duas décadas.

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Políticas públicas devem mitigar imediatamente os riscos e o impacto dos distúrbios neurológicos priorizando o desenvolvimento de pesquisas e tecnologias acessíveis [Feigin et al., 2020]. Anualmente nos Estados Unidos mais de 100 milhões de pessoas são acometidas por alguma desordem neurológica, e o impacto econômico das principais desordens totalizam aproximadamente US$ 800 bilhões [Gooch et al., 2017] (Figura 2).

Figura 2: Custo anual nos EUA das principais doenças neurológicas (Alzheimer e outras demências, dor lombar crônica, acidente vascular cerebral (AVC), lesão cerebral traumática, enxaqueca, epilepsia, esclerose múltipla, lesão traumática da medula espinhal e doença de Parkinson). Valores em dólares convertidos em 2014 usando o índice de preços ao consumidor de todos os itens para custos não-médicos (indiretos). Os custos diretos foram convertidos usando o índice de preços médicos [adaptado de Gooch et al., 2017].

Vivemos hoje o final da IV Revolução Industrial (Figura 3), caracterizada pela implementação de novas tecnologias, processamento inteligente de dados e equipamentos com novas estratégias de produtividade e inovação industrial [Santos et al., 2018], além de infraestrutura de comunicação baseada em banco de dados (Big Data) e na Internet das coisas (IoT). A constante coleta, armazenamento, organização e análise de dados permite que esses sejam transformados em informações importantes para otimizar a tomada de decisões e o desempenho [Romero et al., 2016; Santos et al., 2018]. IoT é a fusão entre a internet e a tecnologia digital com a indústria tradicional, possibilitando a

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interação entre o mundo físico e o digital em que equipamentos inteligentes conectados à internet são capazes de monitorar, analisar e interpretar informações coletadas em tempo real [Romero et al., 2016].

Figura 3. Evolução da indústria 1.0 a 5.0 com os correspondentes anos de expectativa de vida (colunas) e população global acima de 60 anos em bilhões. Fonte: https://population. un.org/

No âmbito da saúde, a revolução atual é conhecida como saúde 4.0 e termos como “saúde móvel” ou “mHealth” (termo do inglês mobile health) têm-se tornado cada vez mais frequentes em referência às diversas prestações de serviço de saúde por meio de dispositivos móveis [Helbostad et al., 2017], como telefones celulares, dispositivos de monitoramento, assistentes pessoais ou digitais, entre outros [OMS, 2011]. Esse novo conceito é baseado em tecnologias que o indivíduo usa como adereço e auxílio durante suas atividades de vida diária, sejam celulares do tipo smart e/ou sensores vestíveis como smartwatches que apresentam funcionalidades como monitoramento contínuo de dados biológicos, comportamentais e ambientais [Helbostad et al., 2017; Gambhir et al., 2018]. Os sistemas de sensores presentes nesses dispositivos incluem desde sensores de movimento (acelerômetros, giroscópios, magnetômetros), até sensores de medição de frequência cardíaca, quantidade de passos, e geosensores (GPS) que rastreiam a localização geográfica do indivíduo [Helbostad et al., 2017]. Assim, a saúde móvel possibilita a monitorização da saúde de forma individual e coletiva, auxiliando cuidadores e profissionais da saúde na supervisão do paciente e detecção de ocorrências inesperadas.

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Entretanto, em meio a esse paradigma tecnológico, a desigualdade social ainda concerne dificuldades ao acesso de serviços com tecnologias mais avançadas, sendo o conhecimento e a oferta desses serviços mais acessíveis apenas por uma parcela da população brasileira. Isso demonstra que os fundamentos de integralidade e equidade do Sistema Único de Saúde (SUS) são teorizados, porém não praticados em sua totalidade. Um aspecto importante no panorama do avanço tecnológico na saúde brasileira vem sendo visto durante a pandemia do novo coronavírus (SARS-CoV-2), existindo um anseio de desenvolver tecnologia de baixo custo para que a acesso seja igualitariamente disponível, o que emerge a necessidade de maiores investimentos em tecnologias mHealth.

5.2. Dispositivos de Saúde 4.0 5.2.1. Smart Life - o uso da Internet das coisas (IoT) O uso da IoT nas cidades permite à integração entre as Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC) e as funções urbanas que envolvem desde o ambiente ecológico até tecnologias de energias, formando, assim, uma cidade inteligente [Park et al., 2018; Lee et al., 2020]. Com o constante crescimento das áreas urbanas, surge a necessidade de solucionar problemas como o gerenciamento adequado do tráfico e controle ambiental. O conceito de cidade inteligente veio para tentar solucionar esses problemas por meio principalmente de tecnologias baseadas no conceito da IoT [Park et al., 2018]. A infraestrutura de uma cidade inteligente pode ser vista na Figura 4.

Figura 4. Infraestrutura de uma cidade inteligente [adaptado de Mohanty et al., 2016].

Uma vez que a IoT permite a interação com ampla variedade de objetos, como sensores vestíveis, smartphones, veículos, eletrodomésticos e câmeras de vigilância, novos serviços poderão ser desenvolvidos para os cidadãos, empresas e governos [Kankanhalli et al.,

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2019]. Com aplicações em diferentes domínios no contexto de uma cidade, como nos serviços públicos, saúde, educação, segurança pública, entre outros. A IoT não se trata apenas da conexão entre os diversos dispositivos, mas também, atrelado a inteligência artificial (IA), inclui previsões dos dados coletados que poderão auxiliar na resolução e automatização de um problema sem que haja intervenção humana [Kankanhalli et al., 2019]. Além disso, junto com a IA poderão ser aplicados em diferentes setores, incluindo governo inteligente e hospitais inteligentes. O conceito de governo inteligente tem o intuito de inovar procurando soluções de como o governo pode alcançar um melhor envolvimento e responsabilidade do cidadão [Kankanhalli et al., 2019]. Atualmente os grandes desafios do governo inteligente são a falta de padrões técnicos da indústria de IoT, a privacidade e a segurança dos dados. A falta de padrões técnicos gera uma variação de hardware e softwares com tecnologias inconsistentes entre si, o que dificulta o compartilhamento dos dados e sucesso de aplicação da IoT. Já em relação à privacidade dos dados, a dependência da internet deixa os dados coletados de certa forma vulneráveis a ameaças de segurança cibernética [Ahmadi et al., 2018; Kankanhalli et al., 2019] e envolvem questões delicadas de consentimento dos dados. No contexto da IoT, o usuário apresenta-se no início e no final da arquitetura do sistema. Sendo as várias características dos dados coletados, de forma individual, analisadas por diversos algoritmos e aplicadas em diferentes contextos para suprirem a demanda do usuário. Se essa demanda for relacionada à saúde, no âmbito individual, o intuito dessa aplicação será otimizar os serviços tradicionais existentes, já no âmbito das cidades inteligentes será reduzir custos em termos de gestão pública [Meijer et al., 2016]. Além disso, os dados coletados e armazenados de diversos usuários [Romero et al., 2016] poderão ser usados para criar protocolos de saúde mais precisos para a população, por exemplo, criar formas eficientes de detecção de acidentes domésticos e acionamento automático dos serviços de saúde. Dado o grande potencial do uso de tecnologias baseadas em IoT, o número de pesquisas e desenvolvimento de aparatos tecnológicos baseados nesse conceito tem crescido. Contudo, ao mesmo tempo, em que o desenvolvimento de tais dispositivos pode refletir de uma forma positiva na vida e saúde das pessoas, interagindo até na tomada de decisão em áreas distintas, o mesmo também enfrenta diversos desafios, tais como gerenciamento, análise, privacidade e segurança dos dados. As cidades estão se tornando inteligentes, não apenas em termos de automatizar as funções do dia a dia das pessoas e sistemas de tráfego, mas também em apresentar maneiras de monitorar, compreender, analisar e planejar a cidade. Com o intuito de promover a equidade e qualidade de vida aos cidadãos em tempo real [Meijer et al.,

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2016]. Atuar com muitos dados de forma que se tenha respostas em tempo real é papel fundamental do Big Data que gerencia a complexidade e a variedade de dados coletados ao longo do dia [Romero et al., 2016]. Em aplicações de monitoramento médico, smart home, e sistemas de controle, é possível notar inúmeros sensores interconectados e dispositivos de conexão e controle. A gama de dados gerados por todos os sensores e dispositivos requer um sistema de gerenciamento dos dados que seja capaz de decodificar pequenas nuances nos dados e distinguir se houve algum tipo de inadequação nos sinais recebidos, caso esses dados não sejam interpretados da maneira correta, podem causar uma desordem no sistema. Por exemplo, se um sensor médico passar a enviar dados incorretos, a interpretação do profissional de saúde será diretamente impactada, e isso poderá prejudicar a tomada de decisão no protocolo médico que deverá ser adequado ao uso a partir das características do paciente. A flexibilidade dos sistemas IoT precisa permitir o mapeamento para que um modelo genérico de sistemas possa ser gerado e assim fazer integração das informações com diferentes serviços, o que pode variar entre informações de sensores para infraestruturas de redes, aplicativos móveis à Big data e, até mesmo, de análise de dados para modelo preditivo [Farahani et al., 2018]. Essa característica dá a liberdade ao usuário de acesso facilitado às informações de seu interesse, como o monitoramento de serviços de transporte, comparação de produtos e serviços oferecidos. Tendo em vista a manutenção da qualidade dos serviços para os usuários, os padrões técnicos dos sistemas IoT devem ser desenvolvidos com o intuito de especificar o tipo de informação que será manipulada, o processamento e a comunicação entre os sistemas. Pode-se dizer que para uma aplicação IoT tenha sucesso, é necessária uma padronização no seu design, pois assim fornecerá interoperabilidade, compatibilidade, confiabilidade e operações eficazes em escala global [Xu et al., 2014]. A integração de diferentes sistemas proporcionados pela arquitetura orientada a serviços (SOA, Service Oriented Architecture) aplicada à IoT precisa ter multi-camadas distintas para ter a capacidade de comportar dados de diferentes características (Figura 5) [Xu et al., 2014]. Essa multicamada é caracterizada em quatro tipos de camadas: interface, serviço, rede e sensor. Na camada sensorial, todos os sensores, sistemas sensoriais, etiquetas de Identificação por radiofrequência (RFID, Radio-Frequency IDentification) e sistemas inteligentes passam a capturar e compartilhar entre si dados do usuário, o que aprimora o desenvolvimento do sistema inteligente de análise de dados e permite a arquitetura IoT ter uma noção mais detalhada do espaço e das coisas. A principal função da camada de rede é fazer conexão dos dados recebidos, ou seja, é a principal ponte de conexão entre os sistemas e os dados coletados entre os sensores. Além de ser

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a principal fonte de conexão, a rede também é capaz de adicionar informações de outras estruturas de redes. A camada de serviço é baseada na tecnologia middleware, onde estão concentradas as funcionalidades que integram serviços e aplicações IoT com o intuito de proporcionar economia computacional para a plataforma. Enquanto isso, a camada de interface enfrenta inúmeros desafios de compartilhamento de informação e comunicação entre sistemas, dado a heterogeneidade de protocolos de desenvolvimento.

Figura 5: Diagrama de interação de sistemas SOA (arquitetura orientada a serviços) e IoT (internet das coisas).

Com o intuito de conseguir explorar o poder de sistemas IoT na área da saúde é necessário identificar as operações em cada um dos três âmbitos que estão envolvidos no processo de monitoramento do paciente: (i) grandes organizações de saúde, como hospitais; (ii) pequenas clínicas e sistemas de auxílio à saúde, como UPA e UBS; (iii) ambientes não clínicos, como casas, comunidades e áreas rurais sem assistência médica [Farahani et al., 2018]. Para integrar todos esses diferentes campos, é necessário utilizar uma grande rede de sistemas interconectados que seguem protocolos de dados semelhantes. Como citado anteriormente, a IoT é a interconexão de sensores, atuadores, telecomunicações, computação em nuvem e Big data através da internet para oferecer serviços baseados em uma estrutura de mudança de paradigma. Contudo, os desafios dentro da construção desses sistemas tornam a sua aplicação um processo complexo para atender todas as necessidades encontradas, uma vez que suas operações precisam

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ser computacionalmente econômicas, confiáveis e de fácil entendimento, uma vez essas características sejam alcançadas, outras áreas poderão ser afetadas produzindo um ecossistema autossustentável para todos os desafios encontrados no monitoramento e análise dos dados do paciente. O crescimento dos ecossistemas IoT tem levado a vários questionamentos concernentes aos fluxos de processos, otimização do processamento dos dados e aumentar a velocidade de armazenamento. Uma das principais propostas para o aprimoramento desses sistemas é a análise de dados próxima dos dispositivos, diminuindo assim o tempo para resposta. Atualmente, na nuvem, cerca de um terço dos dados são processados na fonte, mas com os rápidos avanços na tecnologia isso pode ser alterado. Portanto, diariamente há a necessidade de alteração dos protocolos de trocas e análises de dados. Uma das formas propostas é a computação em névoa que distribui, de forma horizontal, recursos e serviços de computação, armazenamento, controle e rede armazenados em qualquer lugar da nuvem. Assim, o principal foco é o processamento dos dados mais perto de sua origem, ou seja, na extremidade do sistema, através de um processo contínuo de computação e armazenamento de dados. Visto isso, existem sistemas eHealth que utilizam de tais tipos de tecnologias em que sua arquitetura é baseada em um sistema multicamada com três camadas principais: camada eHealth IoT de sensores, camada eHealth IoT de névoa e camada eHealth IoT da nuvem (Figura 6).

Figura 6: Arquitetura eHealth IoT (adaptado de Farahani et al., 2018).

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Na camada de sensores do modelo eHealth da IoT é possível visualizar inúmeros dispositivos médicos inteligentes que possibilitam que os indivíduos monitorem sua saúde em tempo real em qualquer equipamento eletrônico, seja um computador ou um dispositivo móvel, e sincronizem os dados de forma segura com plataformas de eHealth. O processo para que isso aconteça é bem simples, o usuário precisa fornecer uma conexão utilizando algum protocolo de comunicação adequado para um gateway ou um fog node, em que haja uma variedade de protocolos de Redes de Área Pessoal (PAN, Personal Area Networks) e redes de sensores sem fio (RSSF). Geralmente, os sensores são divididos em duas categorias: sensor físico, ou seja, qualquer aparelho com fiação ou sistema wireless que pode ser usado para monitoramento digital dos pacientes; e sensores virtuais que são definidos como softwares ou aplicações móveis que coletam informações dos pacientes e pode abranger aplicativos de monitoramento remoto, consulta remota, diagnóstico, registro de saúde do paciente, nutrição e referência médica. Na camada de névoa, é possível notar a preocupação com a análise de dados sensíveis ao tempo através de nós de névoa como, por exemplo, os dados de eletrocardiograma (ECG) de um infarto do miocárdio. Um nó de névoa é definido como uma arquitetura que engloba o processamento, armazenamento e conectividade de rede, onde todo o processo de filtragem e compactação dos dados acontecem com o intuito de aprimorar a transmissão de dados para a nuvem e selecionar os dados mais pertinentes ao paciente, uma vez que não é viável o envio de enormes quantidades de dados de milhares de pacientes. Por fim, a camada da nuvem garante inúmeros benefícios, dentre os quais é possível citar: (i) conectividade entre sistemas o que possibilita uma flexibilidade na escolha dos métodos de comunicação que são mais adequados aos dados; (ii) gerenciamento eficiente de dados, usuários e equipamentos através do compartilhamento de dados; (iii) implementação de uma gama de serviços, tais como painéis de dados, Big data analytics e integração de estruturas. A Figura 7 apresenta um exemplo de possíveis componentes da camada.

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Figura 7: Exemplo de arquitetura da camada de névoa.

Como já foi apresentado, a versatilidade de tais sistemas possibilita inúmeras aplicações, que vai desde o monitoramento de batimentos cardíacos até a análise e compartilhamento de dados de pacientes para predição do avanço de doenças. Independentemente dos desafios encontrados no armazenamento, na escolha de dados pertinentes, na escalabilidades de sistemas, na padronização dos protocolos de desenvolvimento, nas interfaces homem-máquina (IHMs) e na segurança de dados, não se pode negar que o desenvolvimento de sistemas interconectados baseados na tecnologia IoT é uma grande oportunidade para inovação nos sistemas médico-hospitalares e trará grandes benefícios para profissionais da saúde e demais usuários.

5.2.2. Tecnologias implantáveis e não implantáveis - Sensores e estimuladores Estima-se que a partir de 2050, a população em geral estará imersa em demandas tecnológicas das mais diversas áreas e para acompanhar essas demandas, a sociedade deve se adaptar gradativamente. Essa onda crescente está sendo acelerada pelo desenvolvimento de nanocomponentes biocompatíveis que tornará as análises de dados biológicos mais acurados de forma mais econômica [Garden et al.,2016]. Sendo assim, a saúde 4.0 já está redefinindo soluções que possibilitam dispositivos específicos serem vinculados à rotina de diagnóstico de doença, tratamento e monitoramento da condição do paciente, como: dispositivos IoT, sensores, atuadores, chipsets e recursos de processamento de dados [Lobo, 2017; Meneses et al., 2019]. Dispositivos inteligentes vêm sendo usados em aplicações interativas com mais frequência a cada dia que se passa e são capazes de monitorar dados fisiológicos em tempo real e com precisão, por meio de sensores fisiológicos que medem variações físicas

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locais, importantes para o controle dos dados e monitoramento do desempenho do usuário [Nittala et al., 2020]. Também, podem atuar como modificadores/estimuladores da região controlada [Thomazini, 2005]. Uma categoria de sensores que tem ganhado notoriedade em seu desenvolvimento é de dispositivos vestíveis. Estes dispositivos são caracterizados pela sua acessibilidade e ergonomia dado aos avanços em seus microssistemas [Heikenfeld et al., 2018]. Contudo, ao mesmo tempo em que as plataformas de hardware tornam essas ferramentas cada vez mais acessíveis de implementação, ainda existem inúmeros desafios no desenvolvimento das interfaces vestíveis, dentre as quais, um dos mais recorrentes é o desenvolvimento de um modelo que consiga garantir a aceitabilidade para uso contínuo e a garantia de conforto do usuário [Nittala et al., 2020]. Pensando nisso, novos modelos de sensores estão sendo desenvolvidos envolvendo a impressão de dispositivos que podem ser acoplados a pele de forma adesiva, um exemplo é o PhysioSkin (Figura 8) que permite a captura de sinais de EMG, ECG e condutância dérmica. Contudo, as tecnologias vêm se aprimorando cada vez mais em prol de diagnosticar e prever o maior número de patologias possíveis.

Figura 8. (a) PhysioSkin pertence a uma categoria de impressoras que permite a fabricação digital de adesivos de detecção eletrofisiológicos personalizados para monitoramento de EMG, ECG e EDA. (b) Sensor vestível aplicado à pele customizado à necessidade do usuário. (c) Vestimenta esportiva de monitoramento e análise de condicionamento físico através da captura de sinais de frequência cardíaca e movimentos musculares. (d) Sinal bruto da frequência cardíaca capturada a partir de uma tatuagem temporária [Nittala et al., 2020].

Tendo em vista o conforto do usuário e a usabilidade de sistemas de monitoramento, grandes investimentos têm sido feitos no desenvolvimento de tecnologias que unem o conceito de boa aparência e monitoramento remoto. A praticidade de tais dispositivos beneficia a todos os usuários que ao adquirir o produto, tem acesso a uma gama de funcionalidades e um melhor gerenciamento de informações concentradas em apenas um dispositivo. Um dos grandes exemplos desses dispositivos são as pulseiras inteligentes, tal como os smartwatches que são capazes de monitorar os batimentos cardíacos, calcular o número de passos, conectar a sistemas móveis, dentre outras características. Na Figura 9 é possível ver alguns exemplos de sensores e sistemas vestíveis já disponíveis e suas áreas de aplicação.

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Figura 9. Exemplos de sensores móveis vestíveis e suas áreas de aplicação. Os sistemas de aplicação viscerais tendem a analisar funções químicas através da análise de fluidos corporais; na aplicação no sistema respiratório, temos a análise da taxa de oxigênio no sangue, tal como a análise da capacidade respiratória do usuário; na área muscular e atividade física, há a produção de dispositivos que possam analisar os batimentos cardíacos, calcular o gasto calórico e auxiliar o usuário a manter um monitoramento em tempo real da sua atividade física; na área cerebral tem inúmeros sistemas de análise dos sinais cerebrais, predição de doenças e monitoramento remoto de usuários com algum tipo de neuropatia; para o sistema cardiovascular temos o monitoramento e a análise dos sinais cardíacos para predição e monitoramento em tempo real de doenças e atividades físicas dos usuários. UCB - University of California Berkeley; EUT - Eindhoven University of Technology.

Contudo, os dispositivos não estão apenas sendo usados ou vestidos, eles estão sendo implantados no sistema nervoso (encéfalo e medula), servindo de comunicação, monitoração e adequação (modulação) da área de implante [Schwab, 2019]. Dispositivos como esses, têm sido utilizados para auxiliarem pacientes, como mostra a Figura 10.A que ilustra um tratamento alternativo para Insuficiência Cardíaca (IC) que utiliza um Dispositivo de Assistência Ventricular (DAV). Por ser um dispositivo invasivo, o DAV substitui a função de um dos lados do coração (esquerdo e/ou direito) para garantir o desempenho cardíaco. Atualmente, a 3ª geração de DAVs representa a maior parte de pesquisas desenvolvidas na área, que utilizam bombeamento sanguíneo de fluxo contínuo e de modo centrífugo [Malchesky, 2013; Bock et al., 2015].

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Figura 10. A. HeartMate 3 Heart Pump (THORATEC INC); B. Desfibrilador Cardiovascular Vestível [Klein; Goldenberg; Moss, 2013].

Outra aplicação para a mesma problemática pode ser tratada de forma não invasiva. O Desfibrilador Cardiovascular Vestível (DCV), ilustrado na Figura 7B, monitora alterações ventriculares (fibrilação/taquicardia) e atua com desfibrilador em momentos de necessidade, que mostra ser uma alternativa ao implante invasivo [Klein; Goldenberg; Moss, 2013]. O termo “neurotecnologias” está intrinsecamente relacionado à bioeletrônica médica. Logo, ambos os termos remetem a uma tecnologia implantada que interage com o sistema nervoso de forma colaborativa para ler, modular ou subscrever as ações neurais. Essas aplicações são usadas para descrever doenças e distúrbios neuronais, como também para neuromodulação por meio de estímulos elétricos, sendo a estimulação medular, do nervo vago e cerebral profunda as três aplicações clínicas mais difundidas. Esse tipo de neurotecnologia atua em distúrbios de movimento (Doença de Parkinson), psiquiátricos graves, ataques epilépticos e dores crônicas [Edwards et al., 2017; Stieglitz, 2019]. Um exemplo de neurotecnologia foi a desenvolvida por Bouton et al., (2016) que utilizaram eletrodos invasivos no córtex motor para controlar uma estimulação elétrica neuromuscular não invasiva, que por sua vez possibilitava ao paciente tetraplégico, um controle do movimento do dedo, mão e punho (Figura 11). Nesse caso, a utilização de ferramentas como inteligência artificial (IA) foi importante para decodificação cortical do movimento, e então controlar o movimento do antebraço por meio de uma estimulação aplicada seletivamente nos músculos. O estudo mostrou melhorias motoras nos níveis medulares (C5 - C6) e (C7 - T1), o que mostra que neurotecnologias além de fornecerem autonomia, podem trazer novas perspectivas para reabilitação.

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Figura 11. a) Localização do implante cortical da matriz de microeletrodos; b) Manga feita com eletrodos para estimulação elétrica neuromuscular superficial; c) participante controlando com interface cérebro-máquina o movimento de dedo, mão e punho. [Bouton et al., 2016]

Em 2018, Wagner e colaboradores desenvolveram um dispositivo implantável para gerar pulsos elétricos focais, em tempo real, na região lombossacral de pacientes com paraplegia (ASIA C). Após alguns meses de uso do dispositivo, os participantes ganharam controle voluntário do movimento de músculos de membro inferior, anteriormente paralisados. Os resultados mostraram que a neurotecnologia favorece uma recuperação funcional dos participantes possibilitando realizar movimentos de caminhar e pedalar com o uso do dispositivo (Figura 12).

Figura 12. Neurotecnologia invasiva para estimular movimento de marcha após lesão medular [adaptado de Wagner et al., 2018]. Gerador de pulso (3) estimula eletrodos implantados na medula espinal (4) em padrões para recrutar músculos numa sequência correspondente à marcha.

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Em 2019, uma nova abordagem neurotecnológica não-invasiva utilizou eletrodos de eletroencefalografia (EEG) para controlar a estimulação elétrica funcional de músculos dos membros inferiores de pacientes com paraplegia [Selfslagh et al., 2018]. Adicionalmente, atuadores vibratórios em mangas vestíveis forneciam a retroalimentação da marcha nos antebraços para aumentar a sensação do controle do movimento (Figura 13). Esta nova proposta de interface cérebro-máquina permitiu a realização da marcha com menos dependência do suporte do andador e ainda promoveu benefícios cardiovasculares e neurológicos.

Figura 13. Interface cérebro-máquina não invasiva com retroalimentação tátil baseada em eletroencefalografia (EEG) e estimulação muscular funcional (sFES). Eletrodos de EEG detectam a intenção de movimento e acionam a estimulação elétrica funcional para contração coordenada de músculos dos membros inferiores para promover a marcha. Model/PI – controlador baseado no erro (eθ) entre referência (θd) e ângulo articular atual (θm). Estimulação para músculos flexores (Iflex) e músculos extensores (Iext). Adaptado de [Selfslagh et al., 2018]

As pesquisas com desenvolvimento de neurotecnologias para restaurar funções ou movimentos perdidos apresentam resultados promissores para o futuro. A integração de dispositivos implantáveis ou não-implantáveis com IoT e sistemas cognitivos ciber-físicos possibilitam aplicações inéditas para a saúde mundial. A revolução m-Health contribui para o rastreamento, monitoramento e intervenção, contudo, estas tecnologias exigem também investimentos em desenvolvimentos relacionados à privacidade e segurança, já que dados podem ser perdidos ou invadidos. A personalização de dispositivos provavelmente será baseada em IA para calibração ou mesmo no suporte ao diagnóstico precoce. No caso de dispositivos implantáveis, a biocompatibilidade e a nanotecnologia unem esforços para vencer variações do microambiente, durabilidade do dispositivo e auto calibração adequada [Koydemir; Ozcan. 2018], proporcionando integração saudável entre homem e máquina.

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5.2.3. Previsão de doenças - Smart Interface A medicina preventiva revelou-se imprescindível para melhoria da qualidade de vida, redução dos custos com saúde e tratamento de doenças, uma vez que ela pode permitir a predição de desordens antes dos indivíduos a desenvolverem. A IA associada às técnicas de aprendizado de máquina, dispositivos vestíveis e sistemas de vigilâncias têm agregado positivamente o segmento de healthcare, encaminhando-o para um cenário bastante otimista como, por exemplo, conseguir reverter, prever ou amenizar o quadro de patologias, câncer e tumores [Tricoli; Nasiri; De. 2017]. Sistemas de vigilâncias digitais voltados ao desenvolvimento neuropsicomotor infantil vêm sendo amplamente implementados nos serviços de saúde. Esses sistemas objetivam rastrear o desenvolvimento de crianças através do monitoramento dos marcos do desenvolvimento (que pode ser entendido pela realização de habilidades que ocorrem em uma sequela temporal crescente e reflete a maturação do sistema neurológico). Por exemplo: O programa “Aprenda os sinais” do Centers for Disease Control and Prevention, monitora o desenvolvimento da criança através de um aplicativo móvel (iOS e Android) [CDC, 2018]. O PediaTrac™ trata-se de um instrumento de pesquisa baseada na web que coleta dados prospectivos por toda a infância, através de relatórios digitais do cuidador [Lajiness-O’neill et al., 2018]. O “Kinedu” é um aplicativo de saúde móvel, que avalia o desenvolvimento infantil através das atividades que a criança realiza de acordo com a idade, fornecendo materiais educativos com atividades que os cuidadores podem realizar com seus filhos para potencializar o desenvolvimento [Sada et al., 2015]. Com isso, evidências apontam que em alguns países já é possível observar a diminuição da idade diagnóstica de alterações do neurodesenvolvimento infantil quando são adotados sistemas de monitoramento digitais e fluxos de diagnóstico bem estabelecido [Byrne et al., 2017]. Estes sistemas armazenam um grande volume de dados, por isso, usar estratégias de segurança, confidencialidade e privacidade desses dados relacionados à saúde são essenciais e vêm sendo amplamente discutidos. A Lei Geral de Proteção de Dados (Lei n. 13.709, 2018) objetiva regulamentar a proteção e privacidade dos dados dos cidadãos brasileiros. Dessa forma, desenvolvedores deverão implementar ferramentas mais complexas de segurança dos usuários como, por exemplo, a criptografia de base de dados, e os sistemas eletrônicos deverão ser readaptados com base na legislação vigente [Rapôso et al., 2019]. No tocante ao volume dessas informações em saúde, ferramentas adotadas auxiliam a previsão de doenças na vida humana: a IA. De modo geral a IA diz respeito ao uso de algoritmos computacionais que mimetizam dos humanos a capacidade de raciocinar,

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solucionar e prever problemas [Hamet et al., 2017]. A IA apresenta várias vertentes, uma delas é a aprendizagem de máquina (AM), a qual por meio de seus algoritmos podem-se treinar a máquina (o computador) a aprender a detectar determinado problema (Figura 14). Métodos de AM têm sido utilizados para classificar e prever diversas patologias mediante dados contínuos de sensores vestíveis no corpo ou sensores in vivo [Attal et al., 2015]. Por exemplo, o uso contínuo de biossensores para monitoramento de sinais vitais como ECG, eletromiografia (EMG), frequência cardíaca, pressão arterial e temperatura, podem servir de parâmetros para o uso da AM diagnosticar doenças como convulsões, disritmias e hipertensão [Attal et al., 2015; Wang e Preininger, 2019].

Figura 14. Arquitetura simplificada de um sistema baseado em aprendizado de máquina (AM) com sinais biológicos.

Outro exemplo em que evidencia a IA em modelos de predição é aplicado na doença de Parkinson (DP). A DP costuma ser diagnosticada com sintomas como a rigidez muscular, problemas de equilíbrio, tremores involuntários e bradicinesia [Schapira; Chaudhuri; Jenner, 2017]. Vaiciukynas et al., (2017) investigaram sinais de fonação sustentada e a modalidade de fala de pacientes com Parkinson, contribuindo para estudos como de Moro-Velazquez et al., (2018) que desenvolveram um dispositivo para detectar Parkinson através da voz. No caso de ataques cardíacos, um biomarcador conhecido como perfil randômico de gordura possibilitou desenvolver um método baseado em

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análise do tecido adiposo perivascular juntamente com IA, se mostrou disruptivo ao anunciar que pode prever até 5 anos antes o risco de ataque [Oikonomou et al., 2019]. Uma outra possibilidade para prever ataques cardíacos foi utilizando a Amazon Alexa e o Google Home, ao analisar a respiração agonal relacionada a eventos de paradas cardíacas por classificadores de máquina de vetores de suporte [Chan et al., 2019]. Diante do contexto retratado, entende-se que a comunicação digital através de dispositivos móveis em saúde, propicia um relacionamento interpessoal entre profissionais e pacientes, contribuindo para uma melhor compreensão, incentivo e prognóstico da situação de saúde do indivíduo, além de conseguir predizer e detectar alterações. Por isso, adotar ferramentas de desenvolvimento de softwares sistematizados são essenciais para favorecer a interação homem/máquina, promover usabilidade, diminuir resistência dos profissionais de saúde à sua utilização, e garantir o armazenamento seguro de dados relacionados à saúde [Mugisha et al., 2019]. As possibilidades para saúde 4.0 são ilimitadas, sendo possibilitada pela nova era dos sistemas de vigilância digitais, dos sensores em escalas cada vez menores, materiais condutores e mais flexíveis, dispositivos mais sensíveis acoplados ao corpo humano (lentes oculares, relógios, roupas e dispositivos auriculares) que consigam registrar cada vez melhor os sinais fisiológicos, para ser armazenado em nuvens e promover uma melhor interação do usuário a aplicativos. Esses modelos de predição mostram-se eficazes para detectar alterações de grupos populacionais. Para isso, é necessária uma equipe multidisciplinar, pois profissionais da saúde possuem um papel imprescindível no desenvolvimento de novas abordagens e intervenções terapêuticas [De Holanda et al., 2018; Meneses et al., 2019].

5.3.Saúde 4.0 nova educação e profissionais do futuro A transformação da sociedade e de seus hábitos de vida está diretamente ligada à transformação da prestação de serviços em saúde e de seus modelos vigentes. Com o advento das TIC, a Telessaúde vem se propagando. De acordo com a OMS a Telessaúde é entendida pela utilização das TIC para prestação de serviços, principalmente em locais onde a distância geográfica é um grande desafio, objetivando a realização do diagnóstico, tratamento e prevenção dos agravos à saúde [Silva et al., 2017]. A propagação da internet acelerou o alcance da Telessaúde, ampliando-os para o Eletronic Health (e-health) e Mobile Health (m-health). O e-health (saúde eletrônica) abrange o uso seguro das TIC e da internet para a transferência de recursos e cuidados, como também a disseminação de informações a profissionais e consumidores [OMS, 2017].

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CAPÍTULO 05 - Impacto das neurotecnologias emergentes na saúde 4.0

Ao ponto em que o surgimento de serviços de saúde baseados na mobilidade Mobile Health (m-health) é considerado um paradigma tecnológico. Consiste na provisão por via eletrônica, de informação e de serviços de saúde, através dos dispositivos de comunicação móveis. Pode ser entendida como a oferta de serviços médicos e/ou de saúde pública que utilizem o apoio tecnológico de dispositivos móveis tais como: telefones celulares, sensores e tecnologias vestíveis [Rocha et al., 2016]. O apoio tecnológico à manutenção e monitoramento para os sistemas de saúde se estende para casas e cidades inteligentes que juntos contribuem para o monitoramento constante de diversos indicadores de saúde. É possível monitorar e quantificar a função cardiopulmonar, os níveis de sonolência e estresse, monitorar o movimento e o padrão alimentar, bem como realizar a análise bioquímica de substâncias excretadas pelo corpo através de fluidos corporais ou outros excrementos, tais como saliva, urina e fezes durante as atividades de vida diária [Ashouri et al., 2017; Silva et al., 2017; Chung et al., 2017; Gambhir et al., 2018]. Dentre os recursos tecnológicos existentes no mercado, os aplicativos de celulares se tornaram um importante elemento da tecnologia digital contemporânea. Desde sua primeira aparição em 2008, milhares desses softwares vêm sendo desenvolvidos e estima-se nos Estados Unidos que usuários utilizem mais de 30 horas por mês [Lupton, 2014]. Pensando no contexto da saúde, aplicativos desenvolvidos nessa área apresentam uma ampla gama de sofisticação, sendo desenvolvidos para os diversos públicos da área médica, de estudantes a profissionais e até para os pacientes [Lupton, 2014; Helbostad et al., 2017]. Os aplicativos da área da saúde são muito procurados devido à facilidade de auto rastreamento e autocuidado com sua saúde e condicionamento físico [Lupton, 2014]. Além disso, esses aplicativos auxiliam os profissionais da saúde no rastreamento dos seus pacientes formando redes de apoio mais efetivas, o que resulta muitas vezes na prescrição médica de determinados aplicativos [Lupton, 2014]. A aplicação de sistemas vestíveis no monitoramento constante do indivíduo tem despertado interesse na área de saúde, uma vez que possibilita o rastreamento fisiológico contínuo do paciente de forma personalizada. O que permite a prevenção de doença e envolvimento do indivíduo na manutenção de sua própria saúde. Nessa perspectiva, é possível detectar precocemente e em tempo real biomarcadores que não estão enquadrados nos parâmetros ideais dos indicadores de saúde [Gambhir et al., 2018], possibilitando a atuação profissional precoce. Os assistentes pessoais digitais, mais conhecidos como chatbots, também auxiliam profissionais de saúde, pacientes e seus familiares. Esses assistentes virtuais funcionam por meio de IA e auxiliam, por exemplo, no gerenciamento e organização do paciente em relação aos medicamentos e na assistência emergencial [Lee, 2020]. Bem como

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fornecendo informações para problemas médicos simples. O uso dos chatbots na saúde reduz a carga de trabalho dos profissionais da saúde, principalmente em situações de pandemias como do novo coronavírus [Miner et al., 2020]. Eles conseguem fazer as triagens iniciais e fornecer os cuidados primários que os pacientes necessitam. Em caso de resultados mais graves facilitam a conexão mais rápida entre o paciente e o profissional da saúde para que o tratamento adequado seja realizado. Mediante essa tecnologia já existem robôs de bate-papo que conseguem interação inicial com o paciente e envio de dados para o médico, em tempo real, para diagnóstico e prescrição do paciente [Lee, 2020]. Os profissionais que atuam para/na área da saúde precisam acompanhar o desenvolvimento da saúde 4.0, sendo cada vez mais requisitado uma formação multidisciplinar. Mudanças na atual formação profissional resultarão em melhorias nas formas de ensino durante a graduação e pós-graduação nas universidades brasileiras, as quais se encontram em caráter conservador [CGEE, 2012]. Abranger os conhecimentos para acompanhar uma evolução na formação multidisciplinar é um diferencial dos profissionais da atualidade, que necessita uma expansão de conhecimento acerca de pensar além do que é restrito à sua formação profissional. Precisam inovar e arriscar em novas ideias [De Faria et al., 2018] para se adaptarem a uma nova realidade de constante aprendizado e evolução.

5.4.Conclusões O desenvolvimento de tecnologias para a saúde 4.0 é essencial e estratégico para autonomia do País e gera impactos positivos na economia e na sociedade. A saúde 4.0 fornece serviços inovadores e qualitativos por meio de tecnologias avançadas, como sensores e dispositivos de IoT, facilmente acessíveis e personalizáveis. Serviços que podem capturar informações do usuário, analisar e estimular mudanças de hábitos e comportamentos, resultam na adoção de um estilo de vida de promoção de saúde. Assim como no restante do mundo, a população no Brasil está envelhecendo e as doenças neurológicas vêm cada vez mais ganhando destaque nos rankings. Logo, o país necessita investir em pesquisas científicas e tecnológicas, que possam prever e diagnosticar as doenças o quanto antes, para promover qualidade de vida e diminuir o impacto social e econômico. Para isso, é necessário investir em formações multidisciplinares que envolvam diferentes campos de conhecimento, como tecnologias da informação, ciências da computação, engenharias, economia, ciências sociais, saúde pública, entre outras. Essas formações multidisciplinares permitirão uma consolidação da base digital da saúde 4.0 de modo que além da tecnologia também sejam levados em consideração os aspectos sociais e humanos nos cuidados com a saúde para a melhora da qualidade de vida e desenvolvimento da nação.

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6.ATENÇÃO À SAÚDE COM O USO DE ARQUITETURA IOT: APLICAÇÕES NA CARDIOLOGIA Nínive Aguiar Colonello1, Pedro Canísio Binsfeld2

1.Doutora em Ciências pela Universidade de São Paulo. 2. Doutor e Pós-Doutor em Biotecnologia, gestor público, docente e pesquisador na área Políticas Públicas de Inovação em Saúde. Integra o Conselho de Administração da Hemobrás - Ministério da Saúde.

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Abstract The “Internet of things” - IoT, is transforming society’s paradigms and has several applications in the health area, with the potential to increase the global economy and generate cost reductions to the health system, mainly through the remote monitoring of patients who have chronic diseases, in particular cardiovascular diseases. In this sense, based on literature review, the chapter summarizes the development and improvement of new technologies enabled to IoT in cardiology with application in the prognosis, diagnosis and treatment of cardiovascular diseases. The use of these new technologies integrated with the IoT is in line with the new digital lifestyle and contributes to a more efficient management of the health system. Keywords: “Internet of things” - IoT; e-health; cardiovascular diseases; remote real-time monitoring; technological innovation.

Resumo A “Internet das coisas” - IoT, está transformando paradigmas da sociedade e tem várias aplicabilidades na área da saúde, com potencial de incrementar a economia global e gerar redução de custos ao sistema de saúde, principalmente por meio do monitoramento remoto de pacientes que possuem doenças crônicas, em especial, doenças cardiovasculares. Nesse sentido, a partir de revisão de literatura, o capítulo compila de forma sintética o desenvolvimento e o aprimoramento de novas tecnologias habilitadas à IoT na cardiologia com aplicação no prognóstico, diagnóstico e tratamento de doenças cardiovasculares. A utilização dessas novas tecnologias integradas à IoT coaduna com o novo estilo de vida digital e contribui para uma gestão mais eficiente do sistema de saúde. Palavras-chave: “Internet das coisas” - IoT; saúde digital; doenças cardiovasculares; monitoramento remoto em tempo real; inovação tecnológica.

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CAPÍTULO 06 - Atenção à saúde com o uso de arquitetura IoT: aplicações na cardiologia

6.1.Introdução As doenças cardiovasculares1 são a principal causa de morte no mundo, segundo a Organização Mundial da Saúde - OMS. Estima-se que 17,9 milhões de pessoas morreram por doenças cardiovasculares em 2016, representando 31% de todas as mortes globalmente, constituindo a maior parte das mortes por doenças crônicas não transmissíveis (Figura 1). Desses óbitos, estima-se que 7,4 milhões ocorrem devido às doenças cardiovasculares e 6,7 milhões devido a acidentes vasculares cerebrais. A OMS estima que em 2030, aproximadamente 23,6 milhões de pessoas irão morrer de doenças cardiovasculares [WHO 2018]. Os países mais acometidos pelas doenças cardiovasculares constituem países de baixa e média renda [WHO 2017]. O Brasil segue a mesma tendência global, visto que as doenças cardiovasculares correspondem a um terço do total de óbitos [Marinho et al., 2016; Schmidt et al., 2011]. E ainda em relação a essa tendência, vale mencionar que pelo registro da plataforma Cardiômetro da Sociedade Brasileira de Cardiologia - SBC, até agosto de 2020, mais de 267 mil brasileiros foram vítimas de doenças cardiovasculares [SBC 2020]. A pandemia de COVID-19 agravou ainda mais a situação, visto a ocorrência de aumento de 31,82% no número de óbitos em domicílio por doenças cardiovasculares em comparação com o mesmo período de 2019, segundo informações do Portal da Transparência, atualizado pela Associação dos Registradores de Pessoas Naturais do Brasil - Arpen-Brasil, em parceria com a SBC [ARPEN 2020]. A limitação de acesso pela sobrecarga do sistema de saúde, a redução da procura por cuidados médicos devido ao distanciamento social ou pelo risco de contrair COVID-19, estão entre os principais fatores que prejudicaram a detecção de sintomas e do tratamento das doenças cardiovasculares. Um outro ponto não menos importante foi levantado por Siqueira et al., (2017) que elaboraram um estudo para avaliar o impacto econômico das doenças cardiovasculares para o Sistema Único de Saúde – SUS entre 2010 e 2015. Segundo esse estudo, o custo total referente às doenças cardiovasculares no Brasil aumentou de 31,15 bilhões de reais em 2010 para 37,1 bilhões de reais em 2015. Acrescenta-se, ainda, que nesse cenário de altos custos para o SUS, considerando o crescimento da população e consequente aumento de demanda em clínicas e serviços hospitalares, aumento do envelhecimento da população devido à maior expectativa de 1. Entende-se por doenças cardiovasculares - o conjunto de doenças que afetam o coração ou os vasos sanguíneos. Entre estas doenças estão as doenças arteriais coronárias, como a angina de peito e o infarte agudo do miocárdio, acidentes vasculares cerebrais, cardiopatia hipertensiva, febre reumática, miocardiopatia, arritmia cardíaca, cardiopatia congênita, valvulopatias, cardite, aneurisma da aorta, doença arterial periférica e trombose venosa.

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vida (transição epidemiológica) e crescente número de pessoas com doenças crônicas não transmissíveis, que se insere aplicações importantes da “Internet das Coisas” - IoT, na área da saúde. O monitoramento da saúde com o uso de tecnologias inteligentes tem função importante na manutenção da saúde de pacientes, particularmente de idosos com doenças crônicas, por proporcionar redução de hospitalizações e melhora na qualidade de vida, uma vez que o monitoramento convencional consome mais tempo e é mais dispendioso [Nguyen et al., 2017].

Figura 1. Representação das 10 principais causas de mortes no mundo. Fonte: WHO The top 10 causes of death, 2018.

É interessante ressaltar, ainda, que na área médica destacam-se aplicações de IoT na neurologia, cardiologia, psiquiatria/psicologia, endocrinologia e reabilitação. Justamente nessas áreas, a Organização Mundial da Saúde - OMS apontou doenças que mais causaram mortes na população mundial em 2016, tais como isquemia cardíaca, acidente vascular cerebral, Diabetes mellitus, Doença de Alzheimer e outras demências [WHO 2018]. Das 56.9 milhões de mortes em 2016, 21.5 milhões (aproximadamente 38%) foram causadas por doenças crônicas não transmissíveis, sendo a causa principal de mortalidade e de incapacidade prematura na maioria dos países do continente americano, incluindo o Brasil.

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CAPÍTULO 06 - Atenção à saúde com o uso de arquitetura IoT: aplicações na cardiologia

6.2. IoT e Saúde digital A Internet das Coisas2 é frequentemente definida como uma infraestrutura de rede global dinâmica com capacidades de autoconfiguração, baseada em protocolos padrão e interoperáveis de comunicação, onde “coisas” físicas e virtuais têm identidades, atributos físicos e personalidades virtuais, que utilizam interfaces inteligentes e são perfeitamente integrados dentro da rede de informações [Sadoughi et al., 2020]. Diante de tal definição, é necessário lembrar que a IoT abrange hardwares e softwares tecnológicos, incluindo sensores, atuadores, dispositivos vestíveis, tecnologia de informação e comunicação, computação em nuvem, dentre outros, sendo capaz de integrar o mundo virtual (algoritmos/dados/informação) e o mundo real (objetos). As tecnologias da IoT têm se expandido de forma exponencial, visto que o número de dispositivos conectados por meio da internet entre 2003 e 2010 aumentou de 500 milhões para 12.5 bilhões [Evans 2011], e a expectativa para 2020, é de que 40% desses dispositivos estejam relacionados aos cuidados em saúde [Dimitrov 2016]. Essa informação mostra a relevância que IoT apresenta na área da saúde em suas mais diversas dimensões. IoT pode ser considerada como uma das inovações mais encontradas atualmente na e-health e tem descentralizado os serviços de saúde dos centros de saúde para casas e locais de trabalho [Sadoughi et al 2020]. A aplicação de IoT na saúde trouxe um novo paradigma que orienta os serviços e informações clínicas ainda que a distância. Tecnologias de IoT na saúde são classificadas em monitoramento remoto de pacientes, rastreamento do monitoramento em saúde e tele medicina, tecnologia de sensores e atividades monitoradas por identificação de rádio frequência – RFID [Mohammed et al 2020]. IoT na saúde proporciona avaliação médica mais precisa, promovendo a prevenção de doenças e tornando o diagnóstico e tratamento mais eficazes ao paciente. E, ao considerar a perspectiva anterior, é importante enfatizar que o sistema de cuidado à saúde utilizando IoT possui cinco componentes fundamentais: tecnologia de sensores, rede inteligente, computação em nuvem, análise de Big Data e hospital inteligente [Mohammed et al., 2020], como pode ser visualizado na Figura 2. Inicialmente, sensores coletam as informações, que são reunidas, seguindo para rede inteligente que interage com as informações do sistema. As informações resultantes são então enviadas por meio da internet para serem salvas na nuvem digital. As informações, Big-data, salvas na nuvem são analisadas gerando opções de decisões. Na sequência, faz-se a escolha da decisão apropriada, a informação refinada é enviada à clínica médica inteligente 2. Para fins do presente capítulo, considera-se “internet das coisas aplicadas à saúde” dispositivos inteligentes que têm a capacidade de se auto-organizar, compartilhar dados, informações e recursos, reagindo e agindo diante de situações e mudanças no ambiente todos os produtos, processos e serviços que contribuam para qualificar o atendimento e promover acesso à saúde.

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para orientar o trabalho da equipe médica. A clínica inteligente realiza atividades de adequação de diagnósticos e de tratamento, e continuamente reúne informações para consolidar a análise e o tratamento. O sistema possui um fluxo cíclico, sendo reiniciado com a coleta de dados e informações pelos sensores [Mohammed et al., 2020]. Saúde digital pode ser definida como sendo um sistema de administração de bem-estar que se vale de dispositivos inovadores, como, por exemplo, dispositivos vestíveis, integrados pela IoT para obter dados de forma progressiva, associar indivíduos, materiais e fundações identificadas com serviços de saúde e, posteriormente, supervisionar e reagir efetivamente às necessidades clínicas do paciente com precisão. A saúde digital pode promover a interação entre todos os atores da área da saúde, garantir que os pacientes recebam as administrações e serviços de que precisam, ajudar na decisão por escolhas fundamentadas e estimular a designação racional de ativos [Mohammed et al., 2020]. Um sistema inteligente de serviços de saúde pode ser operado em casa, dentro de uma rede, ou mesmo utilizado de forma global [Yin et al., 2016]. Considerando tais colocações, a saúde digital promove a conscientização e a educação médica sobre o status de saúde, providenciada pela informação periódica e contínua do paciente. As tecnologias habilitadas para IoT trazem informações significativas para serem processadas por prestadores de serviço em saúde, para serem utilizadas em pesquisa e desenvolvimento na área médica, subsidia decisões governamentais e orienta serviços comunitários. IoT garante o monitoramento e o engajamento dos pacientes e também pode identificar a localização dos mesmos para monitorar as condições crônicas de saúde, bem como realizar a análise preditiva de doenças com o uso de vestíveis e outros dispositivos tanto em casa como no hospital [Kumar et al., 2019 In Mohammed et al., 2020].

Figura 2. Representação diagramática dos principais componentes da estrutura da IoT no sistema de cuidado à saúde. Fonte: Jeong et al., 2016 In Mohammed et al., 2020.

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6.3.Tecnologias habilitadas para IoT para prevenção e detecção de cardiopatias O desenvolvimento de tecnologias em IoT pode ser realizado na infraestrutura, detecção (sensores), interação em rede, metodologias e algoritmos, incluindo aqueles avançados, para analisar grande quantidade de dados visando a tomada de decisão em várias aplicações. O desenvolvimento de tecnologias inteligentes utilizando-se de IoT na área cardiológica é contínuo e crescente, devido à relevância social e econômica das doenças cardiovasculares no mundo. Sob essa abordagem, na área cardiológica, destacam-se as tecnologias habilitadas para IoT que visam o monitoramento remoto dos pacientes e a predição de doenças cardiovasculares. Os dispositivos e soluções para monitoramento remoto de saúde habilitados para IoT normalmente consistem em monitores de sinais vitais, conectados sem fio a um smartphone ou a um computador que frequentemente permite o registro e visualização de dados por meio de um aplicativo na internet ou por aplicativo de celular. A seguir, estão descritas algumas dessas tecnologias que estão em constante desenvolvimento, uma vez que há perspectivas de melhor desempenho e ampliação de conexões com diversos sensores, dispositivos, softwares e sistemas operacionais, bem como desenvolvimento de novas metodologias de avaliação de qualidade de sinais emitidos por sensores [Satija et al., 2017].

6.3.1.Sistemas de monitoramento remoto para ECG Eletrocardiograma (ECG) é um exame que registra a atividade elétrica do coração que possui capacidade de detectar praticamente todas as doenças cardíacas. Pela análise do ECG, alterações em seu padrão podem indicar a presença de diversas doenças cardíacas, como irregularidades no ritmo cardíaco (arritmia), aumento de cavidades cardíacas, patologias coronarianas, infarto do miocárdio, distúrbios na condução elétrica do coração, problemas nas válvulas do coração, pericardite - inflamação da membrana que envolve o coração, hipertrofia das câmaras cardíacas - átrios e ventrículos, doenças que isolam o coração - derrame pericárdico ou pneumotórax, infarto em situações emergenciais, doenças genéticas e doenças transmissíveis, por exemplo, a Doença de Chagas. ECG é um dos instrumentos mais comuns utilizados na prática médica devido a sua natureza não invasiva, a simplicidade do processo de aquisição do sinal, bem como a informação significativa que o exame contém. A análise da informação permite a avaliação do estado do coração [Zhang et al., 2011].

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É notável que a inovação de um sistema de monitoramento remoto de ECG integrado à arquitetura de IoT é descrita em muitos trabalhos, incluindo dispositivos que permitem a aquisição de sinal de ECG em smartphones e computadores e a subsequente transmissão da informação para um servidor central que armazena e analisa a informação [Yang et al., 2016]. A integração à arquitetura de IoT permite o monitoramento remoto, sem a necessidade de estar em um consultório médico. Mecanismos de segurança que garantam a confidencialidade e a integridade de informação também é uma preocupação constante no desenvolvimento de sistemas integrados pela internet [Ungurean and Brezulianu 2017]. A Figura 3 mostra a arquitetura de IoT baseada no monitoramento remoto de ECG que consiste na rede de sensores de ECG, computação em nuvem - IoT e interface gráfica do usuário. Outro exemplo de sistema de monitoramento remoto de pacientes por ECG é o projeto m-GreenCARDIO que ilustra a utilização de IoT quando se considera doenças cardiovasculares [Zagan et al., 2017]. Esse sistema está inserido no conceito de mhealth ou mobile health, uma subdivisão da saúde digital, na qual a prática médica utiliza dispositivos móveis, como smartphones, dispositivos de monitoramento de pacientes, assistentes digitais e outros por meio de comunicação sem fio. Os requisitos para a implementação do dispositivo m-Green CARDIO (Figura 4) são alta precisão e acurácia e pequeno tamanho. Os sinais elétricos emitidos são enviados a um processador micro SD, com bateria recarregável, usando conector micro USB, e é enviado automaticamente a um aplicativo em um smartphone, laptop ou computador via comunicação sem fio. O sistema possui acelerômetro para indicar a posição do paciente. A comunicação com outros sistemas sem fio pode ser realizada via Bluetooth e GSM/GPRS e opcionalmente por USB. O sistema possui três eletrodos, filtragem digital dos ruídos e utilização de um chip de ECG especial. A inovação desse sistema é a implementação de um dispositivo com memória micro SD local e múltiplas interfaces de comunicação para diagnosticar remotamente e em tempo real pacientes com doenças cardíacas. Isso permite a expansão da capacidade de investigações por ECG em pacientes que não recebem serviços médicos de cardiologia em locais rurais, pacientes com dificuldades ou com impedimento de locomoção, idosos e aqueles que querem acompanhar sua saúde sem visitar um médico presencialmente [Zagan et al., 2017].

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Figura 3. Representação simplificada da arquitetura de IoT baseada no monitoramento remoto de ECG. Fonte: Yang et al., 2016.

Nessa abordagem, observa-se que a análise de ECG é uma prática padrão utilizada na atenção intensiva, salas de emergência e outros locais de monitoramento e controle. A tecnologia de comunicação sem fio no sistema mGreenCARDIO pode ser realizada via Bluetooth, ZigBee ou Z-Wave, sendo que Bluetooth 4.0 tem baixo consumo de energia e providencia uma solução para o estabelecimento de conexão pessoa a pessoa ou é utilizado para trabalho em rede a curtas distâncias [Zagan et al., 2017]. Essa aplicação é especialmente adequada para coleta de dados periódica, como em detecção de ECG por um terminal de sensor vestível. Para as conexões entre a equipe médica podem ser usados MICS - Medical Implant Communications Service (402-405MHz) ou WMTS - Wireless Medical Telemetry Service (608-614Mhz) por meio de protocolos Bluethooth ou ZigBee. As mais recentes inovações tecnológicas em sistemas de monitoramento remoto de ECG constituem em amplificação e retirada de ruído no sinal dos sensores por meio de filtros, redução de consumo de energia, desenvolvimento de novas metodologias digitais, aumento significativo na acurácia quando se realiza testes entre sinais de ECG normais e anormais [Vemishetty et al., 2016] e desenvolvimento completo de sistemas de monitoramento remoto de ECG com uma interface que permite a visualização dos dados por qualquer sistema operacional de celular pelo paciente, familiares e o médico [Yang et al., 2016].

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Figura 4. Representação do diagrama simplificado para monitoramento remoto de ECG do m-Green CARDIO, mostrando sua integração com IoT. Fonte: Zagan et al., 2017.

É notável que essa nova abordagem de captura do sinal de ECG para monitoramento de pacientes em aplicação médica utilizando a plataforma Field Programmable Gate Array - FPGA, circuito integrado projetado para ser configurado pelo usuário após a fabricação, foi desenvolvida para identificar e informar ao médico a condição cardíaca dos pacientes. O sistema permite o monitoramento remoto de ECG com aplicação em sistema operacional Android via smartphone, ampliando o acesso aos pacientes que residem em locais distantes do centro médico [Satija et al., 2017]. Na literatura há a descrição de sistemas de monitoramento de ECG, que em sua maioria não são perfeitamente integrados com outras soluções inteligentes nas residências. No entanto, um sistema de monitoramento remoto de ECG que possui essa integração foi desenvolvido [Spanò et al., 2016] utilizando-se sensor vestível de ECG, não invasivo, capaz de medir a atividade elétrica do coração de pacientes em ambientes residenciais, integrado com infraestrutura de IoT. O sistema apresenta capacidade de integrar com outros sistemas biomédicos e ambientais pelo fato de a infraestrutura de IoT permitir a adição de diferentes tipos de sensores; monitoramento de múltiplos pacientes, o que reduz seu custo/paciente; e possui sensor com sinal elevado e de qualidade com baixo consumo de energia. Um outro aspecto refere-se à redução de tamanho dos dispositivos como uma tendência observada nas inovações tecnológicas. Um protótipo em miniatura de um sistema de monitoramento de ECG utilizando acessórios de celular foi desenvolvido com inovações em relação a outros sistemas [Mahmud et al., 2016]. Foi desenvolvido um case de smartphone contendo sensores EPIC - Eletric Potential Integrated Circuit [Bogue

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2012], que não necessitam de gel para condução dos sinais, e não são sensores óticos como ocorre na maior parte dos sistemas que aferem a frequência cardíaca. Sensores EPIC têm a capacidade de medir o desvio do campo elétrico sem contato físico com a pele, detectando ECG sem contato direto [Mestrovic et al., 2007 In Mahmud et al., 2016]. O sinal de ECG pode ser estocado e analisado em tempo real por meio de um aplicativo de smartphone para prevenção e diagnóstico de doenças cardiovasculares. Foi proposto um sistema de hardware com microprocessador (RFduino) embarcado, conectado por Bluetooth com baixo consumo de energia. Os resultados demonstraram que o sistema proposto poderia ser comparável a dispositivos de grau médico [Mahmud et al., 2016]. Ainda se destaca que para detectar problemas relacionados à taxa de variabilidade cardíaca, um sistema de monitoramento de ECG em tempo real foi implementado utilizando-se sensores de baixo custo e um dispositivo para smartphone. O resultado consistiu de um módulo de sensor habilitado para IoT, processamento e comunicação da informação que faz uso de tecnologia de ponta no campo da prototipagem rápida e implementa um algoritmo de detecção de variabilidade cardíaca cientificamente validado [Martinez-Millana et al., 2018]. E, por fim, cabe salientar, ainda, que diversas melhorias foram desenvolvidas e implementadas na plataforma de IoT para predição de arritmia ventricular, utilizando sinais de ECG, com foco na redução do consumo de energia e na segurança dos dados [Yasin et al., 2017]. O processador desenvolvido atingiu uma redução de 62,2% no consumo de energia e 16% de área comparado com outros processadores similares. O processador reutiliza as características utilizadas na classificação de sinais ECG para gerar uma chave que possa proteger a plataforma de IoT contra ataques baseados em telemetria e hardware.

6.3.2. Plataformas e sistemas O Raspberry Pi3 é uma das plataformas mais populares para aprendizagem de IoT na área da saúde. A combinação de Raspberry Pi e IoT tornou-se uma inovação tecnológica no sistema de cuidado à saúde [Kumar and Rajasekaran 2016]. Raspberry Pi é capaz de coletar dados de sensores que aferem temperatura, respiração, movimento corpóreo e o batimento cardíaco em tempo real e transfere os dados a um website-IoT 3. Raspberry Pi - é um computador de baixo custo, versátil e que tem o dobro do tamanho de um cartão de crédito. Para usá-lo, como computador basta plugar um teclado e um mouse padrão a ele e conectar tudo isso a um monitor. Pela sua versatilidade é amplamente utilizado em dispositivos IoT.

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por transferência sem fio. Subsequentemente, os dados são analisados por um computador registrado do tipo MAC. O monitoramento desses parâmetros pode ser realizado utilizando-se a plataforma Raspberry Pi ou mesmo em qualquer local do mundo por meio da internet, o que permite que as medidas sejam realizadas em qualquer momento. No futuro, outros dispositivos para eletrocardiograma e eletroencefalografia (EEG) poderão ser adicionados à plataforma. Recentemente, foi desenvolvida uma plataforma para detectar o batimento cardíaco e o movimento do corpo em tempo real com a utilização da interface na nuvem denominada Thingspeak, utilizando-se Arduino UNO (módulo de Wi-Fi que auxilia no processamento e transferência da informação para a nuvem) e Arduino NANO em conjunto com os sensores. O sistema é provido de notificações no momento de uma emergência utilizando-se tecnologia GSM, que é embarcada na arquitetura de Arduino e tem aplicação de prevenção de ataques cardíacos e quedas nas residências [Shanmugam and Singh 2018]. Acrescente-se, ainda, que para detectar de forma prematura e monitorar em tempo real a insuficiência cardíaca, uma plataforma habilitada para IoT personalizada foi desenvolvida e validada, utilizando-se de interface com smartphone para o paciente. Uma nova solução biométrica foi incorporada para aumentar o acesso e a segurança da informação [Spanakis et al., 2018]. Outra contribuição foi o desenvolvimento de um sistema híbrido que combina componentes na residência e na nuvem para aferir a pressão arterial de pessoas que possuem doenças crônicas. A parte local do sistema monitora pacientes que estão sem conexão com a internet ou em caso de ocorrência de qualquer falha no sistema da nuvem. O sistema monitora sinais fisiológicos, condições ambientais e atividades de forma simultânea mostrando o status de saúde do paciente em tempo real. O modelo proposto se mostrou rápido, preciso e tolerante a falhas quando se trata de monitorar pacientes com distúrbios da pressão arterial e prever seu estado de saúde com alta precisão e o mínimo de alertas falsos [Hassan et al., 2018]. Acrescente-se, ainda, que um novo sistema de monitoramento de ausculta cardíaca usando transmissão sem fio foi desenvolvido, sendo sua principal inovação um dispositivo de hardware que pode acessar a informação remotamente facilitando a conectividade entre usuários e corpo clínico, e possibilita análise da informação como subsídio para a tomada de decisão clínica [Ren et al., 2018]. A ausculta cardíaca é relevante na detecção inicial de problemas cardíacos, como falhas de funcionamento do coração, arritmias, doenças valvares e cardiomiopatias. O sistema pode ser utilizado em residências, e tem algumas vantagens em relação à ausculta convencional, por possuir comunicação sem fio, ser portátil, ter eficiência em energia, ser simples de operar e custo efetivo. O

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protocolo foi implementado com o uso de IoT e a precisão para detectar som anômalo no coração foi de 86,66%. Um dispositivo vestível de pulso com sensor de luz e outros hardwares incorporados de pequeno volume foram desenvolvidos para aferição da pressão arterial [Xin and Wu 2017], que é considerada um indicador quantitativo importante para avaliar a condição do sistema cardiovascular. O dispositivo desenvolvido não causa desconforto na aferição da pressão arterial, como ocorre na medição tradicional. Com o desenvolvimento de um algoritmo otimizado, as leituras da pressão arterial puderam ser visualizadas em uma tela em tempo real e transmitidas por meio de IoT para comparação e análise da informação e visualização por múltiplos terminais. A acurácia do dispositivo foi avaliada comparando-se com medidas de pressão arterial aferidas por dispositivo convencional, não sendo observadas diferenças acima de 10 mmHg nas medidas de pressão sistólicas e diastólicas.

6.3.3. Desenvolvimento de algoritmos e metodologias Na área de desenvolvimento de softwares, um algoritmo foi desenvolvido utilizando-se rede de sensores sem fio vestíveis para monitoramento do ritmo cardíaco, temperatura corporal e ambiental, visando avaliar anormalidades no ritmo cardíaco em conjunto com dados de temperatura. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um novo algoritmo para a detecção de anomalias de condições de saúde, isto é, de alterações acima de determinado limiar considerado normal para o indivíduo. Destaca-se a importância da acurácia para detecção das anomalias, visto a variação existente dos parâmetros de saúde analisados em diversas condições do cotidiano e também entre as pessoas. Para personalizar os parâmetros a cada indivíduo, foi necessário um período de treinamento do algoritmo. O procedimento de detecção de anomalias usando o desenvolvimento do algoritmo foi estabelecido e os experimentos de validação mostraram sua efetividade [Yan et al., 2015]. Ainda pertencente à área de predição de doenças cardíacas, foi desenvolvido um algoritmo de rede neural artificial para classificar a informação de doenças cardíacas coletadas por IoT. Sensores para pressão arterial, ECG e níveis de saturação do oxigênio sanguíneo foram monitorados em tempo real com o objetivo de antever ataques cardíacos. O modelo pode ser utilizado em hospitais para medir a função cardíaca e em residências. A acurácia e precisão desse modelo foi examinada em 271 pacientes, sendo 64 deles que já sofreram com infarto do miocárdio. O modelo pode predizer

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ataque cardíaco com uma acurácia de 89,5%, e ser útil para pessoas com ocupações estressantes e com histórico familiar de doenças cardíacas [Yahyaie et al., 2019]. Vale ressaltar ainda que o monitoramento remoto em saúde gera uma grande quantidade de dados que precisam ser armazenados e analisados em nuvem, tornando importante o desenvolvimento de sistemas escalonáveis. Um sistema de monitoramento remoto que contém três camadas foi desenvolvido, sendo a camada de armazenamento e a análise de dados uma estrutura da nuvem que comporta e processa um grande volume de informação enviada por sensores vestíveis utilizando Apache HBase. Adicionalmente, foi desenvolvido um modelo de predição para doenças cardíacas, baseado em logística de regressão, usando Apache Mahout [Kumar and Gandhi 2018]. A tecnologia baseada nos sinais elétricos emitidos pela atividade cardíaca se traduz em cinco ondas típicas no ECG: onda P, onda T, onda Q, onda R e onda S (Figura 5). Os intervalos entre essas ondas são geralmente utilizados para diagnosticar uma variedade de doenças cardíacas. Intervalos R-R irregulares podem indicar arritmias, o intervalo P-R indica o tempo que o impulso leva para alcançar os ventrículos do nodo sinusal; intervalo Q-T está relacionado à despolarização4 e repolarização ventricular5; complexo QRS está principalmente associado com a despolarização ventricular, que consiste em três importantes ondas (Q, R e S). Análise da morfologia e da duração do complexo QRS podem indicar desequilíbrio eletrolítico ou toxicidade de drogas [Yang et al., 2016]. O aprimoramento dos algoritmos para a nova geração de sistemas de ECG tem sido proposto para monitoramento de pacientes em tempo real. Um estudo propôs um método para analisar o complexo QRS e o ponto de reconhecimento da onda R com baixa complexidade computacional mantendo alta acurácia. A metodologia proposta atende ao requisito de monitoramento em tempo real com interface em smartphones ou em sistema integrado para dispositivos de ECG de nova geração, devido à simplicidade e eficiência computacional [Chen and Chuang 2017].

4. Despolarização ventricular é um fenômeno da atividade elétrica cardíaca que representa a onda P (Figura 5). O intervalo PR representa o intervalo entre a despolarização das células do nó sinusal até o início da despolarização do miocárdio ventricular. 5. Repolarização ventricular é um fenômeno da atividade elétrica cardíaca. No eletrocardiograma representa uma região da fase em que o coração está se repolarizando, isto é, preparando-se para a nova contração, indicado no eletrocardiograma de superfície pelo intervalo entre o início do complexo QRS e o final da onda T ou U (Figura 5).

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Figura 5. Onda típica de ECG de um ciclo cardíaco com sinais elétricos emitidos pela atividade cardíaca que são traduzidos em cinco ondas típicas: onda P, onda T, onda Q, onda R e onda S. Fonte: Chen and Chuang 2017.

6.4. Benefícios da IoT na cardiologia As doenças cardiovasculares são responsáveis pelo maior número de mortes do mundo [WHO 2018], sendo uma constante preocupação para o sistema de atenção à saúde que envolve prevenção, diagnóstico e tratamento. A tendência de envelhecimento populacional agrava ainda mais a situação, aumentando a incidência de doenças cardiovasculares, gerando uma demanda crescente por cuidados e recursos ao sistema de saúde. Doenças crônicas são definidas por aquelas que possuem progressão lenta e de longa duração e que, portanto, necessitam de diagnósticos precoces e cuidados de saúde contínuos e prolongados e, consequentemente, requerem grande quantidade de recursos. Por essas características, a utilização de tecnologias habilitadas para IoT na atenção às doenças cardiovasculares pode trazer benefícios significativos aos usuários, inclusive, traduzindo em menores custos ao sistema de saúde. A aplicação da IoT na atenção à saúde permite diagnosticar precocemente doenças cardiovasculares por meio da detecção e análise de sinais vitais, em especial aqueles relacionados à atividade cardíaca, tais como, batimentos cardíacos, sinais elétricos, ausculta, pressão arterial, temperatura corporal e ambiental. A prevenção de doenças cardiovasculares, bem como a reabilitação do paciente é facilitada com a maior eficiência do monitoramento remoto em tempo real promovido pelo uso da IoT. Sensores e processadores pertencentes à arquitetura de IoT permitem a detecção e transmissão da informação para armazenamento e análise por servidores situados na nuvem. Os dados analisados são transmitidos e visualizados pela equipe médica responsável pelo cuidado ao paciente que decide as medidas mais adequadas a serem tomadas.

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Com o auxílio de sensores vestíveis, não invasivos, permite-se o monitoramento remoto em tempo real dos sinais vitais sem incômodo ao paciente, proporcionando um acompanhamento médico mais próximo, contínuo e que independe da presença do paciente em consultório ou centros médicos. Isso é uma grande vantagem do uso de IoT na saúde, pois com o crescimento e o envelhecimento da população, há necessidade crescente por utilização de serviços clínicos e hospitalares em saúde e o número de unidades de saúde e hospitais não acompanham a demanda, especialmente nos países em desenvolvimento e subdesenvolvidos. Com o monitoramento remoto, haveria redução da necessidade de utilização das unidades de saúde pelos pacientes, reduzindo os custos nos serviços de saúde. O monitoramento contínuo do paciente possibilita também o diagnóstico precoce de doenças cardiovasculares, reduzindo o incremento da taxa de mortalidade devido ao diagnóstico tardio. O monitoramento remoto em tempo real da saúde e consequente prática médica eficaz desempenha um papel significativo na manutenção da saúde das pessoas, especialmente para pacientes com doenças cardiovasculares devido à redução da necessidade de hospitalização e melhora da qualidade de vida. O monitoramento de saúde convencional é mais demorado, descontínuo, requer tempo e uso de recursos do paciente com idas a consultórios e instalações médicas que realizam exames, como o ECG, que poderiam ser realizados por tecnologias habilitadas para IoT de forma remota, contínua e em sua residência. Destaca-se, também, que pacientes idosos ou com dificuldade de locomoção certamente seriam beneficiados pelo monitoramento remoto em tempo real e consequente cuidado à saúde por meio da integração proporcionada pela IoT por meio da internet. Os algoritmos presentes nos dispositivos integrados pela IoT analisam a informação com precisão, gerando segurança na interpretação da informação pela equipe médica. Alarmes são incorporados nos algoritmos para avisar aos usuários registrados – paciente, médico e até familiares - quando os sinais vitais do paciente se encontram fora da normalidade, podendo indicar uma situação de emergência ou mesmo auxiliar o médico na tomada de decisões adequadas com mais celeridade. A participação de familiares é importante no cuidado ao paciente, principalmente em idosos, e essa participação também contribui para a qualidade de vida do paciente. Os dados analisados são armazenados em servidores na nuvem de modo a gerar, ao longo do tempo, um histórico clínico personalizado do paciente, promovendo um prognóstico, diagnóstico ou tratamento mais fidedigno, reduzindo possíveis erros e, consequentemente, à atenção ao paciente mais eficaz.

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6.5.Impacto econômico e social global da IoT A capacidade de conectar o mundo físico à internet e outras redes de dados causa profundas implicações para a sociedade e a economia. Para compreender estas implicações e as dimensões do impacto econômico apresenta-se, a seguir, uma síntese do estudo realizado pelo McKinsey Global Institute – MGI, com o objetivo de prover aos leitores informações chaves de como a IoT pode gerar real valor econômico a nível global, analisando os benefícios que o uso de tecnologias habilitadas para IoT resultam na sociedade em suas mais diversas aplicabilidades. Nesse estudo, estima-se que o uso de IoT na saúde poderá causar um impacto econômico global de 170 bilhões a 1.6 trilhão de dólares por ano em 2025 [MGI 2015]. A maior parte do incremento econômico advém do uso de dispositivos adaptados à IoT para monitorar e tratar doenças (170 bilhões a 1.1 trilhão de dólares). O uso de sistemas de IoT pode permitir benefícios sociais no valor de mais de US $ 500 bilhões por ano, com base na melhoria da saúde dos usuários e na redução do custo de atendimento para pacientes com doenças crônicas. A redução de gastos na saúde global foi estimada de 110 bilhões a 470 bilhões de dólares por ano em 2025, assumindo uma economia de 10 a 15% nos países desenvolvidos e em desenvolvimento. A maior fonte de valor está relacionada a melhorias na expectativa e qualidade de vida, que podem atingir um valor de até 520 bilhões de dólares por ano em todo o mundo. Cerca de 75% desse impacto ocorreria em economias avançadas, em que os custos associados ao tratamento são mais elevados e os benefícios econômicos potenciais de uma qualidade de vida ampliada e aprimorada são maiores [MGI 2015]. O uso de dispositivos conectados para monitorar continuamente pacientes, sem alterar seu cotidiano, reduz os gastos em saúde por aumentar a aderência do paciente às terapias prescritas, evitar hospitalizações e complicações pós-hospitalização e melhorar qualidade de vida de milhares de pessoas [MGI 2015]. O monitoramento remoto do paciente proporciona seu empoderamento no gerenciamento do próprio cuidado à saúde, tornando-o partícipe ativo e crítico no processo de prevenção, diagnóstico e tratamento clínico. Novas tecnologias disruptivas têm o potencial de transformar uma ampla gama de terapias de saúde. Ingeríveis e injetáveis - pílulas inteligentes e nanobots - têm o potencial de eventualmente substituir cirurgias por procedimentos menos invasivos que podem oferecer uma recuperação mais rápida, risco reduzido de complicações clínicas e menor custo. Embora essas tecnologias ainda estejam em desenvolvimento, se forem amplamente adotadas nos próximos dez anos, elas têm o potencial de aumentar

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o impacto econômico da IoT na saúde, substancialmente, além dos US $ 1,6 trilhão estimado [MGI 2015]. Para que as aplicações IoT humanas possam ser efetivamente implementadas e possam gerar o máximo de benefícios para a saúde, é necessário melhorias no custo, novos comportamentos de prestadores de cuidados de saúde e pagadores [MGI 2015]. Entre as mudanças necessárias, algumas das mais importantes envolverão mudança na forma como os cuidados de saúde são fornecidos e reembolsados, usando dispositivos e análises em detrimento de cuidadores humanos. Os pagadores (seguradoras comerciais e sistemas administrados pelo governo) precisarão ser convencidos de que os investimentos em sistemas IoT são justificados, especialmente nos casos em que IoT melhora os resultados, mas também aumenta o custo do tratamento [MGI 2015]. Assim, a aplicação de novas tecnologias adaptadas à IoT na saúde contribui para o incremento da economia mundial, reduz gastos em saúde, promove o empoderamento do paciente, melhora a expectativa e qualidade de vida das pessoas e requer mudanças no gerenciamento do sistema de saúde atual para atingir o máximo de benefícios para a sociedade.

6.6. Desafios da IoT Embora a IoT já tenha comprovado utilidade e importância para a área de saúde, persistem ainda inúmeros desafios a serem superados para que profissionais e pacientes se sintam seguros e confortáveis. Apesar dos benefícios e dos recentes avanços da IoT e da Inteligência Artificial (IA), vários profissionais e organizações médicas estão cautelosas ao prosseguir com esses sistemas. Além disso, as próprias tecnologias precisam avançar em escalabilidade, confiabilidade e capacidade de proteção de dados dos pacientes. Na atualidade há diversos desafios das tecnologias da IoT na área de saúde a serem superadas [MGI 2015, WHO 2018, Nguyen 2017, Yin 2016], entre as quais destacam-se: Limitações técnicas na IoT – atualmente existem alguns pontos críticos que tecnicamente precisam ser superados para o pleno uso das tecnologias integradoras, entre as quais, destacam-se: 1) A infraestrutura de redes digitais, pois é essencial a existência de redes de dados e redes de acessos de alta velocidade; 2) a falta de capacidade de coordenar a análise de dados entre distintos sistemas IoT; 3) a insuficiência na interoperabilidade de informações para que haja troca de dados entre sistemas heterogêneos e entre diferentes interfaces de sistema; 4) a limitada capacidade de gestão dos recursos de IoT de maneira a prover segurança do grande fluxo de dados e informações que circulam no sistema e 5) necessidade de aprimoramento do firmware, hardware e software dos

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dispositivos e melhoria das fontes de energia visto que há exigências específicas, entre outras. Segurança e privacidade de dados – nos sistemas atuais persistem lacunas, fragilidades e vulnerabilidades quanto à segurança, à privacidade, ao sigilo, ao controle dos dados individuais e coletivos, além de ameaças e ataques cibernéticos ou mesmo a violações de dados [Yin 2016]. Aspectos éticos – o uso da tecnologia IoT em saúde pode ser considerado mais sensível do que em outras áreas tecnológicas, pois requer o respeito à privacidade; à autodeterminação, à inviolabilidade da intimidade e à liberdade e dignidade das pessoas, o que implica em protocolos e cuidados tecnológicos mais sofisticados. Transparência da informação – transparência é fundamental tanto para os sistemas IoT hiperconectados quanto para as autoridades públicas, os profissionais da saúde, assim como, para o paciente e empresas que operam as tecnologias. Interface amigável – os dispositivos necessitam de uma interface amigável para os usuários, tanto para operá-los quanto para os dados e informações. Na saúde, este é um aspecto relevante para profissionais e pacientes terem facilidades na operação e interpretação dos dados e informações; Limitações regulatórias e de governança – embora no Brasil se discuta os aspectos regulatórios e governança da IoT no país, continua sendo um desafio implementar, uma Política Nacional de IoT e o estabelecimento de um marco regulatório apropriado para prover segurança, qualidade e eficácia dos serviços para os usuários, ao mesmo tempo, indutores e promotores das inovações tecnológicas decorrentes da IoT e da IA.

6.7. Considerações Finais Uma nova era de avanços tecnológicos sem precedentes se descortina em nossas vidas. Mudanças culturais, desenvolvimento de novas capacidades, domínio pleno do uso da internet, de novos aplicativos de smartphones e dispositivos vestíveis, conhecimento de novas terminologias são desafios necessários para usufruir e aplicar todo o potencial de transformação da IoT, na atenção à saúde. Milhares de pacientes poderão ser melhor assistidos com o uso da IoT na saúde, em especial, pessoas que sofrem de doenças crônicas. O uso de dispositivos conectados para monitoramento remoto em tempo real de pacientes em seu cotidiano, pratica-

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mente sem alterações em sua rotina, torna mais eficiente a prevenção, diagnóstico e tratamento de doenças cardiovasculares, melhorando a qualidade de vida, reduzindo hospitalizações e complicações pós-hospitalização. O acesso ao monitoramento remoto por pessoas que residem em locais distantes de unidades de saúde e centros médicos amplia a aplicabilidade da IoT e é um fator relevante em países de extensa área territorial. A gestão mais eficiente de recursos em serviços clínicos e hospitalares promovida pela utilização de tecnologias habilitadas para IoT pode reduzir os gastos com a saúde e benefícios podem ser colhidos com a implementação de IoT em sistemas de monitoramento à saúde - em equipamentos médicos, controle de medicamentos, gestão da informação médica, telemedicina e mhealth. O amplo acesso da população a smartphones estimula de forma acelerada o desenvolvimento de tecnologias que utilizam esse dispositivo na transmissão de dados para a nuvem, e também como um dispositivo para visualização dos sinais vitais pelo paciente, seus familiares e pelo profissional da saúde em tempo real. Pesquisa e desenvolvimento promovem inovações tecnológicas constantes em sensores, dispositivos, plataformas, sistemas, aplicativos e algoritmos visando maior eficiência, acurácia, redução de custo, redução do consumo de energia e de tamanho dos dispositivos, interface mais amigável ao usuário, dentre outros. Sensores de menor tamanho, que não necessitam de contato direto com o paciente ou acoplados em smartphones são inovações que viabilizam a aplicação da IoT no monitoramento à saúde. A análise da informação por algoritmos que estão continuamente sendo desenvolvidos, facilita a tomada de decisão da equipe médica e auxilia na escolha de medidas mais adequadas, com mais rapidez ao paciente. E, por fim, a aplicação da IoT na saúde está em franca expansão no mundo, com pesquisas e desenvolvimento tecnológico, sendo capitaneados pela China, Estados Unidos e Índia, com reflexos ainda tímidos no Brasil. No entanto, o Brasil possui um grande potencial para a implementação de IoT na saúde por possuir o maior sistema público de saúde do mundo e se ter a expectativa de que possa auxiliar na inclusão e ampliação do acesso a produtos e serviços de saúde para a população menos assistida na atualidade. Algumas limitações, como o acesso à internet, a segurança, a proteção dos dados e a falta de recursos para a infraestrutura de IoT são desafios que precisam ser superados para que o uso pleno e a saúde digital se tornem uma realidade com os diversos benefícios para a população.

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CAPÍTULO 06 - Atenção à saúde com o uso de arquitetura IoT: aplicações na cardiologia

6.8. Referências

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CAPÍTULO 06 - Atenção à saúde com o uso de arquitetura IoT: aplicações na cardiologia

7.IMPRESSÃO 3D E BIOIMPRESSÃO: SOLUÇÕES INOVADORAS PARA PESQUISA E PRÁTICAS EM CIÊNCIAS BIOMÉDICAS Ana Isabel Reis Nascimento1, Diana Rodrigues de Cerqueira2, Mariana Queiroz Souza3

1. Doutora em Patologia Humana, Professora de Biofísica, Departamento de Ciências Biológicas, Universidade Estadual da Bahia, Endereço: Rua das Margaridas, 43, Condomínio Pindorama, Bairro São Judas Tadeu, Jequié-Bahia, CEP 45.204-031 e-mail: airnascimento@ uesb.edu.br ORCID 0000.0002-7483-7992 2. Doutora em Patologia Humana, Professora de Fisiologia, Universidade Federal da Bahia ORCID 0000.0003-0713-4370 3. Graduanda do curso de Fisioterapia, Departamento de Saúde I, Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia ORCID 0000.0002-11725790

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Abstract The incorporation of technologies such as 3D printers and the internet of things in medical applications and biomedical research create disruptive possibilities in the health area. Currently, 3D technology is being applied in the manufacture of tissues and organs, dosage and delivery of medications, manufacture of custom implants and models of anatomical parts. Likewise, 3D bioprinting is an important technology that is widely used in regenerative medicine, enabling the optimization of disease treatment and bone replacement. In research, the development of drugs, molecular models and assays using 3D bioprinting technology is growing and occupies a prominent place, with the constant need for innovation and improvement of techniques and biomaterials.

Resumo A incorporação de tecnologias como impressoras 3D e internet das coisas em aplicações médicas e na pesquisa biomédica criam possibilidades disruptivas na área de saúde. Atualmente a tecnologia 3D está sendo aplicada na fabricação de tecidos e órgãos, dosagem e entrega de medicamentos, fabricação de implantes personalizados e modelos de peças anatômicas. Da mesma forma, a bioimpressão 3D se constitui em uma tecnologia importante e de amplo uso na medicina regenerativa, viabilizando a otimização do tratamento de doenças, substituição de ossos. Na pesquisa, o desenvolvimento de fármacos, modelos moleculares e ensaios usando a tecnologia de bioimpressão 3D é crescente, e ocupa lugar de destaque com a necessidade constante de inovação e aperfeiçoamento de técnicas e biomateriais.

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CAPÍTULO 07 - Impressão 3D e Bioimpressão: Soluções inovadoras para pesquisa e práticas em Ciências Biomédicas

7.1. Introdução O crescimento do quarto estágio de industrialização, também chamado de Indústria 4.0, está tornando cada vez mais fundamental os serviços inteligentes, pois novas tecnologias disruptivas estão mudando os campos industriais e de pesquisa. O principal resultado da Indústria 4.0 está no desenvolvimento e na rápida disseminação dos Sistemas Ciber-Físicos (CPSs). As tecnologias CPS cobrem uma ampla gama de aplicações, como redes de energia elétrica, sistemas de transporte e dispositivos de saúde. O uso de uma rede, da internet e de sensores no CPS leva à definição de Internet das Coisas (IoT), que pode ser vista como a infraestrutura que torna os CPSs possíveis. Os sistemas IoT são baseados nos protocolos de comunicação, graças aos quais os ativos físicos conseguem se conectar, transferindo e trocando informações [Romeo et al., 2020]. A tecnologia de impressão tridimensional (3D) é uma IoT que oferece inúmeras aplicabilidades ao ensino de biociências e na medicina regenerativa. Ademais, tem sido usada na produção de formulações farmacêuticas viáveis ao diagnóstico, estratégias cirúrgicas, criação e personalização de próteses, bem como na engenharia de tecidos e órgãos [Yousef et al., 2015]. A impressão em 3D é uma manufatura aditiva, processo em que o material é adicionado e unido normalmente em uma base de camada por camada, para fazer produtos, usando dados digitais de um modelo 3D. O uso dessa tecnologia exige decisões complexas quanto à escolha dos materiais utilizados na impressão em consonância com a finalidade de uso, exigindo integração de conhecimentos das áreas de Engenharia, Ciência dos Biomateriais, Biologia Celular, Fisiologia, Bioquímica e Biofísica [Murphy and Atala 2014]. A impressora 3D foi introduzida em 1981, em um relatório técnico escrito por Kodama, em que descrevia a tecnologia usada na produção de um objeto pelo endurecimento de um polímero líquido usando luz ultravioleta (UV). A primeira impressora 3D foi fabricada em 1984 na 3D Systems, que desenvolveu essa tecnologia baseada nos conhecimentos já estabelecidos na técnica de estereolitografia [Hull 1986]. O método de impressão em 3D consiste na composição do objeto em camadas, onde seções do modelo são expostas à luz UV, da mesma maneira que a tecnologia usada por Hideo Kodama. A 3D Systems desenvolveu um arquivo de estereolitografia, que é um programa com modelos de Desenhos Assistidos por Computador (CAD), padrão usado nas atuais impressoras 3D, além disso, foi responsável por iniciar a comercialização dessas impressoras [Ahn et al., 2016]. Outras técnicas para composição da impressão, assim como modelos de impressora 3D, foram desenvolvidas com base na mesma tecnologia, mas buscando aperfeiçoar o método [Crump 1992].

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Nesta perspectiva, o Instituto de Tecnologia de Massachusetts desenvolveu patentes de impressoras de jato de tinta como sendo parte de uma nova tecnologia que envolvia uma técnica de impressão 3D [Sachs et al., 1993]. Desde então, uma variedade de métodos foi introduzida e muitas impressoras 3D foram lançadas no mercado, sendo comercializadas a partir de 2005. Com isso, o projeto de código aberto Replication Rapid Prototyping (RepRap) foi criado com base na técnica de impressão de filamentos fundidos, dadas as patentes que cobrem a modelagem de deposição fundida. Com a expiração da patente deste método de impressão, o hardware e o software necessários à fabricação de impressoras 3D podem ser divulgados sem restrições [Ahn et al., 2016]. A impressão 3D pode ser comparada a outras tecnologias disruptivas, tais como livros digitais e downloads de músicas, que permitem aos consumidores encomendar suas seleções on-line. Assim, as empresas podem atender a pequenos segmentos do mercado, operando com pouco ou nenhum estoque de produtos. As aplicações atuais da impressão 3D envolvem quantidades reduzidas de produção de itens pequenos e complexos, incluindo produtos personalizados em massa, protótipos e maquetes, peças de reposição, aplicações médicas e odontológicas [Casey 2009]. A utilização da tecnologia de impressão 3D nas ciências biomédicas tem sido uma alternativa viável à pesquisa farmacêutica, à medicina regenerativa, na oferta de produtos e equipamentos médicos, bem como para confecção de modelos artificiais que se aproximam dos modelos vivos [Klein et al., 2013]. Com isso, esta tecnologia tem sido empregada no ensino por possibilitar o manuseio e a exploração das peças impressas, favorecendo o uso de novas abordagens de aprendizagem [Basniak and Liziero 2017]. Na perspectiva da pesquisa, do uso na medicina regenerativa e como ferramenta educacional, a impressão em 3D será discutida neste capítulo, em linhas gerais, nos aspectos relacionados: (1) o que é impressão em 3D, (2) impressão em 3D aplicada à bioimpressão e (3) aplicabilidade da bioimpressão às áreas de ciências biomédica e medicina, no que tange ao seu uso em tratamentos e nas áreas de ensino e pesquisa.

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CAPÍTULO 07 - Impressão 3D e Bioimpressão: Soluções inovadoras para pesquisa e práticas em Ciências Biomédicas

7.2.Visão geral da impressão em 3D A impressão 3D é um tipo de prototipagem rápida, também denominada de manufatura aditivada ou tecnologia de forma sólida livre. É uma técnica usada para construção de objetos através da fusão ou depósito de vários materiais em sucessivas camadas, a fim de produzir um modelo 3D funcional [Lipson 2013, Ventola 2014]. Semelhante a outras IoTs, pode ser compartilhada na rede e, assim, permitir a produção economicamente viável de formas complexas em baixo volume. Além disso, por usar modelos digitais reduz a necessidade de ferramentas como moldes e lâminas de corte. Embora as impressoras 3D funcionem de maneira semelhante às impressoras tradicionais a laser ou a jato de tinta, em vez de usar tintas coloridas usa materiais diversos, tais como pó, líquidos, células dentre outros, que são lentamente incorporados à imagem, camada a camada [Berman 2012]. Diferentes metodologias de impressão 3D podem ser observadas na Figura 1.

Figura 1. Esquema ilustrando os tipos de impressão 3D

Os primeiros padrões técnicos em impressoras 3D foram descritos pela American Society for Testing and Materials (ASTM) nos EUA [ISO/ASTM 2016]. O método de impressão 3D enquanto fabricação aditiva cria objetos 3D camada sobre camada de materiais [SAI GLOBAL 2016]. De acordo com o padrão ISO / ASTM 52900:2015(en), este tipo de impressão contém sete categorias de processos que se diferenciam principalmente através das técnicas usadas na fabricação dos materiais. A Tabela 1 apresenta os biomateriais que são compatíveis com alguns métodos de manufatura aditiva.

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Tabela 1 Categorias de biomateriais de acordo com o padrão ISO/ASTM 52900:2015(en) [Romeo et al., 2020]. Método de manufatura aditiva ISSO/ASTM

Biomateriais compatíveis Policaprolactona (PCL) Polilactida (PLA)

FDM ou FFF

Policarbonato (PC) Polivinil álcool (PVA) Ácido polilático-co-glicólico (PLGA) Poli-ε-caprolactona Polilactida-coglicolida Ácido poli-L-lático Amido Dextran

SLA e DLP

}

Água

Gelatina Peptideos Proteinas (fibrinogênio, colágeno, p.ex.) Polissacarídeos (hialuronano, alginato, p.ex.) Plasmídeos de DNA Células hepáticas Fumarato de polipropileno (PPF)

Fotopolimerização em cuba

PCL Resina dental SG PCL Poliéter éter cetona (PEEK) PVA + Hidroxiapatita (HA)

Polyjet

PEEK + HÁ Fosfato de cálcio Titânio TiAL6V4 ELI

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CAPÍTULO 07 - Impressão 3D e Bioimpressão: Soluções inovadoras para pesquisa e práticas em Ciências Biomédicas

Na primeira técnica de impressão ilustrada na Tabela 1, técnica do filamento fundido, a impressão de órgãos (bioimpressão) se dá com a mensuração de milhares de seções transversais de cada produto para determinar exatamente como cada camada deve ser construída. Após criar o modelo 3D, é necessário transferi-lo para o software da impressora e ainda definir as dimensões da imagem. O software de impressão irá compilar todos os dados, sistematizá-los em várias camadas e em seguida inicia-se a impressão. Nesta etapa, o injetor de matéria esquenta e insere o filete plástico que está na bobina. Na medida em que o material derrete, ele é injetado em uma base, que se movimenta em dois eixos e cria as camadas. O processo então é realizado camada por camada, desta forma, quando uma fica pronta, outra se inicia até que o objeto seja totalmente concluído [Burn et al., 2016]. Essas impressoras são mais comumente disponíveis e baratas do que as impressoras para outras técnicas atualmente disponíveis. As tecnologias 3D também são utilizadas na confecção inicial de um determinado protótipo muito mais rapidamente, já que não é necessário tempo de configuração. Além disso, consideráveis economias de tempo são observadas ao produzir desenhos revisados, capacidade de compartilhar projetos e terceirizar a fabricação, além da velocidade e facilidade de projetar e modificar produtos. Existem aspectos negativos a se considerar, a principal limitação da impressão 3D é a sua popularização, o que torna seu uso mais restrito. Além disso, a disponibilidade de descrições de software de design CAD na Web tem implicações significativas para a segurança da propriedade intelectual. Como os objetos são descritos digitalmente, eles podem ser facilmente copiados e vendidos e, com isso, surge a necessidade de regulamentação por parte dos governos, reforçando as regras existentes de propriedade intelectual [Berman 2012].

7.3.Técnica de Bioimpressão 3D Dentre as tecnologias de impressão em 3D, a bioimpressão é a de maior potencialidade em aplicação na área de saúde, pesquisa e ensino. Se constitui em um processo de fabricação no qual biomateriais como hidrogéis ou outros polímeros são combinados com células e fatores de crescimento, depois impressos para criar estruturas semelhantes a tecidos, mimetizando os tecidos naturais [Guillemot et al., 2010]. Tal tecnologia permite posicionar células, biomoléculas e biomateriais em espaços precisos, seguindo o molde da citoarquitetura do tecido ou órgão de interesse, de modo a construir uma estrutura 3D [Seol et al., 2014]. Diferente da impressão 3D convencional, na bioimpressão é utilizada uma suspensão de células vivas em vez de um termoplástico ou uma resina [Cui et al., 2013]. A engenharia histológica através da técnica de bioimpressão permite

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a restauração, manutenção e desenvolvimento de tecidos corporais e se constitui em alternativa possível à medicina regenerativa [Cunha and Branciforti 2017]. Trata-se, portanto, de projetos virtuais com aplicações reais. A tecnologia de bioimpressão 3D tem por objetivo projetar e criar tecidos ou órgãos em modo 3D, mimetizados, com controle digital e funcionalidade in situ para aplicação in vivo. Como uma das abordagens de biofabricação, tem as vantagens de alto rendimento e controle preciso das estruturas celulares [Hong et al., 2018]. Para isso, utiliza-se biomateriais e células (bioink) que visa a otimização da viabilidade celular e garantir uma impressão que atenda a sua proposta por meio de modelos estéreis [Murphy and Atala 2014). Para este fim, a criação de um modelo viável envolve etapas que incluem preparação, impressão, maturação e aplicação. A etapa da pré-impressão biológica do modelo digital usa como base nas imagens produzidas pelas técnicas de radiografia, tomografia computadorizada e ressonância magnética. A imagem produzida fornece dimensão precisa do tecido de interesse, com pouco ou nenhum ajuste por parte do especialista e são convertidas em arquivos de impressão 3D para criar estruturas anatômicas complexas e personalizadas. Para confecção da modelagem 3D utiliza-se o software AUTOCAD para gerar uma cópia heliográfica (blueprint) dotada de arquitetura celular e vascular [Ventola 2014]. A segunda etapa do processo, a bioimpressão propriamente dita, ocorre quando a matéria-prima é colocada no cartucho e, na sequência, ocorre sua deposição baseada no blueprint. Entretanto, para criação de modelos biomédicos complexos é importante a utilização de materiais que auxiliem na reconstrução, substituição ou no tratamento dos sistemas orgânicos [Vanelli and Maba 2020]. Para isso, os bioinks utilizados precisam ter formulação ideal para o sucesso da bioimpressão, preferencialmente que sejam naturais e sintéticos. Estes devem possuir propriedades físico-químicas desejadas, tais como características mecânicas, reológicas, químicas e biológicas [Lee et al., 2015]. Dentre os bioinks utilizados estão os polímeros sintéticos que mimetizam características de materiais orgânicos, também estão incluídos os hidrogéis, polímeros biodegradáveis e cerâmicas bioativas. Além desses, também são exemplos de bioinks tipos celulares diversos, como as células tronco, fatores de crescimento celular e proteínas estruturais, como o colágeno [Gungor-Ozkerim et al., 2018]. Para que aconteça a bioimpressão, o bioink é colocado no cartucho da impressora e a sua deposição ocorre com base no modelo digital, de modo que o tamanho dos depósitos é dependente do tipo de tecido que se pretende imprimir e do número de bicos da impressora [Hölzl et al., 2016].

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CAPÍTULO 07 - Impressão 3D e Bioimpressão: Soluções inovadoras para pesquisa e práticas em Ciências Biomédicas

Na bioimpressão 3D se utiliza a construção de armações de suporte às estruturas celulares (scaffolds) fabricados de materiais compatíveis com o bioink. São biodegradáveis para permitir o desenvolvimento das células coletadas de um indivíduo em condições próximas às condições homeostáticas do ambiente natural [Cunha and Branciforti 2017]. O scaffold é considerado um elemento chave por fornecer suporte mecânico necessário e uma estrutura física para que as células cresçam, mantenham sua função fisiológica e se fixem na matriz extracelular [Murphy and Atala 2014]. A especificidade do scaffold projetado para determinado indivíduo e sua utilização com células tronco desse mesmo indivíduo torna-se uma alternativa viável para a medicina regenerativa, visto apresentar elevada biocompatibilidade e citocompatibilidade, diminuindo a incidência de rejeição de órgãos [Xia et al., 2018]. Dentre as desvantagens temos a menor aderência entre células e deposição incorreta da matriz extracelular [Vanelli and Maba 2020]. Neste processo, os tipos celulares (Tabela 2) variam de acordo com o tecido/órgão que se deseja atingir, porém, as células tronco são comumente usadas por possuírem grande potencial de diferenciação, com capacidade de proliferação e autorrenovação, dando origem às múltiplas linhagens de células especializadas. Existem três tipos principais de células tronco comumente usadas na produção dos corpos embrioides: mesenquimais, embrionárias e pluripotentes induzidas [Ong et al., 2018]. A bioimpressão por extrusão é a técnica mais promissora descrita na atualidade no campo da prototipagem rápida. A fabricação de construtos organizados, com tamanhos clinicamente relevantes e dentro de um tempo real são elementos que diferenciam essa técnica. A biotinta extrudada, constituída por células vivas, produz um traço contínuo que pode ser impresso em formato programado [Oliveira et al., 2017]. A impressão 3D e a bioimpressão são tecnologias importantes e de amplo uso na pesquisa, ensino e prática das ciências biomédicas, viabilizando a otimização do tratamento de doenças, substituição de ossos e desenvolvimento de próteses, criação de peças anatômicas, desenvolvimento de fármacos, modelos moleculares e ensaios, com a necessidade constante de inovação para desenvolvimento de software usado em impressoras e biomateriais

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Tabela 2 Tipos de células usadas na técnica de bioimpressão para produção de bioinks. Tipo de célula usada para bioimpressão em 3D

Referência

Células tronco embrionárias de

Bauwens et al., 2008, Choi et al., 2010,

camundongos (ESCs)

Dias et al., 2014 Jakab et al., 2010, Skardal et al., 2010,

Células tronco mesenquimais (MSCs)

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Células progenitoras cardíacas

Células tronco pluripotentes derivadas de cardiomiócitos (IPSC) Fração celular de origem do estroma vascular adiposo Mioblastos Células tronco derivadas de músculo (MDSCs) Células tronco de glioma

Células tronco neurais (NSCs)

Células tronco pluripotentes induzidas humanas (iPSC)

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Gaetani et al., 2012, Gaetani et al., 2015, Jang et al 2016

Prestwich 2011, Zhang et al., 2016

Williams et al., 2013 Ker et al., 2011, Cui et al., 2013, Ryu et al., 2015 Yu et al., 2013 Dai et al., 2016 Hsieh and Hsu 2015, Hsieh et al., 2015, Gu et al., 2016

JB et al., 2013, Faulkner-Jones et al., 2015

Células progenitoras hepáticas

Ma et al., 2016

Células de carcinoma hepatocelular

Robert et al., 2010

CAPÍTULO 07 - Impressão 3D e Bioimpressão: Soluções inovadoras para pesquisa e práticas em Ciências Biomédicas

7.4.Bioink: a “biotinta” Inicialmente, o termo bioink refere-se ao componente celular que foi posicionado em 3D ou dentro de hidrogéis. Trata-se, portanto, de formulações em que a solução de um biomaterial, natural/sintético/híbrido, encapsula vários tipos de células ou agregados celulares, geralmente na forma de hidrogel [Ji and Guvendiren 2017]. Os biomateriais adequados para bioinks devem carrear as células durante o processamento do tecido desejado (biotinta) e deve apresentar propriedades mecânicas, reológicas e biológicas adequadas aos tecidos alvo, de modo a garantir a funcionalidade correta dos tecidos e órgãos impressos [Gungor-Ozkerim et al., 2018]. Para o desenvolvimento do bioink é importante considerar a biocompatibilidade, ou seja, material não citotóxico e passível à proliferação e adesão celular, ser biodegradável, de modo que o material degradado não gere produtos tóxicos e, por fim, transportar com eficiência sinalizadores biocelulares [Huang et al., 2017]. As propriedades do bioink são definidas por sua formulação e distribuição da estrutura impressa que atendam aos requisitos biológicos. O bioink deve proteger o produto de perturbações externas no local em que está sendo impresso, como também permitir a sua viabilidade biológica. Independente da estratégia de bioimpressão 3D, os bioinks são reticulados ou estabilizados durante ou imediatamente após o processo de impressão para criar as formas finais do tecido desejado. Assim, o bioink selecionado dependerá da especificidade da aplicação, tipo de célula envolvida e bioimpressora a ser usada [Gao and Cui 2016]. Auxiliando esse mecanismo e contribuindo ao sucesso da bioimpressão, os scaffolds, funcionam como base estrutural que permitem às células impressas posicionamento e funcionalidade, isto é, permitem manutenção das propriedades mecânicas, físico-químicas e homeostáticas [Murphy and Atala 2014]. Em contrapartida, erros na modelagem do scaffold e no tamanho do bioink podem gerar problemas na utilização da técnica. Suporte para as células sem a influência da estrutura base por si e elevada morte celular resultam de erros na construção do scaffold. Além disso, quando são maiores comprometem o transporte de nutrientes e a excreção de produtos do metabolismo. Uma estratégia interessante para minimizar tais problemas seria a vascularização do scaffold, o que também possibilitaria a impressão de órgãos mais espessos. Assim sendo, a pesquisa para o desenvolvimento de biomateriais para impressão de células e órgãos completos são importantes para a promoção da técnica [Datta et al., 2017].

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O hidrogel é o material mais usado na técnica de bioimpressão em virtude de sua baixa citotoxicidade e semelhança física com a matriz extracelular. O alginato é um dos principais componentes de formulação de bioinks por ser de fácil manuseio, apresentar gelificação rápida com íons cálcio, viscosidade adequada, estabilidade mecânica e baixo custo. Entretanto, o alginato puro tem baixa efetividade em promover a adesão e migração celular, sendo necessário modificar sua estrutura adicionando uma sequência de arginina-glicina-ácido aspártico. Além desta modificação, diversos polímeros naturais e proteínas, tais como fibrina, quitosana, ácido hialurônico, colágeno e gelatina, podem ser usados para melhorar sua função [Lee et al., 2015]. Ao alginato modificado para ligante de adesão celular, utiliza-se um agente químico altamente tóxico, o 1-etil-3-(3-dimetilaminopropil) carbodiimida (EDC), necessário para acoplar o peptídeo ao alginato, visto a necessidade de muitas proteínas naturais apresentarem baixa viscosidade e condições mecânicas desfavoráveis para serem usados como material de adesão celular ou scaffold [Lee et al., 2015]. O EDC é uma carbodiimida solúvel em água com pH entre 4,0 a 6,0 e utilizada comumente para síntese de peptídeos, reticulação de proteínas com ácidos nucleicos, na preparação de imunoconjugados e também associado à N-hidroxisuccinimida para a imobilização de grandes biomoléculas [Yu et al., 2019]. Assim, o alginato para ser utilizado enquanto material de adesão celular, deve ser reticulado com EDC ou glutaraldeído. Contudo, os procedimentos para reticulação tornam as proteínas e os polímeros naturais inviáveis para bioinks, uma vez que são necessárias condições seguras para mistura de células [Lee et al., 2015]. O colágeno também é um material comumente utilizado na composição de bioinks, seja o colágeno puro ou em associação com células. O uso de hidrogéis à base de colágeno são os mais populares, tendo em vista o uso de células. Devido a sua biocompatibilidade e baixa imunogenicidade, o colágeno é amplamente utilizado por suportar a impressão de tecidos e órgãos, contudo é limitado o seu uso quando associado com células em formato de esfera [Meyer 2019]. O colágeno é a proteína mais abundante nos vertebrados. Sintetizada pelas células do tecido conjuntivo, constitui-se em uma proteína fibrosa e é o principal componente da pele, dos ossos e tendões, das cartilagens e dos vasos sanguíneos, portanto é uma proteína importante por conferir elasticidade aos tecidos [Lee et al 2019]. A maioria dos hidrogéis à base de colágeno é produzida a partir do colágeno tipo I. Sua estrutura é formada por três alfa-hélices que se organizam em fibrilas sob condições de pH neutro e temperatura de 37ºC. Tal processo é de fundamental importância para utilização do colágeno, como bioink [Mazzocchi et al., 2018]. Apesar disso, tem como principal desvantagem propriedades mecânicas baixas, especialmente quando as soluções apresentam concentrações reduzidas de colágeno (5 mg/mL a 10 mg/mL).

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Contudo, ao utilizar hidrogel de suporte para impressão 3D com bionk de colágeno, o processo ocorre dentro de um hidrogel secundário que atuará como um suporte temporário termoreversível (técnica FRESH - incorporação reversível de hidrogéis suspensos de forma livre). Tal técnica é importante por permitir a utilização de soluções de colágenos com baixas concentrações por um período curto de polimerização. Para melhorar a efetividade do colágeno como bioInk, é importante aumentar o módulo de armazenamento antes da bioimpressão [Mazzocchi et al., 2018].

7.5. Bioimpressão 3D na pesquisa e medicina regenerativa Surgida como algo futurista na década de 80, quando utilizada para fabricação de próteses para reconstrução óssea, a impressão 3D, hoje, é uma realidade consolidada, amplamente utilizada na bioimpressão de tecidos da pele, cartilagens, ossos e vasos sanguíneos, além de protótipos de órgãos para auxílio em cirurgias e constituir uma alternativa viável para transplantes. As células fontes para bioimpressão devem reter a capacidade de recapitular a função biológica do tecido nativo e serem capazes de se expandir adequadamente, mas não excessivamente a ponto de levar à hiperplasia ou morte celular. As células tronco têm propriedades de autorrenovação e potência, representando uma fonte ilimitada de células para bioimpressão 3D e medicina regenerativa. No entanto, as células tronco adultas autólogas devem ser obtidas de forma invasiva por meio de coleta na medula óssea, por extração de tecido adiposo através da lipoaspiração ou por aférese sanguínea [Ong et al., 2018]. Com a descoberta de células tronco pluripotentes, as linhagens específicas do paciente agora podem ser criadas a partir de tipos celulares maduros, como células mononucleares de sangue periférico extraídas por punção venosa, ou células do tipo fibroblastos de pele dérmica conseguidas por biópsia de pele [Shi et al., 2016]. Essa capacidade de reprogramar células específicas do paciente também permite a criação de células tronco contendo mutações hereditárias, que podem ser bioimpressas e estudadas [Tricomi et al., 2016]. Isso tem o potencial de melhorar a compreensão atual dos mecanismos de doença e da variabilidade fenotípica, ao tempo que minimiza rejeição quando transplantado de volta para o hospedeiro nos mais diferentes tipos histológicos.

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7.5.1. Sistema cardiovascular Várias técnicas de bioimpressão 3D foram aplicadas para criar tecido cardiovascular usando diferentes tipos de células proliferativas [Tricomi et al., 2016]. Por meio da tecnologia de bioimpressão do tipo gravação direta a laser, corpos embrioides são formados a partir de células tronco embrionárias de camundongos, que podem ser usadas para controlar uma cardiogênese dirigida [Koch et al., 2010]. Além disso, tem sido usada para imprimir células tronco mesenquimais e células endoteliais da veia umbilical humana, em um patch cardíaco, para promover a angiogênese e melhorar a função cardíaca [Gaebel et al., 2011]. Esses construtos de tecido exibem batimento macroscópico síncrono e automontagem de condutos semelhantes a vasos quando cocultivados com células endoteliais [Jakab et al., 2010]. A tecnologia de bioimpressão 3D do tipo extrusão pneumática é mais uma variante que tem sido usada para fabricar tecidos com potencial cardiogênico utilizando células progenitoras de cardiomiócitos, derivados de coração humano em uma estrutura de hidrogel de alginato [Gaetani et al., 2012]. Por meio desta técnica, as células bioimpressas apresentam alta viabilidade celular, mantêm a linhagem cardíaca e aumentam a expressão gênica de fatores de transcrição cardíaca precoce. Ademais, essas células migram do arcabouço de alginato e colonizam completamente uma camada de matriz extracelular, demonstrando que esta construção de tecido in vitro tem potencial para função in vivo [Ong et al., 2018]. O uso de gelatina ou ácido hialurônico nesta variante de bioimpressão também é capaz de manter a capacidade de diferenciação cardiogênica, aumentando a expressão de troponina I, actina cardíaca e conexina-43, que contribuem para o aumento da espessura da parede cardíaca e diminuição da fibrose produzida no pós-infarto [Gaetani et al., 2015]. Pesquisa coordenada por Tal Dvir, da Escola de Biologia Molecular e Biotecnologia da Universidade de Tel Aviv, mostra a impressão de um coração inteiro e funcional, a partir de tecido gorduroso de um paciente. Outras células e tecidos humanos foram retiradas, separadas e, no laboratório, reprogramadas para se tornarem células tronco pluripotentes. Dessa forma, essas células se diferenciam em células cardíacas, desenvolvendo-se nos diferentes tecidos musculares cardíacos ou em tecidos endoteliais precursores de vasos sanguíneos em geral, assim como em matriz extracelular [CONIB 2019]. Tal estudo tem importância fundamental para utilização em transplantes, uma vez que diminui o tempo de espera por órgão a um paciente em estado grave, como também reduz a rejeição, visto que células do próprio paciente podem ser utilizadas. A bioimpressão para a regeneração do tecido cardiovascular está avançada quanto à produção de válvulas cardíacas [Cui et al., 2018]. Jana e colaboradores (2015) culti-

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varam células intersticiais valvares, estas apresentam um fenótipo de fibroblasto que geralmente é observado em um folheto aórtico saudável. Além disso, a expressão gênica e protéica e a morfologia das células intersticiais valvares em substratos foram próximas às da camada fibrosa de um folheto aórtico nativo. Tais achados podem ser utilizados para o estudo de disfunções valvares. O tecido cardíaco é espesso, complexo, requer uma adequada vascularização e inervação para permitir a funcionalidade e biocompatibilidade [Gao and Cui 2016]. O transplante é, no momento atual, o único tratamento viável para o estágio final da insuficiência cardíaca. Assim, mais estudos são necessários para gerar construções de tecido cardíaco adequadamente vascularizados, de espessura clinicamente relevante, que podem responder apropriadamente aos impulsos elétricos e manter um padrão de batimento sincronizado [Xin et al., 2016]. No entanto, as abordagens de bioimpressão de células tronco em 3D podem ter enormes implicações na medicina regenerativa, para modelagem e tratamento de doenças cardíacas, na insuficiência cardíaca, doença valvar bem como para estudos toxicológicos e testes de drogas personalizadas [Ryu et al., 2015]. Trabalhos futuros devem investigar o uso de scaffolds nanoeletrônicos para fornecer estimulação elétrica e mecânica aos cardiomiócitos, promover seu crescimento e estimulação. Esses scaffolds devem facilitar o batimento espontâneo do tecido cardíaco projetado, incorporando elementos de detecção e acionamento que permita maior biomimetismo.

7.5.2. Sistema musculoesquelético A bioimpressão de tecido musculoesquelético usando células tronco, especialmente os mioblastos C2C12, tem sido usada para fabricar construções musculares esqueléticas 3D. Esse tipo de célula pode proliferar indefinidamente e se diferenciar em miotúbulos multinucleados, mas de um modo geral, as células bioimpressas apresentam alta viabilidade e respondem sincronizadamente aos pulsos elétricos [Gao and Cui 2016]. A técnica de jato de tinta vem sendo usada para demonstrar diferenciação de células tronco derivadas de músculo primário em subpopulações de células osteogênicas e miogênicas, com base na padronização do fator de crescimento BMP-2 em lâminas de vidro revestidas com fibrina [Phillippi et al., 2008]. Por meio de técnica imunocitoquímica que demonstra expressão da cadeia pesada de miosina fica evidenciado o uso da bioimpressão para criar uma diferenciação controlada de várias linhagens de células tronco por meio de fatores de crescimento padronizados e imobilizados [Ong et al., 2018]. Miotúbulos bioimpressos podem ser usados em estudos sobre exercícios musculares, estimulando-os com sinais elétricos em várias frequências [Gao and Cui

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2016]. Além disso, bioimpressão de tecidos musculoesqueléticos podem ser usados para melhorar o design de materiais usados no tratamento para doenças que causem lesões nos sistemas muscular e esquelético ou após traumas [Phillippi et al., 2008].

7.5.3. Sistema nervoso As células nervosas podem ser bioimpressas com alta viabilidade usando a tecnologia de bioimpressão 3D a jato de tinta e microextrusão. Através dessas técnicas neurônios bioimpressos mantêm fenótipos celulares básicos e funcionalidade após duas semanas, com desenvolvimento bem-sucedido de canais de potássio e sódio dependentes de voltagem [Tasoglu and Demirci 2013]. Células tronco de glioma também foram usadas, a partir delas foi criado um modelo de tumor de glioma, visto serem essas as principais células presentes quando em alto grau de desenvolvimento [Dai et al., 2016]. A diferenciação das células tronco neurais pode ser dirigida usando macromoléculas biologicamente ativas e fatores de transcrição, tornando essas células particularmente úteis na fabricação de construções 3D com padronização espacial precisa [Tasoglu and Demirci 2013]. O tamanho do corpo embrioide modula a formação de neurites [Dias et al., 2014]. As células tronco mesenquimais mostraram se diferenciar, preferencialmente em relação a células neurogênicas, quando cultivadas em matrizes moles, ao contrário de matrizes mais rígidas, que promovem a diferenciação celular miogênica e osteogênica [Jakab et al., 2010, Lin et al., 2016]. Vários estudos demonstram o uso de scaffolds padronizados na engenharia de tecidos nervosos [Lin et al., 2016]. Padrões lineares impressos em um substrato de poli(metil metacrilato), por litografia de nanoimpressão, induz astrócitos a adotar um fenótipo semelhante à glia radial com crescimento neural in vitro. Sem o uso de fatores bioquímicos adicionais esse fenótipo favorece uma resposta regenerativa [Mattotti et al., 2012]. Também foi demonstrado o uso de bioink na fabricação de tecido neural que usou como base polissacarídeo composto de alginato, carboximetil-quitosana e agarose, por meio da tecnologia de microextrusão. O bioink formou scaffolds porosos permitindo a expansão in situ e diferenciação de células tronco neurais em neurônios funcionais e neuroglia de suporte. Esses neurônios realizam atividade espontânea, formam contatos sinápticos, estabelecem redes, aumento induzido por bicuculina em resposta ao cálcio e expressão de GABA [Gu et al., 2016]. A bioimpressão 3D de células tronco de tecido neural facilitará a pesquisa sobre seu desenvolvimento, função e processos de doença, aplicações em tecido neural específico para substituição de tecido após lesão traumática aguda e doença crônico degenerativa [Gu et al., 2016]. Tem importante aplicação na pesquisa de câncer do cérebro e do tecido

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neural, uma vez que a resistência aos medicamentos durante a quimioterapia são um grande desafio em tumores cerebrais. Portanto, pesquisar a biologia de células tronco tumorais cerebrais, usando construções in vitro que mimetizam o microambiente do tecido tumoral nativo, tem um enorme potencial para melhorar o atual regime terapêutico e possibilitar novos tratamentos [Dai et al., 2016].

7.5.4. Tecido adiposo A bioimpressão a laser usando células tronco derivadas de tecido adiposo humano, em scaffolds de alginato e hidrogel de plasma sanguíneo resulta em enxertos 3D. Também mantiveram seu comportamento de linhagem acionado, conforme medido por expressão de marcadores adipogênicos. A microscopia confocal foi usada para demonstrar que a técnica de bioimpressão a laser permitia o arranjo em microescala de células tronco adiposas que poderia permitir a geração de enxertos de tecido multicelular com uma complexidade semelhante ao tecido adiposo nativo [Gruene et al., 2011]. Construções de tecido adiposo também foram fabricadas usando um bioink de matriz extracelular descelularizada, com células tronco encapsuladas derivadas de tecido adiposo, que foram bioimpressas simultaneamente com uma estrutura de PCL [Pati et al., 2014]. A fabricação 3D de tecido adiposo biomimético é promissor. Pode ser usado para substituição de tecido autólogo que pode ser transplantado in vivo, na investigação biomédica de patologias e triagem de drogas, ambas in vitro [Gruene et al., 2011, Pati et al., 2014]. Em particular, os estudos de adipogênese usando matrizes extracelulares descelularizadas permitem modelagem in vitro de tecido adiposo mais biomimético [Pati et al., 2014].

7.5.5. Tecido hepático Vários estudos analisaram a bioimpressão 3D do tecido hepático usando células pluripotentes humanas induzidas, células embrionárias de camundongos ou células hepáticas imortalizadas. As células tronco apresentam alta viabilidade para bioimpressão por expressarem fenótipos semelhantes à dos hepatócitos. Uma vez que o fígado é um dos principais locais de processamento e excreção de drogas, a fabricação de estruturas e órgãos de tecido hepático tem enormes implicações para a triagem de drogas personalizadas in vitro e para estudos de doença hepática [Ma et al., 2016]. Ademais, possui aplicação na medicina regenerativa, visto a necessidade aguda de fígados e o

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número limitado de doadores viáveis [Zhou 2016]. Matriz de hidrogel de alginato se mostrou eficiente em construtos de espessura clinicamente relevantes cujas células tronco bioimpressas se diferenciam em hepatócitos. Esses grupamentos celulares foram positivos para marcadores hepáticos e semelhantes aos hepatócitos nativos, evidenciado por análise morfológica e secreção de albumina [Waddington et al., 2016]. Outro estudo demonstrou o uso de uma matriz de hidrogel de fibronectina e colágeno tipo I, incorporado com fatores de crescimento hepático, biompressos em uma lâmina de vidro, modificada com silano, para induzir a diferenciação hepática [Tuleuova et al., 2010]. Esta construção mostrou organização morfológica que mimetiza o ambiente nativo do fígado, bem como altos níveis de expressão gênica específica do fígado, secreção de produto metabólico e indução do citocromo P450 [Ma et al., 2016]. Assim, este modelo biomimético 3D foi capaz de imitar a arquitetura nativa do fígado em várias dimensões.

7.5.6. Pele Bioimpressão 3D a jato de tinta foi usada para imprimir pele usando camadas alternadas de um bioink citocompatível e uma suspensão de células de fibroblastos dérmicos com alta viabilidade após impressão [Rasch 2014]. A tecnologia de microextrusão foi usada para imprimir células tronco mesenquimais derivadas do líquido amniótico, suspensas em hidrogel de fibrina-colágeno, para investigar o uso da bioimpressão no aumento da cicatrização [Skardal et al., 2012]. As células foram bioimpressas diretamente sobre o local da ferida, o construto melhorou o fechamento da mesma com aumento da densidade dos microvasos e do diâmetro dos capilares ao exame histológico, assim como na reepitelização. No entanto, as células bioimpressas permaneceram transitoriamente e não se integraram ao tecido recém-formado, indicando que sua função no fechamento da ferida e na angiogênese era resultado de fatores tróficos ali secretados [Rutz et al., 2015]. A técnica de bioimpressão a laser, cujas células foram suspensas em plasma sanguíneo e hidrogel de alginato, foi usada para demonstrar uma técnica de posicionamento, controlada por computador, capaz de gerar diferentes tipos celulares e permitir a geração ex vivo de tecido cutâneo. As células mantiveram 98% de viabilidade após impressão e todos os tipos celulares conseguiram manter a capacidade de proliferação sem aumentar a apoptose ou fragmentação do DNA [Koch et al., 2010].

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O uso da bioimpressão em 3D para induzir diferenciação específica de linhagens epidérmicas tem resultados favoráveis, com implicações clínicas e translacionais na regeneração glandular. Biomiméticos funcionais da matriz extracelular 3D, contendo células, foram fabricados in vitro usando gelatina composta e hidrogéis de alginato de sódio. A esse construto foi adicionado derme plantar de camundongo e fatores de crescimento epidérmico, para induzir células progenitoras epidérmicas de camundongo. O produto bioimpresso permitiu a diferenciação unilateral dos progenitores epidérmicos nas glândulas sudoríparas e, quando colocado diretamente sobre a ferida, produziu restauração funcional das glândulas sudoríparas [Huang et al., 2017]. Defeitos extensos e de grande espessura podem ser encontrados em tecidos epidérmicos necrotizantes, além de poder ocorrer infecção de tecidos moles, trauma, ressecção de tumor e queimaduras, lesões e doenças na pele, que podem levar a deficiências significativas e também à morte [Priya et al., 2008]. A bioimpressão 3D usando células tronco produz, de maneira rápida, enxertos que podem ser usados diretamente no local da ferida, levando à cicatrização tecidual [Skardal et al., 2012]. Assim, o tecido da pele projetado tem implicações clínicas significativas e é promissor na regeneração e reparação de defeitos na pele [Jakab et al., 2010]. A impressão de pele por bioimpressão assistida por laser utiliza scaffold de matriz dérmica descelularizada para enxertos multicelulares semelhantes aos padrões naturais. Esta técnica permite posicionar diferentes tipos de células em um padrão espacial 3D exato. Koch e colaboradores (2012) empregaram a técnica e imprimiram derme e epiderme, após 10 dias o tecido impresso, mantido in vitro, apresentava conexina 43, proteína importante na composição de junções comunicantes. Estudo de Michael e colaboradores (2013) utilizou a bioimpressão assistida e posicionou fibroblastos e queratinócitos, criando uma pele substituta viável transplante em feridas de pele de ratos. Após 11 dias notou-se que a pele transplantada foi completamente conectada ao tecido circundante e, quando explantados, notou-se que os queratinócitos impressos formaram uma epiderme em várias camadas com diferenciação inicial, especialmente nas camadas suprabasais. Tal técnica é interessante para o tratamento de queimaduras e feridas crônicas, uma vez que resulta em terapia viável, acelerando o processo de recuperação e cicatrização, reduzindo infecções e morbidade associada [Macedo et al., 2019].

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7.6.Considerações Finais A internet das coisas é um novo conceito que vem ocupando os espaços quotidianos, inclusive aqueles relacionados à saúde e pesquisa. As organizações de saúde inteligentes do futuro próximo utilizarão plenamente tanto as IoTs médicas quanto a inteligência artificial em suas várias formas e aplicações. As tecnologias se apresentam como maneiras de melhorar os resultados do atendimento médico-hospitalar, reduzir os riscos para médicos e pacientes, aumentar as margens de êxito nos tratamentos de saúde, inclusive naqueles que envolvem lesões e traumas. A impressão 3D enquanto IoT possui benefícios relevantes quanto à produtividade, economia de custos, eficiência operacional e redução de erros humanos. Nesta perspectiva, a técnica de bioimpressão 3D se alinha com IoT enquanto ferramenta promissora e valiosa para aplicação na pesquisa e medicina regenerativa. Constitui-se em uma técnica bastante vantajosa com o controle preciso do processo, capacidade de repetibilidade e produção de projetos individuais. A bioimpressão 3D é essencial quando se pensa em substituição de órgãos e tecidos, visto o aumento das taxas de mortalidade e morbidade por dependência de transplantes. Em comparação com outras abordagens de engenharia apresenta muitas vantagens e aplicações no reparo e substituição de vários sistemas corporais e órgãos. Apesar disso, avanços são necessários quanto ao uso dos materiais constituintes dos bionks e scaffolds, alcançando mais cito e histocompatibilidade, produzindo assim resultados eficazes e duradouros.

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8.NOVOS OLHARES E PERSPECTIVAS: UMA ANÁLISE DO PERFIL DOS EGRESSOS DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA BIOMÉDICA DA UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA – FACULDADE DO GAMA Deniz Helena Pereira Abreu1, Marília Miranda Forte Gomes2, Suélia de Siqueira Rodrigues Fleury Rosa2

1. Mestre em Engenharia Biomédica pela Universidade de Brasília- PPGEB/UnB e Docente na Faculdade JK – Unidade Asa Sul – Brasília/ DF. 2. Doutora e Docente do Programa de Pós-graduação em Engenharia Biomédica-PPGEB/UnB.

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Abstract In Brazil, stricto sensu graduate programs are assessed by the Coordination for the Improvement of Higher Education Personnel (CAPES), a foundation linked to the Ministry of Education. The evaluation policy and guidelines established by CAPES impel Postgraduate Programs to carry out a self-assessment process within a multidimensional context, contemplating the program’s structure and impact on society and student’s training. Thus, this chapter aims to address the importance of identifying the profile of postgraduate programs and present the results obtained in a study carried out to assess critical aspects of the University of Brasilia’s Postgraduate Program in Biomedical Engineering (PPGEB). The PPGEB started in September 2010 and has the institutional and regulatory objective of training high-level teachers, researchers, and professionals. The researchers conducted descriptive, quantitative research for the study, applying a questionnaire to all the program’s graduates to collect socio-demographic and program-related data. The data analyses led to the attainment of useful information. The program’s graduates were, on average, 35 years years old. Among the program’s graduates, 62.5% are males; this result corroborates studies showing the male predominance in the engineering area and showing that this predominance in the PPGEB is lower than in the typical Brazilian engineering graduate programs. Regarding race, 41.1% of the program’s graduates declared themselves brown, and 14.3% declared themselves black; this result corroborates research data from IBGE 2018 that shows an increasing trend of higher schooling of blacks and browns. Regarding the main field of activity, 39.3% of the graduates had basic engineering training; also, there are many students from areas of the health and computer sciences and the education field; these results corroborate the transdisciplinary nature of the PPGEB. People from other states of Brazil and other countries applied to the PPGEB, and, as a result, 19.6% of the graduates came from outside the Federal District. 94.6% of the sample’s graduates are currently employed, and 41.1% receive between 6 and 10 minimum wages. In conclusion, identifying the graduate’s profile is a very positive action to help assess the PPGEB, and it is an excellent tool to help the program establish guidelines that help take it to a higher level of excellence. Keywords: Biomedical Engineering, Diffusion of Biomedical Engineering, Self-assessment, Impact of Biomedical Engineering, Egress.

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CAPÍTULO 08 - Novos olhares e perspectivas: Uma análise do perfil dos egressos do programa de pós-graduação em engenharia biomédica da universidade de brasília – Faculdade do Gama

Resumo No Brasil, os programas de pós-graduação stricto sensu são avaliados pela Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), fundação vinculada ao Ministério da Educação. A política de avaliação e as diretrizes estabelecidas pela CAPES impulsionam os Programas de Pós-Graduação a realizar um processo de autoavaliação em um contexto multidimensional, contemplando a estrutura do programa e seus impactos na sociedade e na formação dos alunos. Assim, este capítulo tem como objetivo abordar a importância de identificar o perfil dos programas de pós-graduação e apresentar os resultados obtidos em estudo realizado para avaliar aspectos críticos do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica da Universidade de Brasília (PPGEB). O PPGEB teve início em setembro de 2010 e tem como objetivo institucional e normativo formar docentes, pesquisadores e profissionais de alto nível. Os pesquisadores realizaram uma pesquisa descritiva e quantitativa para o estudo, aplicando um questionário a todos os graduados do programa para coletar dados sociodemográficos e relacionados ao programa. A análise dos dados levou à obtenção de informações úteis. Os formandos do programa tinham, em média, 35 anos. Entre os graduados do programa, 62,5% são do sexo masculino; esse resultado corrobora estudos que mostram a predominância do sexo masculino na área de engenharia e mostram que essa predominância no PPGEB é menor do que nos típicos programas de pós-graduação em engenharia brasileiros. Em relação à raça, 41,1% dos egressos do programa se autodeclararam pardos e 14,3% se autodeclararam pretos; esse resultado corrobora dados de pesquisa do IBGE 2018, que mostra tendência de aumento da escolaridade dos pretos e pardos. Quanto ao ramo de atividade principal, 39,3% dos egressos possuíam formação básica em engenharia; além disso, há muitos alunos das áreas da saúde e da informática e da área de educação; esses resultados corroboram a natureza transdisciplinar do PPGEB. Inscreveram-se no PPGEB pessoas de outros estados do Brasil e de outros países e, com isso, 19,6% dos formandos vieram de fora do Distrito Federal. 94,6% dos egressos da amostra estão empregados atualmente e 41,1% recebem entre 6 e 10 salários mínimos. Concluindo, identificar o perfil do graduado é uma ação muito positiva para auxiliar na avaliação do PPGEB, sendo uma excelente ferramenta para auxiliar o programa a estabelecer diretrizes que o levem a um patamar superior de excelência. Palavras-chave: Engenharia Biomédica, Difusão da Engenharia Biomédica, Autoavaliação, Impacto da Engenharia Biomédica, Egresso.

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8.1.Introdução O programa de Pós-graduação em Engenharia Biomédica da Universidade de Brasília, Faculdade do Gama (PPGEB/UnB/FGA) teve seu início em setembro de 2010 e tem por objetivo institucional e regimental a formação de docentes, de pesquisadores e de profissionais de alto nível, desenvolvendo sua capacidade de criação intelectual e sua competência profissional e acadêmica; visando inovação, avanços científicos, tecnológicos e sociais relacionados às aplicações das engenharias, da biologia e das áreas da saúde [UnB 2019]. A Faculdade do Gama é um dos Campi da Universidade de Brasília localizada fora do Plano Piloto e abriga cinco cursos de graduação na área da Engenharia, além do Programa de Mestrado em Engenharia Biomédica. No Brasil, cabe à Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), por meio da Diretoria de Avaliação (DAV), estabelecer as normas específicas para a sistemática de avaliação dos programas de pós-graduação stricto sensu, detalhando etapas, critérios e instrumentos utilizados no processo. Essa avaliação tem por objetivo certificar a qualidade da pós-graduação brasileira e identificar assimetrias regionais e de áreas estratégicas do conhecimento no Sistema Nacional de Pós-Graduação (SNPG) para orientar ações de indução na criação e expansão de programas de pós-graduação no território nacional [CAPES 2019]. O Sistema Nacional de Pós-graduação (SNPG) tem por objetivo a formação pós-graduada de docentes para todos os níveis de ensino; formação de recursos humanos qualificados para o mercado não acadêmico e fortalecimento das bases científica, tecnológica e de inovação [CAPES 2019]. Em consonância com as diretrizes da CAPES, o PPGEB/UnB/FGA, assim como os demais programas, foi avaliado para o ingresso no SNPG e é constantemente submetido a cada quadriênio à nova avaliação para sua permanência no Sistema. Conceitualmente, a avaliação pode ser entendida como o método de verificar criticamente e de medir o valor de fatores, atores, processos e resultados, segundo o grau de conformidade desses com padrões esperados [Pacheco 2018]. Entender a relevância dos processos de avaliação, e torná-los uma prática, conduz sistematicamente ao êxito do processo avaliado. A política de avaliação adotada pela DAV repercute em todos os programas de pós-graduação, que passam a realizar o acompanhamento e monitoramento de seus indicadores, buscando a melhoria de sua performance, e consequentemente, da nota de avaliação. Cabem aos programas se ajustarem aos objetivos do SNPG e se atentarem também às demandas do mercado de trabalho em relação aos mestres, que são titulados por esses programas, uma vez que o discente busca por instituições conceituadas e bem pontuadas para cursar a pós-graduação.

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CAPÍTULO 08 - Novos olhares e perspectivas: Uma análise do perfil dos egressos do programa de pós-graduação em engenharia biomédica da universidade de brasília – Faculdade do Gama

A crise do emprego tão divulgada no Brasil e no mundo industrializado, transborda para a crise da empregabilidade, pois as vagas que são ofertadas nem sempre são preenchidas, tendo por fator determinante a falta de qualificação profissional [Chiavenato 2008]. Com o avanço tecnológico e o desenvolvimento econômico, a sociedade está experimentando novas tendências em relação à empregabilidade. Para garanti-la, enquanto capacidade ou possibilidade de conseguir um emprego, é necessário progredir nos estudos, já que o profissional bem-sucedido deve aliar habilidades e competências uma vez que a velocidade das inovações e dos avanços tecnológicos o exigem. É preciso que a educação seja vista como um investimento que reflete positivamente na capacidade produtiva do profissional, atuando como potencializadora do crescimento econômico [Candiotto 2002]. O capital educacional acumulado por esse profissional assegurará não só sua maior produtividade, como também justificará as diferenças individuais de oportunidades de inserção no mercado e de remuneração recebida [Lemos, Dubeux e Pinto 2011]. Na ótica empresarial, tem predominado o entendimento de que os novos perfis profissionais e os modelos de formação exigidos atualmente pelo paradigma de produção capitalista passam pela polivalência e flexibilidade profissionais [Catani, Oliveira e Dourado 2001]. A análise do impacto da formação acadêmica da pós-graduação passa, dentre outros quesitos, pela identificação do perfil do egresso. As características que compõem o perfil do egresso associam, por um lado, o resultado de um processo de formação acadêmica e, por outro, a entrada para um processo de integração do profissional ao mercado de trabalho. Neste sentido, a especificação do perfil requer a articulação entre a formação acadêmica e as exigências de uma prática profissional que se insere em um mercado de trabalho caracterizado pela mudança [Vieira 2016]. Em suma, conhecer e identificar o perfil do egresso do PPGEB/FGA/UnB poderá contribuir para viabilizar a análise do impacto da formação acadêmica dos mestres titulados pelo programa no ambiente social no qual estão inseridos e, subsidiariamente, também poderá fornecer insumos ao processo de autoavaliação institucional. Assim, avaliar o impacto da formação acadêmica de pós-graduação na sociedade possibilita perceber o grau de inserção social.

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8.2.Engenharia Biomédica A Engenharia Biomédica teve seu início logo após a segunda guerra mundial, voltando-se para o estudo de sistemas biológicos complexos (Bioengenharia) e reabilitação de soldados (Engenharia de Reabilitação). A evolução crescente da tecnologia nas décadas seguintes levou a Engenharia Biomédica a atuar também no desenvolvimento de instrumentos para uso médico (Engenharia Médica) e na sua utilização adequada em ambiente médico-hospitalar (Engenharia Clínica), além da Bioengenharia e da Instrumentação Médica. O desafio da engenharia biomédica está em identificar problemas e necessidades do atual sistema de saúde que possam ser resolvidos utilizando a tecnologia, por meio de pesquisa, desenvolvimento, implementação e operação [Ramírez 2019]. Afirma-se que a engenharia biomédica é uma área multidisciplinar em expansão no Brasil e no mundo, que integra os princípios das ciências exatas e da engenharia com os das ciências biológicas e da saúde, tendo a aplicação dos métodos de distintas áreas das ciências exatas no campo das ciências médicas e biológicas [Castro e Akikubo 2004]. O aspecto interdisciplinar e multiprofissional da engenharia biomédica não só contribui para a área de saúde, mas também para o desenvolvimento científico, econômico e social, permitindo que um grande número de pessoas, com informações e vocações diversas, encontre na engenharia biomédica uma excelente oportunidade de aprimorar seus conhecimentos técnicos e científicos [COPPE/UFRJ 2020].

8.2.1. Regulamentação da Engenharia Biomédica A Lei nº 5.194, de 24 de dezembro de 1966 [Brasil 1966] regula o exercício da profissão de Engenheiro. O Conselho Federal de Engenharia e Agronomia, por meio da Resolução nº 473, de 26 de novembro de 2002 [CONFEA 2002], anexo A, instituiu a Tabela de Títulos Profissionais do Sistema CONFEA/CREA, nela está contemplado sob o código 121-12-00, o Engenheiro Biomédico. A Resolução nº 1.103, de 26 de julho de 2018 [CONFEA 2018], anexo B, discrimina as atividades e competências profissionais do engenheiro biomédico ratificando ainda que este integrará o grupo ou categoria Engenharia, modalidade Eletricista. Além dos órgãos de regulamentação, os engenheiros biomédicos podem se vincular a sociedades e associações que congregam os profissionais da categoria, como o caso da Sociedade Brasileira de Engenharia Biomédica – SBEB, entidade científica fundada em 1974, cuja finalidade é unir os profissionais da área da engenharia biomédica na discussão e defesa de temas de interesse da categoria, além de promover eventos na área.

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8.2.2.Área de atuação da Engenharia Biomédica A Engenharia biomédica não está restrita aos seres humanos, mas engloba tecnologias empregadas aos seres vivos [Corniali 2017]. Pelo fato de a engenharia biomédica ser pouco difundida no país, há uma tendência em confundir a área de atuação e atribuições dessa com áreas como a biomedicina [Andrade 2017]. O Engenheiro Biomédico pode desenvolver diversas funções no setor industrial ou no setor de serviços de saúde, bem como na ciência e tecnologia relacionadas à área de saúde e na regulação, tanto em atividades operacionais quanto na educação, na avaliação e na gestão. O profissional pode atuar em processos que envolvam nanopartículas, equipamentos e infraestrutura de serviços abarcando várias tecnologias, distintas formas de processamento, quer sejam físicos, químicos, biológicos, analógicos e digitais [Corniali 2017]. A multidisciplinaridade permite ao engenheiro biomédico desenvolver e aplicar, mediante abordagens adequadas, equipamentos destinados à prevenção, ao diagnóstico, à monitoração de parâmetros fisiológicos e à terapia de doenças, em unidades de tratamento e em hospitais; explorando, de forma adequada, suas múltiplas funcionalidades [Ramirez 2019]. Além disso, pode trabalhar em empresas de certificação de qualidade, em universidades e em institutos de pesquisa, atuando, inclusive, na realização de pesquisas científicas, em instituições públicas e privadas e em órgãos do governo. A pesquisa acadêmica e os cargos de administração hospitalar são, também, possibilidades para o profissional com essa formação.

8.2.3.Formação em Engenharia Biomédica A Engenharia Biomédica foi incluída no currículo universitário em 1921, pelo Oswalt Institute for Physics in Medicine, em Frankfurt, na Alemanha, atualmente conhecido como Instituto Max Planck de Biofísica. No Brasil, a formação em Engenharia Biomédica iniciou nos primeiros anos da década de 70, com um curso de mestrado do Programa de Engenharia Biomédica do Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia, da Universidade Federal do Rio de Janeiro (COPPE/UFRJ). Em outros países, o surgimento ocorreu mais cedo, como é o caso dos Estados Unidos, em 1965. Na América Latina, o precursor foi o México em 1975, e em 1978, a Argentina implantou o primeiro curso de Engenharia Biomédica [Zângaro 2017].

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Até o início dos anos 2000, a formação na área ocorria sempre com a pós-graduação. A graduação em Engenharia Biomédica tem início em 2001, na Universidade do Vale do Paraíba - UNIVAP, que formou sua primeira turma em 2005. Posteriormente, o curso foi implantado na Universidade Federal de Pernambuco e na Universidade Federal de Uberlândia. O sistema CONFEA/CREA, regulamentou em 2007 o curso, de modo a possibilitar que o profissional Engenheiro Biomédico pudesse exercer suas habilidades profissionais junto às entidades de saúde, a universidades, a institutos de pesquisa, a empresas médicas, entre outros. A partir desse momento é obrigatório possuir um diploma de curso superior reconhecido pelo Ministério da Educação para o exercício da profissão. O engenheiro biomédico precisa ter sólida formação em engenharia, compreender os sistemas biológicos, conhecer as tecnologias mais modernas relacionadas à saúde e ser generalista na área da engenharia biomédica. Também, é desejável que tenha habilidade para atuar em equipe, que detenha conhecimentos de gestão e que seja um profissional criativo, empreendedor e inovador [Antônio 2014]. Existem no Brasil 18 cursos de graduação em Engenharia Biomédica autorizados pelo Ministério da Educação. Observa-se maior concentração dos estabelecimentos de ensino que o ofertam nos estados da região sudeste com 61,11%, seguido da região sul com 22,22%, enquanto que na região centro-oeste não é ofertado. O tempo de duração do curso de graduação é em média de 5 anos e a grade curricular costuma mesclar matérias da área de exatas com as biológicas e de saúde. Os cursos de especialização lato sensu e os programas de Pós-graduação stricto sensu em Engenharia Biomédica, também apresentam predomínio de localização na região sudeste.

Tabela 1 - Instituições de Ensino – Nível dos Cursos x Região. Região

Região

Centro-

Norte

Sul

Sudeste

Nordeste

Quantidade

Oeste Graduação Latu sensu Especialização Stricto sensu

212

5,6%

22,2%

61,1%

11,1%

12,5%

25,0%

50,0%

12,5%

7,7%

69,2%

15,4%

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Os programas de Pós-Graduação stricto sensu têm como objetivo a formação de mestres e de doutores, conferindo os títulos correspondentes aos alunos interessados em aprofundar sua formação científica e acadêmica. Os cursos de mestrado são ofertados nas modalidades profissional ou acadêmico e possuem em média 2 anos de duração. A diferença entre ambos está na ênfase, enquanto o mestrado acadêmico tem por objetivo preparar o estudante para ser um pesquisador ou professor, o mestrado profissional tem como principal preocupação transferir o conhecimento técnico-científico mais rapidamente para o mercado, ministrando conhecimentos mais alinhados às necessidades das empresas e do mundo público [CAPES 2019]. Em razão do desenvolvimento e disseminação da área de atuação da engenharia biomédica, algumas instituições de ensino superior possuem programas de pós-graduação específicos na área. Ressalta-se que, como a área é multi e interdisciplinar, vários programas de pós-graduação de outras áreas do conhecimento possuem linhas de pesquisa em Engenharia Biomédica [SBEB 2019]. A Universidade de Brasília oferece um curso de especialização em Engenharia Clínica e o Mestrado em Engenharia Biomédica, dentro do Programa de Pós-graduação em Engenharia Biomédica (PPGEB) da Universidade de Brasília – Faculdade do Gama, único na região centro-oeste. Conforme matéria fundamentada nos resultados da Pesquisa Nacional por Amostra em Domicílios Contínua – PNAD Contínua [IBGE 2019], com base nos dados do terceiro trimestre de 2018, é possível observar no decorrer dos últimos anos um avanço no nível educacional da população brasileira. O percentual de brasileiros com nível superior completo passou de 10,2% em 2012, para 13,9% em 2018. A proporção de trabalhadores com ensino superior passou de 13,7% para 18,1%. Esse crescimento tende também a se refletir nos cursos de pós-graduação. Como o maior número de faculdades com programas está na região sudeste, é requerido que haja o incremento de ofertas de cursos voltados para o desenvolvimento industrial, nos quais se inclui a engenharia biomédica nas demais regiões do país, especialmente na centro-oeste.

8.2.4.Mercado de Trabalho e Remuneração Por ser a Engenharia Biomédica uma profissão recente no Brasil, o mercado de trabalho apresenta várias possibilidades [Zângaro 2017]. O mercado para a engenharia biomédica é novo e está em franca expansão no Brasil. Além de contar com mais de 6.500 hospitais, o país também produz equipamentos médicos para consumo interno e para exportação. O contínuo avanço das técnicas cirúrgicas aumenta ainda mais a procura por esses profissionais.

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Os engenheiros biomédicos são muito requisitados pelo setor hospitalar e também pela indústria. Uma competência atrativa para o mercado é que eles também desenvolvem softwares e equipamentos eletrônicos que visam aperfeiçoar o uso das máquinas utilizadas pelos profissionais da saúde no diagnóstico de doenças e também em terapias. O profissional dessa área projeta a estrutura, desenvolve e monta os equipamentos, podendo realizar sua manutenção corretiva e preventiva, além de ser possível desempenhar o papel de gerenciamento na compra de equipamentos médicos e na maneira mais adequada de utilizá-los [UFU 2019]. Embora não haja um piso salarial específico para o Engenheiro Biomédico, a Lei nº 4.950-A, de 22 de abril de 1966 [Brasil 1966], dispõe sobre a remuneração dos profissionais diplomados em Engenharia, Química, Arquitetura, Agronomia e Veterinária, com base em horas diárias trabalhadas, tipo de escola/faculdade de formação e valor do salário base mínimo. Segundo dados constantes do Portal Educa Mais Brasil (2019), o salário de Engenheiro Biomédico pode variar de acordo com o porte da empresa e o nível de experiência do profissional, ficando entre R$1.753,60 e R$7.235,31.

8.3.A Universidade de Brasília/UnB e a Faculdade do Gama/FGA A Universidade de Brasília foi inaugurada em 21 de abril de 1962, com a promessa de reinventar a educação superior, entrelaçar as diversas formas do saber e formar profissionais engajados na transformação do país [UnB 2019]. Desta forma, tem por missão “Ser uma universidade inovadora e inclusiva, comprometida com as finalidades essenciais de ensino, pesquisa e extensão, integradas para a formação de cidadãs e cidadãos éticos e qualificados para o exercício profissional, e empenhados na busca de soluções democráticas para questões nacionais e internacionais, por meio de atuação de excelência” e por visão de futuro “Ser referência nacional em ensino, pesquisa e extensão, com inserção local, regional e internacional, inovadora, inclusiva, transparente e democrática, com gestão eficaz e qualidade de vida”. Desde 2006, a Universidade de Brasília é multicampi quando foi inaugurada a Faculdade UnB de Planaltina - FUP, a primeira fora do Plano Piloto, sua atuação se concentra em áreas relacionadas a ciências naturais e agrárias. Dois anos depois, as faculdades de Ceilândia – FCE especializadas em cursos de saúde e a do Gama - FGA, especializada em engenharias, iniciaram suas atividades. Além dessas estruturas, a UnB conta com a Fazenda Água Limpa destinada à preservação ambiental e à produção acadêmica [UnB 2019].

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CAPÍTULO 08 - Novos olhares e perspectivas: Uma análise do perfil dos egressos do programa de pós-graduação em engenharia biomédica da universidade de brasília – Faculdade do Gama

A abertura dos novos campi se deu a partir de um estudo socioeconômico das regiões administrativas do DF e da Região Integrada de Desenvolvimento do Distrito Federal e do Entorno – RIDE. Foram escolhidas quais regiões seriam beneficiadas, e foram definidos os cursos que seriam implantados. A expansão teve o apoio do Programa de Apoio a Planos de Reestruturação e Expansão das Universidades Federais - REUNI instituído pelo Decreto nº 6.096/2007 [Brasil 2007].

8.3.1.Faculdade UnB Gama - FGA A FGA é a extensão da Universidade de Brasília na região administrativa do Gama. Com o crescimento da população das cidades integrantes da região de influência do Distrito Federal, observou-se a necessidade de investimento nas atividades de ensino, pesquisa e extensão, partindo-se do pressuposto que a população ganha mais competitividade no mercado de trabalho, promovendo condições para a diminuição das desigualdades sociais [Melo 2009]. A proposta de implantação do campus Gama fez parte do Programa Reuni, dentro da Fase I do Programa de Expansão da UnB. O principal objetivo era ampliar o acesso e a permanência na educação superior no nível de graduação, pelo melhor aproveitamento da estrutura física e de recursos humanos existentes nas universidades federais. Foram implantados quatro cursos de Graduação: Engenharia Automotiva, Engenharia de Energia, Engenharia de Software e Engenharia Eletrônica, posteriormente foi incorporado o curso de Engenharia Aeroespacial. O campus FGA entrou em funcionamento no segundo semestre de 2008, tendo como sede provisória o antigo Fórum do Gama. A FGA abriga hoje, em sede própria, os cinco cursos de graduação da área de engenharia e três cursos de pós-graduação: Especialização em Engenharia Clínica, Mestrado em Engenharia Biomédica e Mestrado em Integridade de Materiais da Engenharia, sendo este último vinculado à Faculdade de Tecnologia da Universidade de Brasília (UnB).

8.3.1.1.Os Programas de Pós-Graduação da UnB/FGA A Pós-Graduação na FGA, iniciou suas atividades em setembro de 2009 com a primeira turma de lato sensu em Engenharia Clínica. Já o Mestrado em Engenharia Biomédica, teve início em setembro de 2010 e ambos foram os primeiros cursos na área, implantados na região Centro-Oeste do Brasil, demonstrando um pioneirismo na região.

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Os programas de Pós-graduação da FGA são de fundamental importância nacional e regionalmente, pois contribuem proporcionando grandes benefícios para o desenvolvimento tecnológico do país, bem como, permitem que os estabelecimentos assistenciais de saúde (EAS) possam oferecer serviços de qualidade e com segurança à população [Lima 2015]. Além disso, visam atender àqueles que desejam aprofundar a sua formação científica ou profissional, almejando dedicar-se à carreira científica, à docência ou ao trabalho em empresas dos diversos setores da economia. O PPGEB/UnB/FGA tem, de acordo com seu regimento interno, o propósito de formar docentes, pesquisadores e profissionais de alto nível, desenvolvendo sua capacidade de criação intelectual e sua competência profissional e acadêmica, com vistas à inovação, avanços científicos, tecnológicos e sociais relacionados às aplicações das engenharias, da biologia e das áreas da saúde [UnB 2019]. Podem ser admitidos no mestrado em Engenharia Biomédica os portadores de diploma, obtido em instituição de ensino superior, nas diversas áreas do conhecimento, tais como: ciências exatas e da terra; ciências biológicas; engenharias; ciências da saúde; ciências sociais aplicadas; ciências humanas; ou áreas afins. Em 2019, as linhas de pesquisa do PPGEB foram reformuladas com o intuito de melhor atender à demanda do mercado por profissionais altamente qualificados, com relação às competências dos mestres titulados. Dada a transdisciplinaridade da área e em sintonia com a necessidade de mercado, as linhas foram agrupadas em: i) Engenharia Clínica, ii) Bioengenharia, iii) Instrumentação Biomédica, iv) Processamento de Sinais e Imagens. Um delineamento adequado das linhas de pesquisa propicia o desenvolvimento de pesquisas com maior adesão e mais consistentes.

8.4.Avaliação Ao perceber a complexidade da gestão de uma empresa e por analogia a de um programa de mestrado, é importante apropriar-se de conceitos como: i) planejamento, ii) execução, iii) controle e iv) avaliação, além da gestão da informação para subsidiar a tomada de decisão. O planejamento está relacionado à criação de um plano para viabilizar o alcance de determinado objetivo, sendo importante tarefa dentro da gestão. Só é possível realizar um bom planejamento considerando as condições atuais e os ambientes interno e externo da organização [Chiavenato 2009]. Transposto o planejamento, e já em prática a execução de atividades, é fundamental acompanhar e avaliar sistematicamente os resultados. Essa avaliação pode ser realizada

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a partir da utilização de sistemas de informações e ferramentas de gestão. Do ponto de vista do processo de avaliação, sempre decorrerá a necessidade de implementação de ações corretivas ou de melhoria que redundarão no aprimoramento da qualidade. Sendo assim, o processo de avaliação é importante para verificar se o que foi planejado está sendo executado corretamente, se os resultados correspondem às expectativas ou se é preciso a adoção de alguma medida, quer seja corretiva ou de melhoria. O resultado de uma avaliação também pode ser um norteador dos ajustes do processo. A avaliação é fundamental na verificação da qualidade.

8.4.1.Avaliação CAPES Reconhecida como órgão responsável pela elaboração do Plano Nacional de Pós-Graduação stricto sensu pelo Decreto nº 86.79/81, a CAPES se tornou, ainda no mesmo ano, uma Agência Executiva do Ministério da Educação e Cultura junto ao Sistema Nacional de Ciência e Tecnologia, cabendo-lhe elaborar, avaliar, acompanhar e coordenar as atividades relativas ao ensino superior, o que fortaleceu seu papel [CAPES 2019]. A avaliação tem por objetivo certificar a qualidade da pós-graduação e identificar assimetrias regionais e de áreas estratégicas do conhecimento no SNPG para orientar ações que incentivem a criação e expansão de programas de pós-graduação no território nacional [CAPES 2019]. Os cursos e programas de pós-graduação são avaliados tanto para o ingresso, quanto para a permanência no Sistema Nacional de Pós-Graduação (SNPG). Os processos avaliativos para ingresso e permanência no SNPG têm por referência o “Documento de Área” no qual constam o estado atual, características e perspectivas. O Programa Nacional de Pós-Graduação (PNPG) 2011-2020 [CAPES 2010] tem por objetivo o estabelecimento de diretrizes, estratégias e metas visando a continuidade e o avanço nas propostas para a política de pós-graduação e pesquisa no Brasil. O PNPG se apoiou nos seguintes direcionadores: na expansão do SNPG, na criação de agenda nacional de pesquisa, no aperfeiçoamento da avaliação, nas multi e interdisciplinaridade e no apoio a outros níveis de ensino. O modelo de avaliação que está proposto para o quadriênio 2021-2024 é multidimensional. Para o Grupo Engenharias IV, propõe-se medir a qualidade dos programas de mestrado com base na qualidade da formação, internacionalização, impacto acadêmico, impactos econômico e social, inovação e transferência do conhecimento [CAPES 2019].

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Está consignado no Documento de Área 2019, que os programas de pós-graduação devem garantir a qualidade da formação de mestres e doutores. Essa qualidade está relacionada à colocação do egresso no mercado de trabalho, à sua atuação profissional associada com a formação, ao setor de atuação na sociedade e ao impacto da formação recebida na condição econômico-social [Oliveira 2004]. Em junho de 2019, foi publicado o Relatório intitulado “Autoavaliação de Programas de Pós-graduação”, como resultado de Grupo de Trabalho (GT) constituído no âmbito da CAPES, com a participação de docentes representantes de Universidades Federais para aprimoramento da Ficha de Avaliação [CAPES 2019]. Baseado nas diretrizes de aprimoramento do processo de avaliação, foi proposta uma nova ficha de avaliação com três quesitos (1- Programa, 2-Formação e 3- Impacto na Sociedade). A ficha é única, cabendo às áreas de conhecimento as definições dos indicadores para cada quesito em função da modalidade e das suas especificidades. O documento produzido pelo GT Autoavaliação de Programas de Pós-Graduação, tem por objetivo nortear a autoavaliação realizada no âmbito dos programas de pós-graduação. O relatório destaca a mudança de foco da atual sistemática da avaliação, pois a CAPES não mais receberá apenas os resultados da autoavaliação, mas passará a acompanhar a maneira como os programas de pós-graduação stricto sensu conduzirão a autoavaliação. Essa sistemática possibilitará que cada programa delineie sua autoavaliação fundamentada em sua missão e objetivos, de forma a trabalhar seus pontos fortes para mitigar os eventuais pontos fracos e ameaças e potencializar as oportunidades. Dessa forma, a CAPES atuará na avaliação do processo de autoavaliação, que passa a ser um item da ficha de avaliação, como componente do quesito Proposta do Programa. Os quesitos/perguntas constantes da autoavaliação devem guardar correlação com os quesitos e itens avaliados pela CAPES. Observa-se que o item egresso está contemplado na atual metodologia de avaliação e permanecerá na proposta nos quesitos formação e impacto na sociedade.

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8.4.2.Autoavaliação da Universidade de Brasília O crescimento da pós-graduação no Brasil e a procura dos pós-graduandos por impulsionar suas carreiras, ampliaram o interesse das Instituições de Ensino Superior em compreender as escolhas, as expectativas e as dificuldades desses estudantes [Silva e Bardagi 2016]. A UnB adota práticas de autoavaliação desde a década de 80. Ao longo do tempo, a autoavaliação foi aprimorada tanto no que se refere ao processo, à metodologia, aos atores participantes e à divulgação dos resultados. Os resultados são disponibilizados anualmente por meio do Relatório de Autoavaliação da UnB. O processo de autoavaliação impõe que a abordagem do perfil do egresso por competência e o projeto pedagógico devem contemplar não apenas a avaliação pelo egresso, como também, a integração da universidade à comunidade e às empresas, às atividades extracurriculares, ao perfil do docente, à infraestrutura, às concepções filosóficas, aos objetivos do curso e à metodologia de ensino, dentre outros. Tais elementos contribuem para o planejamento estratégico do programa e para a tomada de decisão [Lapenda 2012]. Assim, as informações oriundas da autoavaliação devem ser incorporadas ao processo de gestão. Há que se destacar que o processo de autoavaliação preconizado neste estudo difere do processo do realizado pela Comissão Própria de Avaliação – CPA, que tem por finalidade contribuir para o processo de avaliação institucional, compreendendo tanto a avaliação externa quanto a interna. Mas, atuando com autonomia em relação aos Conselhos e demais órgãos colegiados existentes nas instituições. Trata-se de autoavaliação com foco na qualidade e os indicadores que serão utilizados para apuração dos resultados deverão auxiliar o tomador de decisão na definição de diretrizes futuras e ajustes que se fizerem necessários ao programa [Torres e Dantas 2020]. Para se planejar o futuro do PPGEB, é necessário o conhecimento dos seus recursos, potencialidades e fragilidades, bem como o feedback do processo de autoavaliação. A visão sistêmica, neste caso concreto, contribui para o alcance de melhores resultados.

219

8.5.O Egresso do PPGEB Vários são os estudos acerca do perfil do egresso dos cursos de graduação e dos programas de mestrado, quer seja no Brasil ou em outros países. A pesquisa desenvolvida para a elaboração da dissertação que identificou o perfil do egresso do PPGEB foi caracterizada como descritiva. Para a fundamentação teórica do estudo foi realizada uma revisão narrativa, com foco em publicações nacionais, visando proporcionar maior familiaridade com o tema e embasar os achados e constatações. Para o gerenciamento dos textos escolhidos foi utilizado o Mendeley [Mendeley 2019]. Foram verificados textos não somente da área da engenharia biomédica, mas das diversas áreas de formação, possibilitando conhecer o perfil dos egressos de outros cursos. As palavras-chaves utilizadas para a busca e alocação no Mendeley foram “perfil do egresso” e “concluintes do curso”. Esses textos subsidiaram a elaboração do questionário e a formulação das perguntas utilizadas no instrumento de pesquisa. Também foram utilizados dados constantes do Anuário Estatístico da UnB e do Relatório Sucupira referentes ao período 2010 a 2018, ou seja, desde a criação do PPGEB. Para este estudo os principais dados coletados do anuário foram o número de ingressantes, número de concluintes, dissertações homologadas e desligamentos. Da Plataforma Sucupira foram verificados dados relativos aos triênios 2013/2016 e 2017/2019. Os acessos foram realizados para verificar as informações disponíveis no Coleta CAPES, nas estatísticas e acerca das fichas de avaliação. Além disso, foi realizada a pesquisa sociodemográfica da coleta de dados pela aplicação de um questionário eletrônico desenvolvido no aplicativo Google Forms. Decidiu-se por encaminhar o questionário, por meio de correio eletrônico, a todos os titulados pelo programa no período compreendido entre 2012 e o primeiro semestre de 2019.

8.5.1.Dados Apurados Os resultados a serem apresentados foram com base nas 56 respostas de um total de 112 alunos titulados pelo programa de 2012 a 2019. Esse quantitativo foi adotado como amostra, visto que verificado o intervalo de confiança de 95%, a margem de erro que ficou em 9,30% [Fávero e Belfiori 2017], compatível com amostras de outras pesquisas afetas ao mesmo tema.

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Apurou-se que dos respondentes, 62,5% eram do sexo masculino e 37,5% do sexo feminino. O documento de área 2019 destaca que há assimetria de gênero entre os titulados nos cursos da Engenharia IV, onde a média Brasil de tituladas do sexo feminino corresponde a 20% dos titulados do sexo masculino [CAPES 2019]. Neste caso, o percentual de mestras tituladas pelo PPGEB/UnB/FGA é superior à média nacional. A idade média dos titulados em programas de mestrado brasileiros, por grande área do conhecimento, conforme dados constantes da publicação Mestres e Doutores 2015 – Estudos da demografia da base técnico-científica brasileira (2016), relativos a 2014, apresentou como idade média dos egressos para as engenharias 31,8; ciências da saúde 32,7, ciências humanas 33,9; ciências sociais aplicadas 34,6 e multidisciplinares 34,8. Os egressos do programa PPGEB possuíam idade média de 35 anos, ao final do mestrado, conforme dados da pesquisa sociodemográfica. Como a composição do quadro dos egressos do PPGEB possui diversas formações, pode-se afirmar que a média de idade dos egressos do programa está próxima da média nacional. Quanto à faixa etária, o egresso mais jovem informou ter 24 anos e o mais idoso 59 anos, na data da titulação. A faixa etária predominante dos egressos está entre 24 e 30 anos. O acesso ao nível superior nas universidades públicas cresceu em parte, decorrente de alterações nas políticas públicas de acesso ao ensino superior e das políticas públicas voltadas para a democratização racial do acesso às universidades [Dias 2020]. Em 2018, no Brasil, os pretos ou pardos passaram a ser 50,3% dos estudantes de ensino superior da rede pública, onde mesmo integrando a maioria da população (55,8%), ainda permaneciam sub-representados. Entre a população preta ou parda na faixa etária de 18 a 24 anos que estudava, o percentual que estava cursando ensino superior aumentou de 50,5% em 2016 para 55,6% em 2018, mas ainda ficou abaixo do percentual de brancos da mesma faixa etária 78,8% [IBGE 2019]. No estudo junto aos egressos, no que se refere à cor/raça, 41,1% se autodeclararam pardos, 14,3% negros, enquanto 35,7% se identificaram como brancos, corroborando a informação do instituto de pesquisa (Ver na Tabela 2).

Tabela 2 - Distribuição dos egressos por cor/raça. Sexo Cor/Raça

Total

Participação %

Masculino

Participação %

Feminino

Participação %

Branco

35,7

37,1

33,3

Pardo

41,1

37,1

47,6

Negro

14,3

Amarelo

7,1

8,6

4,8

Outro

1,8

2,9

0,0

Total

100,0

221

No que tange à multidisciplinariedade do PPGEB, como mostra a Tabela 3, foi constatada, visto que atrai para si alunos com formação nas mais diversas áreas de conhecimento, tendo a formação básica em engenharia se faz representar por 39,4% dos egressos, seguida das ciências da saúde e das ciências exatas e da terra com 26,8% cada. Os cursos com maior participação dentre as engenharias são engenharia elétrica com 16,1% e engenharia eletrônica com 14,3%. Com relação aos das ciências da saúde, o de maior participação é o de fisioterapia com 12,5%. Quanto ao de ciências exatas e da terra, contribuem com maior participação os egressos oriundos dos cursos de física 7,1% e ciência da computação, 5,4%. Constatou-se que a maioria dos egressos, 52% é oriunda de faculdades particulares. Dos egressos da amostra graduados em universidades federais, 79% foram graduados pela Universidade de Brasília – UnB.

Tabela 3 - Área de formação dos egressos Cursos/Área de formação*

Homens

Mulheres

Total

Qtde

Engenharia Civil

2,9

0,0

1,8

Engenharia da Computação

5,7

0,0

3,6

Engenharia de Cont. Automação

2,9

0,0

1,8

Engenharia de Energia

2,9

0,0

1,8

Engenharia Elétrica

17,1

14,3

16,1

Engenharia Eletrônica

17,1

9,5

14,3

Fisioterapia

2,9

28,6

12,5

Medicina

2,9

0,0

1,8

Radiologia

8,6

9,5

8,9

Ciências Biológicas

0,0

9,5

3,6

Biomedicina

0,0

4,8

1,8

Economia

5,7

0,0

3,6

Matemática

2,9

4,8

3,6

Física

8,6

4,8

7,1

Ciência da Computação

8,6

0,0

5,4

Gestão em Tec. da Informação

2,9

0,0

1,8

Licenciatura em Computação

2,9

4,8

3,6

Tecnologia em Proc. de Dados

2,9

4,8

3,6

Não informado

2,9

4,8

3,6

TOTAL

100,0

Nota: *Denominação utilizada pelos egressos

222

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A Tabela 4, mostra os fatores motivadores para o ingresso no programa e os aspectos valorados pelo egresso como extremamente importante e muito importante, para os quais foram apurados. Na Tabela 4, os valores totais representam a soma dos itens de importância escolhidos para cada um dos motivadores. Os quesitos como motivadores estudados com maior relevância entre os egressos foram: i) a possibilidade de realização profissional com 92,8%; ii) a área de pesquisa, 92,5%; a iii) qualificação dos docentes, 91,1%. Mereceu destaque especial a reputação da universidade avaliada com valor de 87,5%; a possibilidade de exercer a profissão no meio acadêmico/científico com 85,7%; a interdisciplinaridade do curso com 83,9%.

Tabela 4 - Elementos motivadores para cursar o PPGEB/UnB/FGA Quesito

Extremamente importante (%)

Muito importante (%)

Outros (%)

Total (%)

Possibilidade de realização

58,9

33,9

7,2

92,8

Área de pesquisa

55,4

37,5

7,5

92,5

Qualificação dos docentes

62,5

28,6

8,9

91,1

Reputação da universidade

62,5

25,0

12,5

87,5

Possibilidade de exercer

51,8

33,9

14,3

85,7

46,4

37,5

16,1

83,9

profissional

a profissão no meio acadêmico/científico Interdisciplinaridade do curso

Com relação às dissertações apresentadas até fevereiro de 2017 e respectivas linhas de pesquisas (Ver na Tabela 5), estavam vinculadas às “Instrumentação e modelagem biomédica” 26,8%, seguidas de “Sistemas inteligentes aplicados à engenharia biomédica” com 12,5%. Após as alterações nas linhas de pesquisa ocorridas em março de 2017 e vigentes até final de 2019 observou-se que 16,1% das dissertações enquadravam-se em “Análise e desenvolvimento de sistemas inteligentes e de saúde” e 12,5% a “Processamento de sinais e imagens”. Estes percentuais demonstram além da afinidade do aluno com o tema de pesquisa, também a contemporaneidade do tema e as demandas de mercado.

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Tabela 5 - Dissertações por linhas de pesquisa Linha de Pesquisa

Qtde Egressos

Denominação

IMB

26,8

Instrumentação e Modelagem Biomédica

SIAEB

12,5

Sistemas Inteligentes aplicados à Engenharia Biomédica

8,9

Física médica

PSBIM

5,4

Processamento de Sinais Biomédicos e Imagens médica A PARTIR DE MARÇO DE 2017

ADSIS

16,1

Análise e desenvolvimento de sistemas inteligentes e de Saúde

PSI

12,5

Processamento de Sinais e Imagens

SEIB

5,4

Sistemas Eletrônicos e Instrumentação Biomédicas

FMB

3,6

Física Médica e Bioengenharia

8,9

Não Informado

A Tabela 5, mostra um importante quesito a ser monitorado e avaliado por um programa de pós-graduação que é a produção acadêmico/científica do discente e sua participação em eventos da área. Essa produção deve ser constantemente fomentada com o incentivo à participação em seminários, em simpósios e outros eventos. Entretanto, verificou-se que a produção tende a reduzir após a conclusão do mestrado. Para a amostra foi verificado que a publicação em simpósios, seminários e conferências caiu de 87,5% para 48,3% e apenas 35,8% publicaram em periódicos científicos após a conclusão do mestrado contra 46,5%, durante a realização do programa. A participação em eventos/cursos ou entrevistas reduziu de 71,5% para 57,1%. Em todos os casos, quando observado o número de participações nas referidas modalidades, a escala mais representativa fica situada entre 1 a 3 participações. O mesmo cenário se observa com relação aos registros de patentes.

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Tabela 6 - Publicações em periódicos científicos, congressos, pósios e conferências

Escala de Publicação Nenhum Entre 01 e 03

Entre 04 e 06 Entre 07 e 10

Acima de 10 Total

Publicações em congressos/simpósio conferências

sim-

Publicações em Periódico Científico

Participação em eventos/ cursos/entrevistas

% egressos durante o mestrado

% egressos após o mestrado

% egressos durante o mestrado

% egressos após o mestrado

% egressos durante o mestrado

% egressos após o mestrado

12,5

51,8

53,6

64,3

28,6

42,9

82,1

30,4

39,3

25,0

50,0

28,6

1,8

7,1

1,8

5,4

16,1

14,3

1,8

5,4

3,6

1,8

7,1

1,8

5,4

1,8

3,6

7,1

100,0

Também foi perguntado ao egresso quanto ao seu grau de satisfação com a adequação do currículo e também sobre o ambiente desafiador do mestrado. Para a questão da adequação curricular, o percentual de satisfação foi de 85,7% somados os parcialmente e os totalmente satisfeitos e com relação ao ambiente, 78,5%. O tempo decorrido entre o encerramento da graduação e o início do mestrado foi questionado ao egresso para identificar a intenção de prosseguir imediatamente nos estudos. Como resposta foi constatado que 37,5% dos egressos iniciaram o mestrado no mesmo ano da conclusão da graduação ou até no ano seguinte. No contexto do prosseguimento nos estudos foi perguntado ao egresso quanto ao seu interesse em cursar doutorado. Da amostra, 75% informou pretender cursar doutorado; 50% na área da engenharia e 14,3% em ciências da saúde (Ver Gráfico 1). O PPGEB/UnB/FGA não possui ainda curso de doutorado, mas 64% dos egressos da amostra o fariam no PPGEB, caso fosse ofertado. O egresso entende que o aumento do nível de escolaridade é importante para si e para o desenvolvimento das organizações e do país em todos os aspectos.

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Gráfico 1 – Interesse em cursar doutorado por área do conhecimento

O PPGEB/UnB/FGA não possui ainda curso de doutorado, mas 64% dos egressos da amostra o fariam no PPGEB, caso fosse ofertado. O egresso entende que o aumento do nível de escolaridade é importante para si e para o desenvolvimento das organizações e do país em todos os aspectos. Outro ponto a destacar é a relevância dos programas de mestrado da Universidade de Brasília, em especial o PPGEB/UnB/FGA/para a região centro-oeste, de forma a contribuir para a qualificação dos profissionais da região e para a desconcentração dos programas de pós-graduação das regiões sudeste e sul, com impacto para a sociedade local. Quando investigada a procedência dos egressos, o local de atuação profissional e de domicílio observou-se a atratividade do programa para os residentes no Distrito Federal e municípios do entorno pertencentes ao estado de Goiás, como é demonstrado na Tabela 7.

Tabela 7 – Procedência e local de residência dos egressos

Procedência

Local de

Região CentroOeste

Região Norte

Região Sul

Região Sudeste

Região Nordeste

91%

Distrito Federal

Entorno

Goiás

Outros estados

Outros países

80,30%

8,90%

5,40%

3,60%

1,80%

Residência

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A última parte da pesquisa buscou identificar elementos relacionados à empregabilidade, área de atuação e remuneração. Por ser uma área nova e em franca expansão no país, a engenharia biomédica não se ressente da crise de empregos. O mercado oferece uma boa perspectiva de crescimento, aprimorando-se cada vez mais com o passar do tempo. Além disso, por ser uma profissão que contribui para a evolução da ciência médica, da segurança e também para a qualidade de vida da população, a partir do desenvolvimento de tecnologias, diversas empresas buscam adicioná-la à sua equipe de colaboradores. O fato de o engenheiro biomédico possuir formação que agrega conhecimentos das ciências exatas e biológicas, aliado à sua capacidade de poder atuar nas mais diversas áreas, contribui para o desenvolvimento econômico e social da região onde este atua. Pelos dados adquiridos na nossa amostra, 94,6% dos egressos estão atualmente empregados e 23% mudou de ocupação em decorrência da conclusão do mestrado. A ampliação do quantitativo de instituições de ensino superior particulares espalhadas pelo território nacional também contribuiu, nos últimos anos, para o aumento da procura por cursos de pós-graduação stricto sensu, pois a formação dos docentes é parâmetro avaliado pelo Ministério da Educação e há uma tendência no mercado pela substituição dos docentes especialistas por mestres e doutores. Verificou-se que 39,3% egressos atuam na área de ensino, sendo 33,9% no ensino superior e 5,4%, no ensino técnico, ratificando, assim, o objetivo do programa ao formar mestres para atuar na pesquisa e na docência. Também há egressos docentes que estão envolvidos em atividades de coorientação de trabalhos de conclusão de curso ou de projetos de iniciação científica, produção intelectual e participação em seminários, contribuindo como agentes formadores junto aos seus discentes, bem como para a qualidade das instituições onde atuam. O amplo campo de atuação do Engenheiro Biomédico é comprovado ao constatar que os egressos do PPGEB/UnB/FGA estão atuando também no serviço público, decorrência das características funcionais da cidade, em estabelecimentos de saúde, empresas de tecnologia, de engenharia clínica e fabricantes de equipamentos médicos, dentre outros. Parte dos egressos ocupa cargos estratégicos no âmbito dos serviços públicos federais, estaduais, distritais e municipais nas áreas de saúde, ensino, regulação e administração (Ver Gráfico 2).

227

Gráfico 2 – Espaço laboral do egresso

Muitos egressos ao ingressar no programa guardavam a expectativa de que com a ampliação do nível de instrução e a possibilidade de progredir na carreira, poderiam ensejar a percepção de maiores salários. Alguns fatores motivadores para ingressar no programa já foram elencados anteriormente neste capítulo. Observando o mercado atual, é possível verificar que o profissional, qualquer que seja o ramo de atividade, tem motivações distintas e requer incentivos diferenciados que possam levá-lo a adotar um comportamento proativo e inovador no desempenho de suas funções. O salário não é o único elemento que possa contribuir para essa performance, mas não se pode ignorar sua relevância. Desse modo, a remuneração do egresso do programa também foi objeto de consulta com a intenção de identificar se havia um padrão remuneratório. No Gráfico 3, é possível observar que 41,1% dos egressos recebem entre 6 a 10 salários mínimos mensais. Acima desta faixa salarial estão 23,2% dos egressos, o que também é representativo para os engenheiros biomédicos. Foi tomado por base o valor do salário-mínimo em vigor até 31/12/2018 (R$954,00).

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Gráfico 3 – Valores remuneratórios do egresso

Após a conclusão do mestrado, muitos egressos se afastam das atividades desenvolvidas no âmbito do programa de mestrado por diversos motivos. Entretanto, 55,4% dos egressos do PPGEB/UnB/FGA acompanham as mídias sociais institucionais, sendo esse o principal canal de vínculo com o programa. Os resultados apurados possibilitaram identificar o perfil do egresso do PPGEB e também suscitou a reflexão quanto à necessidade de divulgação desse perfil e construção de banco de dados de forma a ter de maneira sistemática informações sobre o tema.

8.6.Considerações finais Vários cursos de graduação e programas de pós-graduação stricto e lato sensu buscam conhecer o perfil de seus egressos utilizando as mais diversas formas, quer seja pelos canais institucionais, como também por meio de dissertações e teses acerca do assunto. Consulta à plataforma Lattes, verificação da Relação Anual de Informações Sociais (RAIS) e consulta a dados disponíveis em fontes públicas foram relatados como base para consulta de dados de egressos, nos estudos localizados sobre o tema. A análise do perfil do egresso é uma dimensão importante na autoavaliação dos Programas de Pós-Graduação, inclusive com a verificação da alocação e atuação profissional desses mestres. Esse tipo de análise pode se tornar uma valiosa ferramenta para auxiliar o estabelecimento de políticas e diretrizes e a elaboração do planejamento estratégico, contribuindo para tornar o programa mais atrativo para a comunidade acadêmica e mais alinhado aos critérios estabelecidos no processo de avaliação pela CAPES, resultando em melhor conceito na avaliação.

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Manter uma base de dados dos egressos do programa é essencial. As diversas tecnologias disponíveis proporcionam a facilidade de captação, armazenamento e análise de dados gerando informações relevantes. Entende-se que seja necessário fortalecer a cultura de coleta e análise de dados sobre os egressos com o objetivo de se produzir informações não somente para o programa, mas que possam ser utilizadas por entidades profissionais e representações classistas entre outros. Tais informações podem ser úteis também às empresas locais em seus processos de recrutamento e seleção. Tem-se observado uma crescente demanda por profissionais de saúde e também de engenheiros biomédicos para atuar em estabelecimentos de saúde e, contribuir no desenvolvimento de equipamentos médicos hospitalares necessários à população. Um olhar sobre o crescimento da demanda por esses profissionais leva as instituições de ensino superior e os programas de mestrado a se anteciparem na oferta de profissionais com formação adequada e que esteja alinhada ao perfil que o mercado busca. Sugere-se que, no processo de elaboração de um banco de dados dos egressos, este contemple registros semelhantes aos levantados no estudo; com ênfase nos socioeconômicos, demográficos e, de formação acadêmica básica. Além disso, é útil a inclusão de informações sobre os elementos motivadores para ingresso e permanência nos programas, além da linha de pesquisa. Indicadores do grau de satisfação do egresso com o programa, o currículo do programa, o corpo docente e a infraestrutura da universidade podem também contribuir para a aferição da qualidade do ponto de vista do egresso. Da mesma forma, iniciativas de fomento à produção científica, ao recebimento de bolsa e aspectos relativos à empregabilidade e remuneração devem ser registrados. Os indicadores resultantes da análise desses dados propiciarão a identificação de elementos necessários para subsidiar o aprimoramento da avaliação, do planejamento e da qualidade do ensino da instituição. Dessa forma, concluiu-se que é fundamental conhecer, caracterizar e analisar o perfil do egresso, o que contribuirá para a adoção de medidas adequadas ao fortalecimento do programa, a ampliação da divulgação dos resultados obtidos por este, a captação de novos discentes e docentes, a melhoria dos indicadores institucionais e o alinhamento aos normativos da CAPES, além da difusão da Engenharia Biomédica.

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9. OZONIOTERAPIA: UM ESTUDO DOS SEUS IMPACTOS ECONÔMICOS NO SISTEMA DE SAÚDE SUS NO BRASIL PARA O GRUPO DE RISCO DE DIABÉTICOS

Profa. Paula Meyer Soares (UnB/FGA), Prof . Suélia de Siqueira Rodrigues Fleury Rosa (FGA-UnB), a Prof . Celina Martins Ramalho (FGV/SP), Bruna Soares Passanezi (FAMEMA/Marilia-SP) a

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RESUMO: Este capítulo apresenta um estudo sobre os impactos da Ozonioterapia no sistema SUS no país, observando os efeitos econômicos para o grupo de risco de diabéticos. Primeiramente considera o gás ozônio na ciência, desde a sua descoberta, seu uso medicinal e as comprovações científicas obtidas pelos primeiros tratamentos. Em seguida, as questões inerentes à ozonioterapia médica no Brasil são tratadas no âmbito da aprovação pelo Ministério da Saúde das Práticas Integrativas de Saúde (PICs), em março de 2018. Para o tratamento específico do grupo de risco dos diabéticos são citadas outras técnicas médicas, como o tratamento com celulose – membracel e novas tecnologias, como o Rapha. Por fim, desenvolveu-se as variáveis do quadro do tratamento do diabetes no Brasil e uma análise custo-benefício para o SUS, mostrando a necessidade urgente de contenção dos custos crescentes em proporção ao aumento do número absoluto de diabéticos no Brasil e as restrições impostas pela política fiscal de teto de gastos do governo. Palavras-chaves: ozonioterapia, sistema público de saúde, diabetes mellitus, pé diabético

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9.1. Introdução Diabetes mellitus (DM) é um grupo de doenças metabólicas caracterizadas por hiperglicemia resultante de defeitos na secreção de insulina, na sua ação ou em ambos. Na prática clínica, cerca de 90% dos casos são de DM tipo 2 e 10% são do tipo 1. O DM tipo 2 permanece frequentemente não diagnosticado até que se manifestem sinais de complicações, como nefropatia, retinopatia, neuropatia, acidente vascular cerebral, doença arterial coronariana e pé diabético. De acordo com dados do Ministério da Saúde, durante o período de 2006 e 2016, houve um aumento de 60% no diagnóstico da doença e seu custo tende a dobrar até 2030. (MS, 2018) Fazendo-se uma análise mais global, em 2014 a cifra de diabéticos era de 422 milhões de pessoas contra 108 milhões em 1980. No Brasil, o percentual de pessoas acometidas da enfermidade é de 8,9% da população. A diabetes é uma doença silenciosa e nem sempre o portador sabe que tem. A falta de controle glicêmico atinge 50% desse universo. Os gastos com a doença chegam a R$ 100 bilhões/ano, além do grande número de diagnosticados, o preço da insulina e dos medicamentos para o tratamento são muito elevados (MN, 2018). Dentre as complicações trazidas pela Diabetes mellitus (DM) é a ulceração ou destruição dos tecidos profundos associados a anormalidades neurológicas e a vários graus de doença vascular periférica nos membros inferiores, mais conhecida por pé diabético. Muitas vezes, quando não tratado o pé diabético, a amputação constitui a única saída. Mais de 60% das amputações não traumáticas de membros inferiores ocorrem em indivíduos diabéticos, sendo que 85% dessas são precedidas por úlceras nos pés (MS, 2018). Dentro desse contexto, o referido artigo discorre sobre o uso de uma prática integrativa complementar (PIC), a ozonioterapia no tratamento da Diabetes mellitus (DM) com destaque para a enfermidade pé diabético. A ozonioterapia é uma prática médica reconhecida no país, assim como a sua eficácia no tratamento de algumas doenças dentre elas a DM. O tratamento com a ozonioterapia constitui em uma solução alternativa, eficaz e menos dispendiosa. Atualmente, o paciente diabético que se trata exclusivamente com insulina tem o custo de R$ 500 a R$ 800 por mês, dependendo do tipo de medicamento utilizado, se adquirido em farmácias comerciais.

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Dentro desse contexto, o artigo traz um estudo econômico do uso da ozonioterapia em ampla escala no sistema Único de Saúde (SUS) no país. O presente trabalho divide-se em seis seções. A primeira seção trata sobre a ozonioterapia e sua origem no uso medicinal desde o pós-guerra. A segunda seção aborda a doença do diabetes sob a ótica da epidemiologia e fisiopatologia. A terceira seção trata da inserção de políticas integrativas complementares, as PICs, no sistema de saúde brasileira, na qual a ozonioterapia insere-se. A quarta seção mostra o uso da ozonioterapia em pacientes diabéticos e sua eficácia propriamente, bem como as outras terapias utilizadas na engenharia para o tratamento do pé diabético. A quinta seção detalha as tecnologias, disponibilizadas no mercado, para tratar o pé diabético tais como: o curativo MembraCell e o dispositivo Rapha. Na sexta seção, faz-se uma avaliação econômica do uso da ozonioterapia e de seus impactos na diminuição de dias de internação e os custos associados. E por último, as considerações finais do artigo.

9.2.Ozonioterapia: Origem e seu uso Os estudos científicos que identificaram a presença do gás ozônio (O3) na natureza são do século XVIII, na Holanda e Alemanha. O gás ozônio é altamente oxidativo e, portanto, tem efeito germicida, bactericida e antiviral. A engenharia elétrica desenvolveu o gerador de ozônio no início do Século XX quando os primeiros ensaios para tratamento médico também ocorriam na Inglaterra e Portugal (BOCCI, ano). O gerador de ozônio é muito simples por se tratar de um processo de eletrólise que modifica as moléculas do gás oxigênio (O2) em moléculas triatômicas, o gás ozônio (O3). O custo de fabricação de um equipamento para ozonioterapia é muito baixo em relação ao uso e aos efeitos benéficos que oferece à saúde humana. Trata-se de uma solução efetiva para a situação atual do cenário de saúde da população brasileira quando seu envelhecimento e longevidade têm elevado os custos das comorbidades, e, por outro lado, a política fiscal do governo brasileiro que limita o teto dos gastos públicos em saúde. No período das Guerras Mundiais, o uso tópico do ozônio era feito nas feridas, queimaduras e partes gangrenadas dos soldados. E, nas décadas seguintes, o uso medicinal do ozônio evoluiu para o método sistêmico, trazendo os benefícios ao metabolismo dos pacientes, hoje, comprovados cientificamente por inúmeras publicações nos países em que a ozonioterapia é regulamentada como prática médica.

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No Brasil, o uso do ozônio veterinário não tem restrições pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA). Entre as ciências da saúde humana, na enfermagem a Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA) autoriza que se utilize a hidrozonioterapia em feridas, mas não em métodos sistêmicos. Em abril de 2018, o Conselho Federal de Farmácia (CFF) negou a extensão da atividade da farmacologia. Em fisioterapia e odontologia o uso do ozônio é regulamentado. Ainda que sejam todas ciências da saúde humana, as práticas preventivas e curativas consideram a ozonioterapia como técnica regular, mas na prática médica não, ainda que se trate dos mesmos pacientes tratados em uma clínica ou outra. Esta inexistência de consenso e o conflito de interesses envolvido no tema impede que a prática centenária da ozonioterapia favoreça a população de 217 milhões de brasileiros que, com seu perfil populacional de maior proporção de idosos e longevidade, tem aumentos anuais expressivos nos custos dos tratamentos das comorbidades, como as doenças vasculares, degenerativas, inflamatórias, como a artrite, e o objeto deste capítulo, o diabetes.

9.2.1. Ozônio e sua aplicação na medicina O ozônio1, um dos poluentes atmosféricos mais importantes, é uma molécula formada por três átomos de oxigênio que resulta em uma forma instável devido à sua estrutura mesoamérica. Tem um potencial em oxidar compostos orgânicos e pode induzir irritação respiratória. Na natureza, o ozônio é gerado durante tempestades devido à eletricidade, descargas dos raios que reagem com o oxigênio atmosférico para produzir ozônio. Por outro lado, o ozônio possui um potencial terapêutico com uma ampla aplicabilidade no campo da medicina. O uso terapêutico em medicina foi estendido a um grande número de doenças. O gás administrado em doses terapêuticas precisas é usado para desinfetar e tratar doenças devido à sua capacidade antimicrobiana, estimulação do metabolismo do oxigênio e ativação do sistema imunológico sistema (RE et al.,, 2016)]. No entanto, o ozônio tam1. Em 1839, Schönbein identificou o ozônio como um composto químico distinto. Ele descobriu que não só pode atuar como um oxidante, mas também como um desinfetante forte. Ao final do século 19, vários relatórios mostraram que o ozônio era capaz de oxidar um grande número de compostos orgânicos e de inativação de contaminantes bacterianos no esgoto. Essas propriedades levaram ao uso do ozônio como uma alternativa à cloração da água.

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bém tem o potencial de reagir e oxidar compostos orgânicos e, quando presente como poluente do ar, pode causar efeitos nocivos ao trato respiratório (BELL et al.,, 2014). Desde as últimas décadas, o potencial terapêutico do ozônio ganhou muita atenção por sua forte capacidade de induzir controle e estresse oxidativo moderado quando administrado em doses terapêuticas precisas. A seguir, detalharemos o uso terapêutico aplicado para o caso da diabetes mellitus.

9.3. Diabetes Mellitus 9.3.1.Epidemiologia Estima-se que o diabetes mellitus acometa cerca de 382 milhões de pessoas mundialmente, sendo que esse valor deve subir para 471 milhões de indivíduos até 2035 (SBD, 2014). Nesse cenário, o DM pode saltar da nona para a sétima causa mais importante de morte em todo o mundo até 2030 (FLOR, 2017). Atribui-se o aumento do número de casos a diversos fatores, tais como o envelhecimento da população, a maior urbanização, a elevada prevalência de obesidade e sedentarismo e aumento da sobrevida dos pacientes já portadores de DM (SBD, 2014; FLOR, 2017). No Brasil, estima-se que 7,5% da população adulta seja portadora de diabetes mellitus e verifica-se um aumento na prevalência em faixas etárias mais avançadas (8,5% entre 45-54 anos, 17,1% entre 55-64 anos e 22,1% naqueles ≥ 65 anos) (FLOR, 2017). Dados brasileiros de 2011 mostram taxas de mortalidade na ordem de 30,1 por 100 mil habitantes, que varia com a faixa etária, sendo mais pronunciado nos pacientes com 60 anos ou mais. Esse valor representa 5,2% das causas de morte no país. Ademais, o DM é fator de risco para as doenças cardiovasculares, que são responsáveis por 31,3% dos óbitos. No período de 2008 a 2010, estima-se que 12% das hospitalizações e 15,4% dos custos hospitalares do SUS ocorrem por conta do DM (SBD, 2014; FLOR, 2017).

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9.3.2.Fisiopatologia O diabetes mellitus (DM) é um grupo de doenças metabólicas caracterizado pela hiperglicemia, que pode ser decorrente de defeitos na secreção de insulina, na ação da insulina ou ambos. A hiperglicemia crônica provoca lesão de órgãos-alvo, como os rins, nervos, vasos sanguíneos e retina. O diabetes mellitus tipo 2, que corresponde a 90-95% dos casos de DM, acomete principalmente adultos que desenvolvem resistência periférica à insulina e, consequentemente, hiperglicemia crônica. Nesses indivíduos, verificam-se alterações bioquímicas que levam ao aumento do estresse oxidativo e do dano celular, causando lesões microvasculares e predispondo ao desenvolvimento das complicações da doença. Esses mecanismos incluem formação de produtos de glicação avançada (AGES), que agem sobre receptores e induzem a formação de citocinas pró inflamatórias e induzem a apoptose (morte celular); catabolismo de glicose em sorbitol, diminuindo a síntese de NADPH, o que provoca redução na produção de substâncias antioxidantes, e de óxido nítrico, o que reduz a ação vasodilatadora e promove a agregação plaquetária; aumento da produção de TGF e inibidor de plasminogênio, o que também promove a agregação plaquetária; alteração na quimiotaxia de neutrófilos, o que aumenta a adesão plaquetária ao endotélio vascular e diminui a capacidade de fagocitose. Os danos vasculares decorrentes da ação dessas substâncias podem levar a diversas complicações, tais quais a formação de placas de ateroma e seus desfechos (infarto agudo do miocárdio, obstrução venosa periférica com úlceras necróticas e pé diabético), a neuropatia, nefropatia e retinopatia diabética. Dessa forma, analisando a patogênese do DM, verifica-se uma associação entre a hiperglicemia e a produção de espécies reativas de oxigênio (ROS), concomitante ao declínio da capacidade antioxidante endógena. Tradicionalmente, o tratamento do DM visa à correção da hiperglicemia com alterações de hábito de vida, medicações hipoglicemiantes e/ou insulina. Apesar de diminuir a incidência de comorbidades, o tratamento medicamentoso tradicional para o DM não promove o reequilíbrio do potencial antioxidante do organismo, e é dentro desse contexto que a ozonioterapia pode ser aplicada.

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9.4. Política de Saúde Brasileira: Práticas Integrativas Complementares (PIC) Em 1978, Organização Mundial da Saúde (OMS) em parceria com o Fundo das Nações Unidas para a Infância (UNICEF) promoveu em Alma, a Conferência Internacional sobre Atenção Primária em Saúde, a ideia era alertar os governos para a necessidade e urgência em atender e proteger os povos ao redor do mundo(Ministério da Saúde, 2011). A realização dessa conferência foi um marco importante para a comunidade médica mundial, pois mostra a importância da inclusão nas políticas públicas que permitam a utilização de remédios tradicionais de eficácia comprovada e a incorporação de outras práticas medicinais, as tradicionais. Sendo assim, a partir dos anos 70, a OMS criou o “Programa de Medicina Tradicional” com o intuito de formular resoluções que atestassem o valor medicinal de algumas práticas em seu conjunto, para a expansão dos serviços de saúde regionais, assim como fornecer informações e orientações técnicas a fim de propiciar as práticas de Medicina Tradicional/Medicina Complementar e Alternativa (MT/MCA) de forma segura e eficaz (Ministério da Saúde, 2011). Desde então, a Organização Mundial da Saúde (OMS) vem direcionando esforços para mostrar a eficácia dessas iniciativas médicas complementares. Àqueles países que almejassem integrar a Medicina Tradicional/Medicina Complementar e Alternativa (MT/MCA) nos seus sistemas nacionais de saúde (Ministério da Saúde, 2011). Na época, dos 191 países membros, 25 possuíam políticas nacionais de MT. O objetivo da OMS era expandir o acesso aos serviços de saúde à população pobre com ênfase na integração da MT/MTCA (Ministério da Saúde, 2011). Em 2006, a OMS promoveu reunião para realizar diagnóstico da Medicina Tradicional e Complementar Alternativa (MT/MCA) nos sistemas nacionais de saúde dos países membros e discutir a sua integração nesses sistemas. O Brasil já fazia parte de um grupo de outros países que possuíam Políticas Nacionais de MT/MCA, com a aprovação da Política Nacional de Práticas Integrativas e Complementares no SUS (Portaria Nº 971 de 03 de maio de 2006). A institucionalização de uma Política Nacional de Práticas Integrativas e Complementares (PNPIC) tinha a finalidade em atender à necessidade, de conhecer e apoiar as experiências de PIC já existentes na área pública. O foco era estimular mecanismos naturais de prevenção, recuperação e promoção da saúde com ênfase na PIC.

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Em 2011, o país obteve mais um avanço em normatizar e institucionalizar as experiências em PIC nos municípios, conjuntamente com as diretrizes do documento da OMS. A ideia era justamente estender essas práticas aos municípios, com o apoio do Núcleo de Apoio à Saúde da Família (NASF) que viabiliza a inserção de profissionais médicos homeopatas e acupunturistas, bem como outros profissionais praticantes de PIC no âmbito da Atenção Básica (Ministério da Saúde, 2011). Em 2017, foi editada a Portaria nº 849/2017, ampliando os procedimentos oferecidos na rede pública do SUS. Agora, tínhamos incluídos nessa portaria as práticas de meditação, arteterapia, musicoterapia, tratamento naturopático, tratamento osteopático, tratamento quiroprático e reiki passam a integrar a oferta de PIC. A terapia comunitária, dança circular/biodança, yoga, oficina de massagem/automassagem, auriculoterapia, massoterapia, tratamento termal/crenoterápico já faziam parte dos serviços desde abril de 2016.Todos esses procedimentos, por meio de dados confirmados pelo Programa Nacional de Melhoria do Acesso e da Qualidade na Atenção Básica (PMAQ-AB) eram realizados por muitos municípios brasileiros (Ministério da Saúde, 2017). Em 2018, a referida portaria foi alterada e outras práticas integrativas e complementares com a edição da Portaria n° 702/20188, que altera a de 2017. Foram incluídas as seguintes PIC: aromaterapia, apiterapia, bioenergética, constelação familiar, cromoterapia, geoterapia, hipnoterapia, imposição de mãos, ozonioterapia e terapia de florais. A medicina antroposófica e a crenoterapia, que tinham sido incluídas em 2016 como observatório, foram definitivamente incluídas em 2018 (Ministério da Saúde, 2018). O avanço das PIC na política nacional de saúde já é uma realidade e a sua implementação no cotidiano dos núcleos de saúde públicos constitui em um desafio para o governo, haja visto que algumas dessas práticas ainda são desconhecidas pela população, bem como seus efeitos e sua eficácia no tratamento de algumas enfermidades. A seguir, elencaremos dentro de um panorama mais amplo os desafios enfrentados para a materialização dessas práticas na rede pública de saúde no Brasil, no SUS.

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9.5. Ozonioterapia e seus efeitos nos pacientes diabéticos A terapia com ozônio para o tratamento do diabetes mellitus está sendo estudada tanto pela aplicação endovenosa, quanto pelas vias tópicas. No primeiro caso, a aplicação endovenosa de sangue ozonizado ativa diversas respostas biológicas sistêmicas, promovendo o reequilíbrio dos mecanismos antioxidativos do organismo. Os mecanismos de ação do ozônio no sangue são divididos em duas fases: uma fase ex vivo e uma fase in vivo. Na primeira, cerca de 100-150 mL de sangue são coletados em um frasco e misturados com um volume equivalente da mistura de oxigênio-ozônio. Esse contato desencadeia uma série de reações que resultam na formação de peróxido de hidrogênio e aldeídos. Na segunda fase, após a infusão, o peróxido de hidrogênio entra nas células sanguíneas e leva à ativação de outras reações bioquímicas, dentre elas: (1) ativação da glicólise nos eritrócitos e aumento da síntese de ATP, deslocando a curva de dissociação da oxi-hemoglobina para a direita e, portanto, aumentando a liberação de oxigênio nos tecidos isquêmicos; (2) aumento da atividade fagocitária dos neutrófilos; (3) aumento da liberação de fatores de crescimento plaquetários, melhorando a cicatrização de úlceras periféricas. Além disso, a infusão de sangue ozonizado estimula a síntese de óxido nítrico pelo endotélio e liberação de prostaciclina (PGI2), o que promove vasodilatação e melhora a perfusão dos tecidos isquêmicos (BOCCI, 2014; BRAIDY, 2017). A terapia tópica utiliza água ou óleos ozonizados aplicados diretamente nas feridas de pés diabéticos. Esses componentes apresentam ação desinfetante e cicatrizante, pois promovem a síntese e liberação de fatores de crescimento vasculares, como VEGF, TFG-beta e PDGF, melhoram a adesão plaquetária e promovem a liberação de fibroblastos, além de apresentarem propriedades antibacterianas (KUSHMAKOV, 2018).

9.5.1.Outras iniciativas de engenharia para o pé diabético 9.5.1.1.Pé diabético e suas complicações Embora sejam muitas as complicações que afetam os indivíduos com diabetes, tais como doenças do coração, problemas renais e cegueira, as complicações com os pés são as mais representativas. Em média 40 a 70% das amputações das extremidades inferiores estão relacionadas ao diabetes, 85% dessas amputações são precedidas de

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uma ulceração nos pés. Os fatores mais importantes relacionados ao desenvolvimento de úlceras são: neuropatia periférica, deformidades no pé e os traumatismos. Muitos indivíduos com diabetes perdem a sensibilidade, podendo desenvolver deformidades e não percebem traumas superficiais repetitivos, rachaduras na pele ou danos nos pés. O espectro das lesões nos pés varia nas diferentes regiões do mundo devido às condições socioeconômicas, padrões de cuidados, falta de calçados, assim como, calçados impróprios, novos e de uso apenas recente, são os principais causadores iniciais das úlceras nos pés. Entretanto, mesmo nos dias atuais, a maioria dos pacientes diabéticos não recebe inspeção nem cuidado regular (CONSENSO INTERNACIONAL SOBRE O PÉ DIABÉTICO, 2001).

9.5.1.1.1. O Sistema de Saúde Brasileiro e o amparo ao diabético e suas complicações Sabe-se que hoje no Brasil cerca de 2/3 da população é exclusivamente usuária do Sistema Único de Saúde. Uma pesquisa de 2015 do Ministério da Saúde, realizada em parceria com o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), revelou que 71,1% da população foram a estabelecimentos públicos de saúde para serem atendidos. Os dados apontaram ainda que somente 23% da população brasileira é atendida por plano de saúde e o remanescente, aproximadamente 5% estão entre os que custeiam seus próprios tratamentos em casos de adoecimentos (Consenso Internacional Sobre o Pé Diabético, 2001). Observa-se, portanto, que a atenção básica é a principal porta de entrada desses usuários ao sistema (porém não a única) onde recebem tratamentos que podem ser feitos à base de analgésicos e antibióticos, pomadas percutâneas, desbridamento da ferida e curativos, sempre visando evitar quadro de amputação do membro (ADA, 2007) Entende-se que uma intervenção cirúrgica para amputação de partes dos membros inferiores, acaba afetando diretamente na qualidade de vida, perda de produtividade e em maior necessidade do uso de serviços sociais, o que acarreta em custos altos e superlotação dos serviços. As ações que visam a prevenção de tal procedimento têm sido relacionadas a prognósticos reservados e aos tratamentos convencionais, como o suprimento vascular adequado, o controle metabólico, o desbridamento do tecido desvitalizado e o alívio da pressão da úlcera (Assunção, 2006) (Barcelo, 2003). Tudo isso requer a presença nos serviços de saúde, o que ocasiona a superlotação dos espaços dos centros e postos de saúde onde os diabéticos são comumente acompanhados (SILVA;2015). Ademais, pode gerar transtornos e incômodos já que o usuário possui limitação de mobilidade, muitas vezes acompanhados de quadros álgicos, sem falar que

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as assepsias e curativos realizados nesses espaços aumentam o risco de contaminação e infecções (BASMAJI; 2016). Pensando nessa situação, encontra-se em fase de desenvolvimento, pelo Centro de Desenvolvimento Tecnológico (CDT) da UnB, um dispositivo portátil que deverá ser utilizado na otimização do Látex para acelerar o processo de cicatrização de ferida em pé diabético. O equipamento médico portátil, conhecido como RAPHA -, que significa “cura” em Hebraico - vem sendo desenvolvido e programado para ser um equipamento de baixo custo, de fácil manuseio e, principalmente, de alta efetividade no tratamento e cura do pé diabético. Neste momento, os estudos estão bem avançados e espera-se contar com os benefícios da pesquisa a médio e longo prazos.

9.6. Tecnologias disponíveis no mercado para o tratamento do pé diabético As buscas por tratamentos efetivos do pé diabético, a fim de evitar complicações como amputações não são recentes. Um fatobastante comum é ouvir de pessoas leigas orientações com tratamentos populares que não possuem comprovação científica, e que, consequentemente, apresenta-se com uma ameaça ao quadro de saúde geral do paciente. Na busca de evidências científicas a respeito de tratamentos do pé diabético, inclusive os que não são oferecidos pelo SUS em escala nacional, realizou-se uma detalhada revisão de literatura. Os resultados obtidos são apresentados a seguir:

9.6.1. Curativo de Celulose (Membracel) O curativo de celulose, ou membracel, foi desenvolvido a partir do ano de 1992 pelo engenheiro florestal João Carlos Moreschi, que após acompanhar por anos as tentativas de cicatrização de úlceras que sua mãe tinha, buscou um método que visasse auxiliar a secagem das feridas. Após anos de estudos, em 2000, Moreschi começou a produzir a membrana regeneradora porosa denominada Membracel. Tal membrana é porosa e funciona como uma barreira fisiológica, isolando a ferida do contato com bactérias. Ao mesmo tempo, permite a passagem de líquidos, facilitando assim a avaliação dos ferimentos, já que não há necessidade de retirar o curativo (BRASIL. 2002; BRAZ, et al., 2009)

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O membracel é feito a partir de uma membrana de celulose que tem a capacidade de substituir temporariamente a pele. É um curativo biocompatível, inerte, isento de adesivos, atóxico, com textura extremamente fina e com alta resistência no estado úmido. Tem uma versão com poros que permitem as trocas gasosas e a passagem do exsudato para um curativo secundário. Devido às suas características, não é necessário a troca diária do produto, evitando possíveis traumas, promovendo o desenvolvimento do tecido de granulação, reduzindo a dor através do isolamento das terminações nervosas e acelerando o processo cicatricial (CAVALCANTI, 2017). O curativo membracel pode ser usado em lesões e feridas de pele, como queimaduras, escoriações, lesões por pressão, úlceras arteriais e venosas, feridas do pé diabético, feridas cirúrgicas, lesões causadas por epidermólise bolhosa, lesões pós-cauterização ou laser, ou em qualquer outra situação em que ocorra a falta da epiderme ou da derme. O curativo não está disponível na rede pública de saúde, mas pode ser encontrado em farmácias e seu valor hoje, pode variar entre R$24,00 e R$160,00 reais (data de 2020), podendo ser adquirido em tamanhos variados e em dois formatos, retangular e redondo.

9.6.2.Dispositivo portátil RAPHA – Descrição da Tecnologia O dispositivo portátil consiste de um sistema eletrônico móvel de neoformação tecidual, baseado nos princípios da fototerapia, o qual visa auxiliar na cicatrização de feridas acelerando o processo cicatricial. Seu circuito emissor de luz, é formado por dois módulos: um módulo de controle e um módulo de matriz de LEDs. Atualmente, a fototerapia com LASER de baixa potência tem eficácia comprovada para o tratamento de inúmeras doenças, porém os custos são elevados e o manuseio é de difícil compreensão. Neste sentido, o dispositivo RAPHA é visto como uma nova modalidade de fototerapia, com destaque para o seu baixo custo e simples utilização. Ademais, o dispositivo RAPHA consiste em um equipamento portátil, de fácil manuseio que emite feixes de luz de LED durante um tempo pré-determinado de aproximadamente 35 minutos. Em termos técnicos, esse equipamento é formado por duas placas: a placa de LEDs e a placa controle de tempo. A placa de LEDs é composta por: a) cinquenta e quatro focos de LEDs de cor vermelha de alto-brilho; b) três resistores de 180 ohms; c) um resistor de 330 ohms; d) três transistores NPN de uso geral; e) um conector Molex fêmea tipo KK.

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A placa controle do tempo é composta por: a) dois capacitores de 22pF; b) um microcontrolador PIC16F84A; c) dois resistores de 1K ohms; d) um resistor de 56 ohms; e) um buzzer 5V; f) um cristal mini 4MHz; g) um regulador de tensão mini 78L05; h) um LED verde difuso; i) um conector Molex fêmea tipo KK; j) uma barra de dois pinos macho e k) um transistor NPN de uso geral. O custo total de todos esses materiais para a produção unitária gira em torno de aproximadamente R$183,00, o que comprova seu baixo custo, tendo em vista os benefícios esperados com a sua utilização, como o tratamento domiciliar, realizado pelo próprio usuário, descongestionamento dos espaços de assistência, e redução de gasto com as complicações dos avanços da ferida. As primeiras informações que se têm sobre a descoberta da Borracha Natural (látex), datam de 1743, quando em sua segunda viagem à América do Sul, Cristóvão Colombo viu nativos do Haiti brincando com bolas feitas com uma seiva de cor branca leitosa extraída de árvores, que os nativos chamavam de “Cau-uchu”, na língua nativa significava a árvore que chora. Os primeiros estudos sobre o uso dessa seiva foram realizados no ano de 1745, por Charles de La Condamine, cujos resultados consistem nos primeiros documentos referentes à borracha natural (DALL’ANTONIA, 2006). Desde meadas do século XVI até os dias atuais, a seiva de cor branca leitosa vem sendo uma importante matéria-prima agrícola renovável essencial para a manufatura de um amplo espectro de produtos em todos os ramos da atividade humana. Considerado um produto estratégico, é ao lado do aço e do petróleo (matérias-primas não renováveis), um dos alicerces que sustentam o progresso da humanidade (RIPPEL, 2005). Sabe-se que o látex de seringueira apresenta algumas propriedades únicas, superiores a qualquer outro polímero. A boa elasticidade, combinada com a baixa histerese mecânica, faz da borracha natural um material importante na produção de pneus, elementos de suspensão, para-choques e produtos leves com alta resistência, como balões, luvas cirúrgicas, preservativos e em inovações tecnológicas, como o seu uso em argamassas para construção civil, indústria aeronáutica e naval, tubos para usos em hospitais e centros cirúrgicos, compósitos condutores e materiais de alta precisão, como válvulas e retentores. (DALL’ANTONIA, 2006) Desde a década de 90, a borracha natural está sendo utilizada na área biomédica, sendo, a terminologia látex a mais empregada no âmbito das pesquisas na área da saúde. A membrana de borracha natural obtida do látex de Hevea brasiliensis atua nos tecidos humanos através da sua capacidade de indução de angiogênese e neoformação tecidual, sendo um material que não causa danos e não é rejeitado pelo organismo, não apresentando toxidade e com baixo índice de manifestações alérgicas. Obtendo sucesso, também em outras áreas da medicina, como no processo de cicatrização de úlceras flebopáticas, arteriais e diabéticas e em áreas queimadas do corpo (RIPPEL, 2005).

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Entre os benefícios do látex, destacam-se o fato de apresentar baixo custo e fácil aquisição. Por ser um material vegetal, não existe a preocupação com possível transmissão de vírus patogênicos para o homem, como os das hepatites B e C e HIV, pois não necessitam de “células doadoras humanas” (OLIVEIRA, 2003). Após o exposto, percebe-se que a utilização de novas coberturas, como biomembrana de látex, e outros curativos associados também ao LED, têm-se mostrado como opção para cicatrização de feridas de membros inferiores. Estudo clínico desenvolvido com o uso do dispositivo Rapha associado à membrana de látex mostra que houve benefícios diretos aos participantes da pesquisa, entre os benefícios estão: a) melhorias na qualidade de vida; b) melhoria no humor e autoestima (questões relatadas pelos próprios pacientes, enfermeiros e familiares); c) melhoria na qualidade de trabalho e deslocamento; e d) melhoria da ferida.

9.6.2.1. Descrições das evidências científicas da tecnologia comparada às disponibilizadas no SUS Acredita-se que os resultados dos estudos do projeto RAPHA auxiliarão a tomada de decisão da comunidade média em relação à enfermidade do pé diabético. Ademais incentivarão a utilização de novas técnicas de tratamento de feridas. É notória a eficácia do uso da fototerapia LED com a cobertura de látex e seus resultados positivos e rápidos no tratamento da enfermidade. Por outro lado, gera uma desospitalização e redução de filas e de pacientes que possuem problemas de locomoção aos centros de assistências. Como já mencionado, o dispositivo vem sendo desenvolvido considerando seu baixo custo, alta eficiência, fácil manuseio, de forma que possa ser introduzido na rede de saúde, e utilizado pelos usuários de forma simples e descomplicada sem precisar sair de casa. Uma vez incorporado o dispositivo no SUS, e a sua aquisição pelo portador de pé diabético, espera-se obter uma redução significativa nos gastos referentes ao tratamento convencional e também nas complicações e cirurgias que podem demandar um portador de pé diabético. Destaca-se também que com a utilização do dispositivo em domicílio, o portador do pé diabético não precisa passar por transtornos que envolvem seu deslocamento aos espaços convencionais de assistência, além de melhorar sua autoestima, tendo em vista a diminuição na quantidade de possíveis acontecimentos constrangedores ocasionados pela exposição do ferimento que possui.

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9.7. Avaliação econômica da ozonioterapia e de seus impactos no Sistema Único de Saúde do País Diante do quadro apresentado sobre os casos de diabetes mellitus no Brasil, e das possibilidades existentes de cura dessa enfermidade existentes na medicina, é crucial efetuar um estudo econômico do uso da ozonioterapia na cura e prevenção. A seguir, faremos um estudo sobre os impactos da ozonioterapia no sistema de saúde no Brasil e seus efeitos econômicos, dias de internação etc.

9.7.1. Estudo econômico sobre o uso da ozonioterapia na cura da diabetes mellitus A avaliação econômica de uma dada enfermidade é crucial para a elaboração das políticas públicas em saúde no país. O avanço da diabetes no Brasil e no mundo nos remete à realização desse estudo de tal modo que possamos verificar e analisar as outras soluções alternativas encontradas na medicina e os seus impactos nas contas públicas. Para a verificação dos custos, o estudo considerou as seguintes variáveis: a) diárias hospitalares, b) medicações e c) serviços profissionais e exames complementares. Aos valores estimados desses custos atribuiu-se valores em reais (R$) a todos os recursos utilizados no tratamento de tais feridas durante as internações.

Tabela 1 – Custos Estimados (R$) CATEGORIA

DESCRIÇÃO

Diárias hospitalares

Engloba despesas com água, eletricidade, limpeza, lavanderia, recursos humanos, segurança, nutrição e taxas hospitalares R$ 1.652,43 FONTE: DATASUSNET

Medicações

REZENDE et al., (2008)

Serviços profissionais

Engloba o valor dos serviços profissionais, clínicos e cirúrgicos, e dos exames complementares. FONTE: DATASUSNET

Fonte: Elaboração própria, 2020.

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Os valores desembolsados pelo DATASUSNET para o tratamento desses pacientes, o custo SUS, foi calculado por meio da soma dos valores referentes a serviços hospitalares (SH), serviços profissionais (SP), serviços avançados de diagnóstico e terapêutica (SADT), serviços em unidade de terapia intensiva (UTI). Em estudo realizado por REZENDE et al (2008), o tempo de hospitalização dos pacientes diabéticos variou de 7 a 157 dias até a realização da amputação, consideraremos nesse estudo o tempo médio de 41,7 dias. Considerou-se, ainda, a variável “permanência a maior”, definida como a hospitalização em que o período de internação do paciente ultrapassasse o dobro da permanência prevista na Tabela de Procedimentos do SUS (17). Os custos indiretos de tais tratamentos, definidos como aqueles decorrentes da perda de produtividade e aposentadoria, não foram calculados, pois não fizeram parte dos objetivos deste estudo.

Tabela 2 – Custos Estimados (R$) CATEGORIA

DESCRIÇÃO

Diárias hospitalares (valor médio)

R$ 1.391,73

Medicações

R$ 560.345.811,05

Serviços profissionais (valor total ano 2019)

R$ 12.603.369.569,39.

Fonte: Elaboração própria.

Estudos mostram a ascendência do número de casos de pessoas diabéticas. A expectativa é de que em 2030 7,8% da população brasileira, ou seja, 12,7 milhões de pessoas sofram de Diabetes 2. Deste grupo 15% irão desenvolver complicações de ulcerações nos pés decorrentes da Diabetes 2, perfazendo um total de 1,9 milhões de brasileiros. De acordo com REZENDE et al (2008), o risco de amputação dos membros inferiores no país é 40 vezes maior que na população geral. Esses números vêm crescendo ano a ano e o custo social para a rede pública de saúde também com reabilitações desses pacientes com ulcerações nos pés que chega a cifra de R$ 130.000/ano. Diante do exposto, a realização de estudo econômico sobre a inclusão da ozonioterapia no tratamento dessas ulcerações. Constatou-se que o uso dessa prática integrativa complementar gerou uma redução nos dias de internação o que por sua vez reduz se faz necessário esse cenário é preo-

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cupante uma vez que nem toda a população tem acesso a serviços hospitalares da iniciativa privada A seguir, é apresentada uma análise da diferença do valor repassado pelo SUS com pacientes que sofreram amputação decorrente de úlcera de pé diabético usando tratamento convencional, e de pacientes que passaram por tratamento convencional. Cenário 01 – Repasse total do SUS calculado através do custo médio por paciente de R$ 1.391,73, obtido por Rezende, et al., 2008, e tempo médio de hospitalização de 41,7 dias obtido no estudo de Oliveira, Taquary, Barbosa, & Veronezi, 2016.

CUSTO MÉDIO DE TRATAMENTO REPASSADO PELO SUS2

R$ 1.391,73

NÚMERO DE PACIENTES5

Tempo médio de hospitalização3

2030

41,7 dias

1,9 milhão x 0,15 = 285.000 R$ 16.531.339.500,00

Custo total SUS Custo de hospitalização

R$ 13.225.071.600,00

Cenário 02 – Repasse total do SUS calculado através do custo médio por paciente de R$ 1.391,73, obtido por Rezende, et al., 2008, e tempo médio de hospitalização de 41,7 dias, obtido no estudo de Oliveira, Taquary, Barbosa, & Veronezi, 2016, considerando o uso da ozonioterapia.

CUSTO MÉDIO DE TRATAMENTO REPASSADO PELO SUS4

R$ 1.391,73

NÚMERO DE PACIENTES5

Tempo médio de hospitalização5

2030

35,37 dias

1,9 milhão x 0,15 = 285.000

Custo total SUS

R$ 14.029.264.678,50

Custo de hospitalização7

R$ 11.223.411.742,80

Cenário 03 – Repasse total do SUS calculado através do custo médio por paciente de R$ 1.391,73, obtido por Rezende, et al., 2008, e tempo médio de hospitalização de 14 dias, obtido no estudo de Silva, Haddad, Rossaneis, & Gois, 2015.

2. (Rezende, et al., 2008) 3. (Silva, Haddad, Rossaneis, & Gois, 2015) 4. (Rezende, et al., 2008) 5. (Silva, Haddad, Rossaneis, & Gois, 2015)

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CUSTO MÉDIO DE TRATAMENTO REPASSADO PELO SUS6

R$ 1.391,73

NÚMERO DE PACIENTES5

Tempo médio de hospitalização7

2030

14 dias

1,9 milhão x 0,15 = 285.000

Custo total SUS

R$ 5.553.002.700,00

Custo de hospitalização

R$ 4.442.402.160,00

Cenário 04 – Repasse total do SUS calculado através do custo médio por paciente de R$ 1.391,73, obtido por Rezende, et al., 2008, e tempo médio de hospitalização de 14 dias, obtido no estudo de Silva, Haddad, Rossaneis, & Gois, 2015, considerando o uso da ozonioterapia. R$ 1.391,73

NÚMERO DE PACIENTES5

9 CUSTO MÉDIO DE Tempo médio de hospitalização TRATAMENTO RE- 7,67 dias PASSADO PELO SUS8 Custo total SUS

Custo de hospitalização

2030 1,9 milhão x 0,15 = 285.000 R$ 3.042.252.193,50 R$ 2.433.801.754,80

Fazendo-se um estudo comparativo do tratamento do pé diabético com e sem o uso da ozonioterapia, podemos observar que a redução dos custos estimada é de 15,13%. Em tempos de contenção fiscal, a implementação de políticas de saúde que reduzam esses custos dos tratamentos é crucial. Orçamento do SUS para o tratamento de diabetes em 2030

Sem Ozonioterapia

Com Ozonioterapia

Cenário 01/02

R$ 16.531.339.500,00 R$ 14.029.264.678,50

Cenário 03/04

R$ 5.553.002.700,00

R$ 3.042.252.193,50

Variação dos custos para aumento de 67% dos casos de diabetes em 2030 -15,13 -15,13%

6. (Rezende, et al., 2008) 7. (Silva, Haddad, Rossaneis, & Gois, 2015) 8. (Rezende, et al., 2008) 9. (Silva, Haddad, Rossaneis, & Gois, 2015)

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As estatísticas clínicas que comprovam a eficácia do uso da ozonioterapia nas suas diversas aplicações indicam a diminuição dos custos em saúde entre 20% e 80%, motivo pelo qual sua utilização regulamentada é ampla em um número expressivo de países. Ademais, pacientes tratados com a técnica da ozonioterapia como complemento à medicina convencional apresentaram melhoras expressivas em curto período, ao mesmo tempo em que a condição de sobrevida reduz em praticamente a totalidade as necessidades de continuidade dos medicamentos, procedimentos cirúrgicos, incluindo-se implantes e amputações, melhora da condição de convívio em família, social e profissional. A medida de benefício aos pacientes em uma escala de 0 a 10 indica que o uso da ozonioterapia em complemento à medicina convencional leva a próximo de 10 a condição de sobrevida dos pacientes assim tratados. Considerando o aumento da prevalência de doenças tratáveis pela ozonioterapia na população brasileira, como o diabetes, que terá aumentado em 67% até 2.030, considerando as restrições do orçamento público de saúde, às quais serão melhor planificadas com a inclusão dos custos a técnica da ozonioterapia, suprimindo outros custos maiores e longevos em 20% a 80%, e considerando as premissas da universalização, igualdade e equidade, esta análise recomenda a inclusão da ozonioterapia no SUS, uma vez que irá contribuir com o problema da crise fiscal e restrições do orçamento público de saúde, ao mesmo tempo em que trará os tão visados benefícios de bem-estar aos indivíduos e no âmbito das metas sociais para a população brasileira.

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CAPÍTULO 09 - Ozonioterapia: Um estudo dos seus impactos econômicos no sistema de saúde sus no Brasil para o grupo de risco de diabéticos

9.8.Considerações Finais Este capítulo analisou os impactos da Ozonioterapia no sistema SUS no país observando os efeitos econômicos para o grupo de risco de diabéticos. A ozonioterapia é uma prática médica centenária com comprovação científica e aprovada em diversos países, como os da Europa, Ásia, na Rússia e em Cuba. Seu uso tópico comprova os efeitos de cura das feridas de pé diabético e o uso sistêmico modula o processo metabólico celular que equilibra a condição do diabetes. A insulina é um hormônio pancreático liberado em resposta ao aumento da glicemia sérica, ou seja, a glicose circulante no sangue. Ela atua em receptores específicos de diversas células que fazem o transporte da glicose do sangue para o interior da célula. Na história natural do DM tipo 2, há um fenômeno de resistência à insulina, com necessidade de um aumento progressivo dos níveis de insulina secretados pelo pâncreas para ativar esses receptores de glicose e garantir seu transporte para o meio intracelular. Em dado momento, o grau de resistência à insulina é tão elevado que o pâncreas não consegue mais secretar níveis adequados de insulina, resultando no diabetes mellitus tipo 2. Diante do cenário geral da condição de saúde dos brasileiros, as necessidades preventiva e curativa podem ser atendidas de forma apropriada e benéfica com os procedimentos clínicos da ozonioterapia. Além de comprovar cientificamente os benefícios adicionais aos pacientes, em tempos de política fiscal restritiva dos gastos do governo brasileiro, a ozonioterapia é uma técnica que viabiliza o SUS pelos custos baixos que apresenta. Considerando-se as causas e tratamento do diabetes mellitus em específico, pelo componente genético ou pela tendência de obesidade da população, o SUS pode conter de 20% a 80% dos custos de tratamento em cada paciente, e no total dos gastos, uma economia de 60% nos próximos 10 anos, já se considerando o aumento do número absoluto de diabéticos no Brasil.

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CAPÍTULO 09 - Ozonioterapia: Um estudo dos seus impactos econômicos no sistema de saúde sus no Brasil para o grupo de risco de diabéticos

10. MONITORAMENTO INTELIGENTE DA INTEGRIDADE ESTRUTURAL DE UM QUADRO DE BICICLETA: UMA MELHORA NO TRANSPORTE URBANO SUSTENTÁVEL

Driely Candido Santos1, Mara Lúcia Martins Lopes1,2, Fábio Roberto Chavarette2 e Roberto Outa3.

1. Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” (UNESP), Mestranda do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira, SP. driely.candido@unesp.br 2. Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” (UNESP), Professores do Departamento de Engenharia Matemática, Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira, SP. mara.lopes@unesp.br, fabio.chavarette@unesp.br 3. Faculdade de Tecnologia de Araçatuba, Professor da Faculdade de Tecnologia de Araçatuba, Araçatuba, SP. roberto.outa@gmail. com

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Abstract This chapter deals with an interdisciplinary modality in engineering, as it addresses criteria related to urban mobility, dynamic structures, sustainable energy, optimization of storage logistics, and even artificial intelligence. The objective is to demonstrate the possibility of detecting and monitoring faults in the structure of a bicycle frame composed of carbon fiber, using bioengineering techniques applied to artificial immune systems. During development, it was possible to observe the behavior of the failures using random excitation and, through digital signal analysis, a database was created for the application of the artificial immune system. The result shows that it is possible to identify and classify a signal from the faulty structure, the application of which provides means for companies in the industry to improve the conditions for using a bicycle. Keywords: Artificial Immune Systems, Structural Integrity Analysis, Monocycle.

Resumo Este capítulo trata de modalidade interdisciplinar em engenharia, pois aborda critérios ligados à mobilidade urbana, estruturas dinâmicas, energia sustentável, otimização de logística de armazenagem, e até inteligência artificial. O objetivo é demonstrar a possibilidade de detecção e monitoramento de falhas da estrutura de um quadro de bicicleta composto por fibra de carbono, utilizando técnicas da bioengenharia aplicadas aos sistemas imunológicos artificiais. Durante o desenvolvimento, foi possível observar o comportamento das falhas utilizando excitação randômica e, através da análise digital de sinais, foi montado um banco de dados para a aplicação do sistema imunológico artificial. O resultado mostra que é possível identificar e classificar um sinal da estrutura com falha, cuja aplicação proporciona meios para as empresas do ramo melhorarem as condições de uso de uma bicicleta. Palavras-chave: Sistemas Imunológicos Artificiais, Análise de Integridade Estrutural, Bicicleta.

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CAPÍTULO 10 - Monitoramento inteligente da integridade estrutural de um quadro de bicicleta: uma melhora no transporte urbano sustentável

10.1. Introdução Atualmente existem diversos meios de transportes, sendo eles os automotivos, aéreos, marítimos entre outros, porém, a maioria destes transportes tem ênfase de movimentação por motores de ciclo Otto e Diesel. A bicicleta é um transporte de mobilidade sustentável, conhecido mundialmente e utilizado por pessoas de diferentes idades. Este veículo de transporte sustentável tem uma atenção especial, pois causa um impacto de melhora no sistema de mobilidade do transporte urbano, além de que, é considerado de baixo custo e logisticamente de otimização inteligente [Brinkmann, 2020]. Ao se utilizar a bicicleta é possível observar que os músculos do corpo humano são solicitados continuamente, através da contração e relaxamento, condicionados de forma isométrica. Portanto, é uma maneira perfeita de fazer exercícios e de se manter saudável [Whitt e Wilson, 1995]. A bicicleta pode ser considerada um sistema estrutural complexo, em que são combinados os princípios de mecânica, biomecânica e a teoria de controle, em específico, a modelagem deste sistema permite entender a condição do equilíbrio entre o ciclista e a bicicleta, sob uma determinada posição angular [Nielaczny et al., 2019]. Nas últimas décadas, técnicas de monitoramento da integridade de estruturas (Structural Health Monitoring - SHM), tem recebido destaque quando se refere ao desenvolvimento de novas tecnologias direcionadas à manutenção preventiva e detecção de falhas. As falhas são caracterizadas pela presença de danos estruturais e/ou acúmulo de defeitos do material [Hall, 1999]. Tais falhas podem interferir no desempenho geral da estrutura, podendo causar implicações catastróficas. O desenvolvimento de um SHM eficiente está vinculado à necessidade de redução de custos com manutenção e ao aumento da confiabilidade e segurança, de estruturas e equipamentos. Segundo Lima et al., (2014) e Tebaldi et al., (2006), as técnicas atuais de diagnóstico de falhas, empregadas no monitoramento de danos estruturais, é um processo de avaliação de dados que pode ser elaborado das seguintes maneiras: 1. Acompanhar as alterações das condições da estrutura e, caso seja necessário, interromper a operação do equipamento, antes que haja maior comprometimento da estrutura; 2. Atestar que o dano instituído não se expanda e transforme-se numa situação de risco. As técnicas de avaliação de integridade estrutural tradicionais dispõem de bons instrumentos, como os baseados em ensaios não destrutivos (NDE).

265

No entanto, estas técnicas podem não ser tão eficientes, para as atuais necessidades de monitoramento de estruturas. Sobretudo, quando são atribuídas à detecção de falhas em tempo real. Consequentemente, novas técnicas baseadas nos conceitos de sistemas inteligentes, têm se destacado, como os Sistemas Imunológicos Artificiais (SIA) [Merizio et al., 2019, Oliveira et al., 2019, Moro et al., 2019]. De maneira geral, os SIA são metodologias inteligentes promissoras. Podem ser aplicadas na resolução de problemas das mais variadas áreas [Dasgupta, 1998; De Castro, 2001]. Seu processamento, como o nome propõe, é baseado no sistema imunológico biológico. Segundo De Castro et al., (2002), apesar de relativamente nova, os SIA podem ser aplicados em diversas áreas [Merizio et al., 2019, Oliveira et al., 2019, Moro et al., 2019]. A escolha da metodologia está sujeita às características do problema estudado. Por exemplo, o reconhecimento de padrões, análise de dados, clusterização, segurança computacional, memórias associativas, detecção de danos e anomalias, controle, entre outros. Neste trabalho, apresenta-se um método baseado em sistemas imunológicos artificiais, mais precisamente o algoritmo de seleção negativa (ASN), para monitorar a integridade de estruturas mecânicas. Para isso, utilizou-se uma bancada experimental, a fim de detectar e analisar possíveis falhas em um quadro de bicicleta, composto por fibra de carbono, por meio da análise de sinais transmitidos no corpo do quadro. A escolha da utilização desta técnica, ASN, está relacionada à capacidade de reconhecimento de padrões, realizada através da distinção entre o próprio (normal) e não-próprio (falha). Também por apresentar bom desempenho e eficiência em diversos problemas [Lima et al., 2013, Merizio et al., 2019, Oliveira et al., 2019, Moro et al., 2019].

10.2. Monitoramento de Integridade Estrutural O Sistema de Monitoramento Estrutural é uma das categorias da manutenção preditiva, que tem sido bastante abordada na engenharia. O objetivo desta manutenção é identificar falhas em estágios iniciais, com base na variação das propriedades da estrutura. Através da amostragem de suas características, obtidas por sensores, é determinado o estado atual de integridade do sistema, por meio da análise estatística dos dados [Farrar et al., 2005]. Algumas pesquisas expressam o SHM como um problema de reconhecimento de padrões. Segundo Worden et al., (2004), são necessárias quatro etapas para a resolução deste problema:

266

CAPÍTULO 10 - Monitoramento inteligente da integridade estrutural de um quadro de bicicleta: uma melhora no transporte urbano sustentável

1. Investigação operacional: são questionados alguns pontos relativos à efetivação de um sistema de monitoramento. As justificativas econômicas ou de segurança, a definição do dano para o sistema, as condições de operação do sistema, entre outros. 2. Aquisição da informação: obtenção e tratamento dos dados. Nesta etapa define-se o tipo de sensores utilizados, o tipo de processamento e armazenamento dos sinais e o tempo de monitoramento. 3. Seleção das características: extração das informações que mostrem as diferenças entre as propriedades apresentadas por um sinal com falhas e um sinal que não apresente falhas. 4. Estruturação de um modelo estatístico para identificação da característica: são introduzidos algoritmos capazes de classificar e identificar danos no material, o que possibilita determinar a situação da integridade da estrutura. De acordo com Farrar et al., (2007), caracterizar o dano apresentado numa estrutura, pode ser realizado a partir dos seguintes passos: 1. Identificação: indica se ocorreu dano ou não; 2. Localização: permite realizar a possível localização do dano; 3. Avaliação: fornece um diagnóstico do dano, bem como identifica, localiza e quantifica a dimensão do dano; 4. Prognóstico: fornece informações sobre a confiabilidade, como a vida útil da estrutura (Tempo antes da falha). Segundo Balageas (2006), conhecer a integridade das estruturas em tempo real, é um dos maiores objetivos dos fabricantes e equipes de manutenção. Dessa maneira, a motivação para o uso do SHM é permitir a execução ideal da estrutura. Isso evita falhas catastróficas, possibilita substituir a inspeção de manutenção programada pela baseada em desempenho (manutenção baseada em condições). Igualmente aperfeiçoa o trabalho de manutenção atual, reduz o tempo de inatividade e erros humanos, ampliando a segurança e confiabilidade das estruturas.

267

10.3. Bicicletas de Fibra de Carbono Há muitos anos as bicicletas se apresentam como uma eficaz forma de locomoção, sustentável e conveniente, tornando-se um dos principais meios de transporte da atualidade. Genericamente, uma bicicleta é composta por rodas, guidão, um quadro, assento e uma relação de catraca, coroa, pedais e corrente. Sua estrutura é dependente do quadro, responsável pelo sustento de todos os outros componentes. Antes de ser colocado em uso, todo quadro deve ser submetido a avaliações e testes de integridade. Para isso, foram criadas normas com o propósito de regularizar os limiares de esforço mecânico suportados por um quadro, assim como a norma ISO4210 (International Organization for Standardization, 2015), que tange os ensaios dinâmicos realizados. No entanto, esses ensaios não são suficientes para representar todos os cenários de fadiga possíveis. Quando se analisa o ciclismo urbano e de estrada, é possível perceber que, de maneira sucinta, as principais forças que geram estresse mecânico ao quadro são o torque aplicado aos pedais e as componentes criadas pelo peso do ciclista [Meijaard, 2007]. Por sua vez, dentro de modalidades como o Mountain Bike e o BMX, são frequentes, os impactos por queda livre. A intensidade destes é dependente do terreno que se está atravessando, o que pode ultrapassar os limites normatizados. A constante submissão de uma estrutura a esforços variados gera fadiga. O dano por fadiga aumenta de modo cumulativo, o que pode levar a falhas, como trincas e quebras por cisalhamento [Fatemi, 1998]. Para um ciclista, tais falhas significam uma possível queda em alta velocidade, podendo causar desde ferimentos leves até a morte. Nesse sentido, buscam-se tecnologias que favoreçam a longevidade e resistência de uma bicicleta. A fibra de carbono é um material de alto desempenho usado como reforço em diversos compostos. Suas propriedades são atribuídas à natureza anisotrópica do cristal de grafite, o qual apresenta inúmeras camadas de átomos de carbono, dispostas a uma distância de 0.335 nm. Essas camadas são mantidas por ligações covalentes de alta intensidade, o que garante ao grafite uma estrutura forte e com alta rigidez [Fitzer, 1998]. Assim, os compostos de fibra de carbono têm ganhado espaço no mercado de componentes ciclísticos. A combinação da fibra com resinas possibilitou o surgimento de quadros com maior resistência à tração, altos módulos de elasticidade e baixa massa específica (quadros mais leves).

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CAPÍTULO 10 - Monitoramento inteligente da integridade estrutural de um quadro de bicicleta: uma melhora no transporte urbano sustentável

Apesar do avanço tecnológico no desenvolvimento de materiais compósitos, percebe-se a ocorrência de falhas em quadros recém-fabricados. Diante disto, torna-se necessário introduzir métodos analíticos de sua condição estrutural, capazes de identificar pontos de estresse e falhas, assim como caracterizá-las, viabilizando, uma manutenção preventiva eficaz que assegure sua integridade. Neste sentido, encontram-se, na literatura especializada, diversos métodos que utilizam materiais e sistemas inteligentes para realizar o monitoramento e diagnóstico de falhas, os quais têm apresentado boa eficácia e precisão [Lima et al., 2013, Merizio et al., 2019, Oliveira et al., 2019, Moro et al., 2019]. Balli (2014) propôs um sistema fuzzy para predição de falhas em lâminas reforçadas com fibras de vidro. Por sua vez, no trabalho de Xiang-Jun et al., (2010) foi proposto um modelo utilizando transformada wavelet para avaliar a integridade de estruturas de pontes através dos sinais de vibração. De Oliveira (2015) apresenta um método de análise baseado na técnica de impedância eletromecânica, aplicada à uma estrutura composta por fibra de carbono revestida pela resina epóxi. Neste, utiliza-se uma rede neural ARTMAP-Fuzzy simplificada para realizar a análise dos dados estruturais.

10.4. Procedimento Experimental A bancada experimental para o desenvolvimento deste é composto de: 1. 01 acelerômetro MPU6050; 2. 01 placa Arduino UNO; 3. 01 quadro de bicicleta de fibra de carbono genérico; 4. 01 motor vibracall (3V/ 0,05A); O procedimento para a excitação do sistema dinâmico foi realizado a partir de um motor vibracall com excitação randômica. O acelerômetro foi fixado em duas posições distintas, sendo inicialmente localizado antes da trinca, e depois, à frente da trinca. A figura 1 mostra o desenho esquemático da posição do acelerômetro antes e depois da trinca e o motor vibracall.

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Figura 1. Desenho esquemático da posição dos sensores [Laboratório de Sistemas Complexos-SISPLEXOS, 2019].

O posicionamento do motor vibracall foi realizado considerando que, a propagação da onda de vibração percorra toda a estrutura e possa ser coletada antes e depois da trinca com diferentes intensidades da vibração. Na figura 1, o acelerômetro está fixado antes e depois à trinca e o motor vibracall está posicionado de maneira que a onda de vibração ocorra ao longo da estrutura. O sinal de vibração coletado é de tamanho de 400 amostras e foi dividido em: sinal bom, coletado com o sensor posicionado antes da trinca, e sinal ruim, coletado após a trinca. Ao todo foram coletados 15 sinais bons e 10 sinais ruins, sendo cada sinal de tamanho 1x400. A figura 2 mostra o detalhe da trinca na estrutura (quadro da bicicleta).

Figura 2. Quadro de carbono com a trinca [Laboratório de Sistemas ComplexosSISPLEXOS, 2019].

270

CAPÍTULO 10 - Monitoramento inteligente da integridade estrutural de um quadro de bicicleta: uma melhora no transporte urbano sustentável

10.5. Algoritmo de Seleção Negativa O ASN foi proposto por Forrest et al., (1994) para a detecção de anomalias em sistemas computacionais. Este algoritmo é baseado na seleção negativa dos linfócitos T que ocorre dentro do timo. No timo existem exclusivamente moléculas particulares do corpo, que são chamadas de próprio. Desta maneira, o processo de seleção negativa é responsável por eliminar qualquer célula portadora de anticorpos, que sejam capazes de reconhecer antígenos próprios. Depois desse processo, as células T maturadas são liberadas e atuarão no reconhecimento de antígenos agressores, que são denominados não próprios [Forrest et al., 1994]. Baseado na distinção entre o próprio e o não próprio, o ASN é executado em duas fases: censoriamento e monitoramento [De Castro, 2001].

10.5.1. Censoriamento A fase de censoriamento é composta por: 1. Define o conjunto de cadeias próprias (S) que se deseja proteger; 2. Gera cadeias aleatoriamente e avalia a afinidade (match) entre cada uma delas e as cadeias próprias. Caso a afinidade seja superior a um limiar pré-determinado, rejeita a cadeia. Caso contrário, armazena-a em um conjunto de detectores (R).

10.5.2.Monitoramento Dado o conjunto de cadeias que se deseja proteger (cadeias protegidas), avalia a afinidade entre cada uma delas e o conjunto de detectores. Se a afinidade for superior a um limiar preestabelecido, então um elemento não próprio é identificado. Nas figuras 3 e 4 estão representados os fluxogramas das fases, censoriamento [De Castro, 2001; Lima, 2013] e monitoramento [De Castro,2001; Lima, 2013], respectivamente, do ASN.

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Gere Cadeias Aleatóriamente

Rejeite

Casou? (Macth)

Sim

Cadeias Próprias(S)

Não

Conjunto de Detectores (R) Figura 3. Fluxograma da fase de censoriamento do ASN [Adaptado Lima et al., 2014b].

Cadeias Protegidas (S) Não

Casou? (Macth)

Conjunto de Detectores (R)

Sim

Não Próprio detectado Figura 4. Fluxograma da fase de monitoramento do ASN [Adaptado Lima et al., 2014b].

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CAPÍTULO 10 - Monitoramento inteligente da integridade estrutural de um quadro de bicicleta: uma melhora no transporte urbano sustentável

A fase de censoriamento é executada de maneira off-line e propõe apenas construir um conjunto de detectores de anomalias. O monitoramento é realizado em tempo real, de modo que a cada cadeia identificada por um detector, seja caracterizada como uma anormalidade no sistema. Analogamente ao sistema biológico, os detectores são comparados às células T maturadas capazes de reconhecer agentes patogênicos [Forrest et al., 1994]. Neste trabalho utiliza-se o critério de afinidade proposto por Bradley et al., (2002). Para qualificar a afinidade entre as cadeias e definir se são semelhantes, emprega-se um critério conhecido como casamento ou combinação. Esse casamento pode ser perfeito ou parcial [Lima, 2013]. Neste trabalho foi utilizado o casamento parcial, em que uma quantidade de pontos entre os padrões deve ter o mesmo valor, para que se confirme o casamento. Esta quantidade é conhecida como taxa de afinidade e deve ser definida previamente. A taxa de afinidade representa o grau de semelhança necessário, para que ocorra o casamento entre as duas cadeias em análise [Bradley and Tyrrel, 2002]. A taxa de afinidade é definida a partir da equação (1) [Bradley and Tyrrel, 2002]:

× 100

(1)

Sendo: TAf : taxa de afinidade; An: número de cadeias normais no problema (cadeias próprias); At: número total de cadeias no problema (cadeias próprias e não próprias). Na equação (1) propõe-se uma relação estatística entre todas as amostras do problema para o cálculo da taxa de afinidade. Bradley e Tyrrel [Bradley and Tyrrel, 2002], com o propósito de quantificar a afinidade total entre os padrões, utilizaram a relação mostrada na equação (2). × 100

(2)

273

Sendo:

: relação percentual de afinidade entre os padrões analisados;

L: quantidade total de variáveis;

Vc: variáveis casadas;

: somatória (quantidade) de variáveis casadas.

Desta maneira, se for maior ou igual a dois padrões, logo são considerados semelhantes.

ocorre o casamento entre os

10.6.Metodologia A proposta deste trabalho é atestar a eficiência do ASN, quando aplicado a sistemas de monitoramento e detecção de falhas em estruturas mecânicas genéricas. O modelo proposto está dividido em aquisição dos dados, fase de censoriamento e, por fim, o módulo de monitoramento:

10.6.1.Aquisição dos dados Os dados utilizados foram obtidos através da bancada experimental descrita no item 1.4 em laboratório.

10.6.2.Censoriamento No módulo censoriamento, os detectores próprios são gerados e todo o processo é executado em modo off-line. São definidos os sinais que devem ser protegidos, ou seja, os sinais da estrutura que não apresentam falhas (base-line). Neste contexto, o conjunto de detectores próprios é gerado entre sinais normais. Os sinais são comparados ponto a ponto. Se o casamento entre o vetor gerado e um vetor próprio for identificado, este será rejeitado, caso contrário será aceito como um detector

274

CAPÍTULO 10 - Monitoramento inteligente da integridade estrutural de um quadro de bicicleta: uma melhora no transporte urbano sustentável

e armazenado num conjunto de detectores de falhas. Esta sequência será repedida até que se atinja um número esperado de detectores. Uma análise probabilística é empregada para estimar o número de detectores necessários para fornecer um determinado nível de confiabilidade [Dasgupta and Forrest, 1999]. Este processo é responsável por extrair as características normais da estrutura e armazená-las numa memória para realização das detecções. O fluxograma do módulo censoriamento [Lima, 2013] é apresentado na figura 5. Inicio

Aquisição dos Sinais

Escolha um sinal Detectores Próprios

Veriﬁque o casamento entre os sinais

Rejeite o Sinal

Sim

Casou? (Macth) Não

Armazene-o no conjunto de detectores

Figura 5. Módulo de Censoriamento do ASN [Adaptado LIMA et al., 2015].

10.6.3.Monitoramento No módulo monitoramento é calculada a taxa de afinidade. Neste trabalho utiliza-se do critério proposto por Bradley et al., (2002) que emprega o desvio de 3% para os detectores. Os vetores para análise são gerados e assim é feita uma verificação entre eles e o conjunto de detectores próprios. Se houver casamento entres estes, uma falha será detectada, conforme ilustra o fluxograma na Figura 6.

275

Inicio

Sinal para análise

Não

Detectores Próprios

Veriﬁque o casamento com os detectores próprios

O sinal casou com algum detector próprio?

Sim

Falha detectada

Figura 6. Módulo de Monitoramento do ASN [Adaptado LIMA et al., 2015].

10.7.Resultados Todas as simulações foram realizadas no software livre Octave®, utilizando um PC Intel Core i5 8th Gen., 8GB de memória RAM, sistema operacional Windows 10, 64 bits. O algoritmo proposto foi aplicado aos dados experimentais realizados pelo Laboratório de Sistemas Complexos-SISPLEXOS. O banco de dados apresentado na Tabela 1 é composto por 25 sinais, sendo 15 em condição normal, dispondo de 400 pontos (Baseline) e 10 sinais em condição de falha, reunindo 400 pontos, como ilustra a Tabela 1.

Tabela 1 - Composição do banco de dados de sinais. Sinais

276

Quantidade de Sinais

N° de pontos

Sinais normais

400

Sinais em falhas

400

Total de sinais

400

CAPÍTULO 10 - Monitoramento inteligente da integridade estrutural de um quadro de bicicleta: uma melhora no transporte urbano sustentável

Nas figuras 7 e 8 estão representadas as características físicas de um dos sinais adimensionais que apresentam características normais e um dos sinais que apresentam falhas respectivamente, no qual é possível observar a variação entre sinais no comportamento e na amplitude.

Figura 7. Gráfico representativo de um sinal emitido pela estrutura em seu estado normal [Própria Autoria].

Figura 8. Gráfico representativo do sinal emitido pela estrutura em condições de falha [Própria Autoria].

277

Nos testes realizados com o ASN, o objetivo foi verificar a eficiência, precisão, a taxa de afinidade entre os detectores e o tempo computacional, em diferentes configurações do conjunto de detectores e de falhas. Foi utilizada como parâmetro uma taxa de afinidade com valor mínimo de 70% calculado a partir da equação (1). Optou-se por realizar os testes a partir de três conjuntos de detectores, utilizando 10%, 20% e 30% das amostras de sinais normais. Para cada configuração, foi definido utilizar 1 detector correspondente a 10%, 3 detectores que correspondem a 20% e 4 detectores que correspondem a 30% das amostras, respectivamente. Na primeira configuração foi definido o uso de apenas 1 sinal com falha. Utilizaram-se os conjuntos de detectores descritos anteriormente. Os resultados obtidos neste caso específico estão apresentados na tabela 2. Com essa configuração, é avaliada a eficiência do algoritmo para variadas taxas de afinidade.

Tabela 2. Resultados obtidos pelo ASN para a condição 1. Porcentagem de dados

Taxa de Afinidade

Acerto em (%)

Tempo de processamento (s)

10 20 30

70 75 80

100 100 100

0,07803 0,09252 0,08675

Neste método (configuração 2), utilizaram-se os 10 sinais com falhas e o número de detectores próprios da estrutura é variado de maneira crescente, utilizando respectivamente, 1, 3 e 4 sinais a cada iteração. Com esse método, avalia-se a eficiência do algoritmo, e a relação entre o processamento e o conhecimento a respeito dos sinais com falhas. Os resultados obtidos nessas iterações estão expostos na tabela 3.

Tabela 3. Resultados obtidos pelo ASN para a configuração 2.

278

Porcentagem de dados

Taxa de Afinidade

Acerto em (%)

Tempo de processamento (s)

10 20

70 70

100 100

0,09713 0,63528

100

0,08526

CAPÍTULO 10 - Monitoramento inteligente da integridade estrutural de um quadro de bicicleta: uma melhora no transporte urbano sustentável

Na configuração 3 foram utilizados somente 4 sinais normais, o que corresponde a 30% do banco de dados. E empregaram-se 10%, 20% e 30% dos sinais que apresentam falhas. Este modelo foi utilizado para verificar a eficiência do algoritmo quando não se mantém o padrão entre os sinais de falhas. A tabela 4 apresenta os resultados obtidos a partir desta metodologia.

Tabela 4. Resultados obtidos pelo ASN para a condição 3. Porcentagem de dados

Taxa de afinidade

Acerto em (%)

Tempo de Processamento (s)

10 20 30

70 70 70

100 100 100

0,08114 0,10749 0,11956

Para garantir a veracidade dos resultados, os testes foram executados 20 vezes para cada configuração. Verificou-se que o ASN apresenta um bom comportamento, (com índice de acerto igual a 100%). E que a quantidade de detectores, apesar de não apresentar influência direta no reconhecimento das falhas, interferiu na taxa de afinidade. Uma vez que é possível observar que a afinidade é maior quando se tem um número maior de informação da base-line disponível. Sugere-se utilizar 30% das informações do banco de dados [Lima et al., 2014a] para gerar o conjunto de detectores, tendo em vista a robustez do sistema.

279

10.8.Conclusões Neste trabalho foi proposto um método para detecção de falhas em estruturas mecânicas, baseado nos sistemas imunológicos artificiais, particularmente no algoritmo de seleção negativa. Foram abordadas as principais características dos SHM e do ASN. O algoritmo proposto apresentou bons resultados, obtendo um índice de acerto de 100% em todas as configurações testadas. A fase de censoriamento dos dados e geração dos detectores é a que demanda maior tempo computacional, no entanto é efetuado de maneira off-line, o que não acarreta prejuízo ao sistema. O monitoramento, com base na aquisição de dados é executado rapidamente (menos de 100 milésimos de segundo), o que qualifica o algoritmo para utilização em tempo real. A aplicação do método apresentado neste trabalho pode ser desenvolvida por indústrias fabricantes de quadro para ciclismo. O resultado desta aplicação promove o aumento da segurança, redução de custos na manutenção, aumento da longevidade de uso na função de projeto, e melhora o valor agregado do produto perante o consumidor. Na visão de grandes centros, a utilização deste método ao usuário, permite que sistemas de armazenamento logístico façam a manutenção dos quadros de forma confiável e em um curto intervalo de tempo, disponibilizando, assim, um serviço de qualidade e seguro. Na visão de sustentabilidade, esta técnica permite que o usuário tenha uma condição de uso prolongado e seguro, permitindo um desenvolvimento de exercício seguro e de baixo custo, quando comparado a um veiculo automotor. Portanto, conclui-se que os SIA, baseados no ASN, apresentam desempenho satisfatório nos testes propostos, o que garante a confiabilidade do método para detecção de falhas em estruturas mecânicas.

Agradecimentos A primeira autora agradece ao apoio financeiro da Capes (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior). Os autores agradecem ao Laboratório de Sistemas Complexos (Sisplexos) da Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira – UNESP, por ceder o espaço físico, o parque computacional e ao suporte financeiro da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), através do processo 2019/10515-4 e ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientifico e Tecnológico (CNPq), através do processo 312972/2019-9.

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CAPÍTULO 10 - Monitoramento inteligente da integridade estrutural de um quadro de bicicleta: uma melhora no transporte urbano sustentável

10.9. Referências “ISO 4210: Cycles — Safety requirements for bicycles”, International Organization for Standardization, 2015. Balageas. D. L., Fritzen, C.P., Güemes, A. Structural health Monitoring, 2006. Balli, S., Sen, F. (2014) “Failure Prediction of Cross-Ply Laminated Double-Serial Mechanically Fastened Composites using Fuzzy Expert System”. Strojniški Vestnik Journal of Mechanical Engineering, v. 61, p. 123-130. Bradley. D. W., Tyrrel. A. M. (2002) “Immunotronics - Novel Finite-State-Machine Architectures with Built-In Self-Test Using Self-Nonself Differentiation”. IEEE Transactions on Evolutionary Computation. v. 6, p. 227–238. Brinkmann, J., Active Balancing of Bike Sharing Systems, Switzerland, Springer Nature, 2020. Dasgupta, D. Artificial immune systems and their applications. New York: SpringerVerlag, 1998. 306 p. Dasgupta, D., Forrest, S. (1999), “Artificial Immune Systems in Industrial Applications”, In Proc. of the IPMM’99. De Castro, L. N. Engenharia imunológica: desenvolvimento e aplicação de ferramentas computacionais inspiradas em sistemas imunológicos artificiais. 2001. 286 f. Tese (Doutorado) - Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Universidade Estadual de Campinas, Campinas, 2001. De Castro, L. N., Timmis, J. Artificial immune systems: a new computational intelligence approach. New York: Springer, 2002. De Oliveira, M.A., Inman, D.J. “Simplified fuzzy ARTMAP network-based method for assessment of structural damage applied to composite structures”. Journal of Composite Materials, 2015. Farrar, C., Worden, K. (2007) “An introduction to structural heath monitoring”. Royal Society of London Transactions Series A, London, v. 365, n. 1851, p. 303-315. Farrar, C.R., Lieven, N.A.J., Bement, M.T. An Introduction to Damage Prognosis. In: Damage Prognosis for Aerospace, Civil and Mechanical System, 2005.

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CAPÍTULO 10 - Monitoramento inteligente da integridade estrutural de um quadro de bicicleta: uma melhora no transporte urbano sustentável

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283

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CAPÍTULO 10 - Monitoramento inteligente da integridade estrutural de um quadro de bicicleta: uma melhora no transporte urbano sustentável

11. DISPOSITIVOS VESTÍVEIS COM BIOIMPEDÂNCIA ELÉTRICA: CONCEITOS E APLICAÇÕES

Pedro Bertemes Filho1, Ricardo Nogueira Cavalieri2, Tatiana Pereira Filgueiras3, William Alberto Cruz Castañeda4

1. Professor Titular - Universidade do Estado de Santa Catarina, Dept. Eng. Elétrica, Joinville – SC, 89219710. 2. Engenheiro - Universidade do Estado de Santa Catarina, Dept. Eng. Elétrica, Joinville– SC, 89219710. 3. Mestre - Universidade do Estado de Santa Catarina, Dept. Eng. Elétrica, Joinville– SC, 89219710. 4. Professor Colaborador - Universidade do Estado de Santa Catarina, Dept. Ciência da Computação, Joinville– SC, 89219710.

285

Abstract The recent advances in wearable device technology together with electrical bioimpedance (BIA) have made possible the development of systems for the continuous monitoring of health in any type of environment, like hospitals, clinics and homes. The main technologies are based in either unobstrusive wearable or flexible-stretchable and printable devices, allowing to work with disease prevention and prognosis scenarios,but also with quick noninvasive measuring process, such as the BIA IoT sensor. Recent advances in wearable devices combined with the continuous advancement of BIA medical applications enables the development of wearable measuring systems in any environment, whether hospital or residential. The use of BIA for the purpose of medical diagnostics meets all international safety standards, and is still considered a low-cost, non-invasive, robust and highly accurate technology. Given the fact that the smart health models need to be patient-centered and offer personalized care, BIA devices should therefore consider monitoring, transmitting and analyzing a large volume of patient health data. Big data system requires different sensors and type being assessed at any time and at any place. IoT combines implantable, wearable, portable and environmental networks and devices to group day-to-day services for detection, data analysis and information visualization. This chapter covers the concepts of such technologies for developing smart BIA devices with IoT, as well as discussing the challenges that may arise for their implementation. Although BIA technology has been well investigated in the last 40 years, its application integrated with new IoT technologies is still under development. Keywords: Bioimpedance, Wearable Sensors, Internet of Things

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CAPÍTULO 11 - Dispositivos Vestíveis com Bioimpedância Elétrica: Conceitos e Aplicações

Resumo Os recentes avanços na tecnologia de dispositivos vestíveis em conjunto com a bioimpedância elétrica (BIA) têm possibilitado o desenvolvimento de sistemas de monitoramento contínuo da saúde em qualquer tipo de ambiente, como hospitais, clínicas e residências. As principais tecnologias baseiam-se em dispositivos vestíveis não obstrutivos ou flexíveis esticáveis e imprimíveis, permitindo trabalhar com cenários de prevenção e prognóstico de doenças, mas também com processos de medição não invasivos rápidos, como o sensor BIA IoT. Avanços recentes em dispositivos vestíveis combinados com o avanço contínuo das aplicações médicas da BIA permitem o desenvolvimento de sistemas de medição vestíveis em qualquer ambiente, seja hospitalar ou residencial. A utilização da BIA para fins de diagnóstico médico atende a todas as normas internacionais de segurança, sendo ainda considerada uma tecnologia de baixo custo, não invasiva, robusta e de alta precisão. Dado o fato de que os modelos de saúde inteligentes precisam ser centrados no paciente e oferecer atendimento personalizado, os dispositivos BIA devem, portanto, considerar o monitoramento, a transmissão e a análise de um grande volume de dados de saúde do paciente. O sistema de big data exige que diferentes sensores e tipos sejam avaliados a qualquer momento e em qualquer lugar. A IoT combina redes e dispositivos implantáveis, vestíveis, portáteis e ambientais para agrupar os serviços do dia a dia para detecção, análise de dados e visualização de informações. Este capítulo cobre os conceitos de tais tecnologias para o desenvolvimento de dispositivos BIA inteligentes com IoT, bem como discute os desafios que podem surgir para sua implementação. Embora a tecnologia BIA tenha sido bem investigada nos últimos 40 anos, sua aplicação integrada com novas tecnologias de IoT ainda está em desenvolvimento. Palavras-chaves: Bioimpedância, Sensores Vestívies, Internet das Coisas

287

11.1 Dispositivos vestíveis em biomedicina Os dispositivos vestíveis (termo em inglês para Wearable Devices - WD) estão ganhando cada vez mais destaque na engenharia biomédica [Pantelopoulos e Bourbakis 2010]. A tendência de monitoramento da saúde em ambiente não hospitalar vem crescendo devido ao envelhecimento da população e ao aumento das doenças crônicas e infecciosas. Os WD tornam possível cenários de prevenção de doenças e prognóstico antecipando uma realidade, fazendo com que anomalias sejam detectadas antes dessas se tornarem doenças graves e, consequentemente, permitindo cuidados antecipados. O monitoramento remoto da saúde é centralizado nos cuidados ao ambiente do paciente, podendo assim reduzir os custos envolvidos [Zheng et al., 2014], [Poon e Zhang 2008]. O objetivo principal de um WD é monitorar de maneira contínua as atividades e sinais vitais de um indivíduo, baseado ou não no uso de sensores têxteis [Parrilla et al., 2016]. Os sensores têxteis, ou sensores vestíveis (termo em inglês para Wearable Sensors – WS), podem ser instalados em sistemas eletrônicos vestíveis ou em tecidos inteligentes. Os tecidos inteligentes (ver Figura 1), chamados de E-tex, unem sensores de pressão com sensores têxteis comuns, podendo perceber e responder diferentes tipos de estímulos [Pantelopoulos e Bourbakis 2010], [Poon e Zhang 2008], [Brigante et al. 2011]. Algumas características que possui um E-Tex são: confortabilidade, tamanho reduzido, baixo peso, baixo consumo de energia, e reutilização (por exemplo, sensores laváveis e/ou esterilizáveis). Quanto ao posicionamento, os WS são colocados no tecido em posições predefinidas, fazendo desnecessária a preocupação por parte do usuário [Parrilla et al., 2016]. Tal tecnologia oferece grandes vantagens para futuros sistemas de monitoramento de assistência médica [Zheng et al., 2014].

Figura 1. Exemplo de um tecido Inteligente desenvolvido por EJTECH 2020.

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CAPÍTULO 11 - Dispositivos Vestíveis com Bioimpedância Elétrica: Conceitos e Aplicações

Um dos desafios dos WS é a capacidade de operar sob tensões mecânicas extremas sem comprometer seu desempenho [Liu et al. 2017]. Diversas pesquisas têm analisado diferentes tipos de materiais, como é o caso do uso do poliuretano ao invés do cloreto de polivinila, já que suas propriedades mecânicas podem minimizar inflamações indesejadas na pele do usuário [Zheng et al. 2014], [Parrilla et al. 2016], bem como podem ser caracterizados pela técnica potenciométrica [Tangsirinaruenart e Stylios 2019]. Alguns outros sensores podem ser facilmente utilizados no formato vestível. Dentre esses podemos citar: sensores capacitivos; sensores piezoresistivos; sensores piezoelétricos; sensores óticos. Um dos sensores mais utilizados são os do tipo piezoresistivos que, por sua vez, modificam o valor da sua resistência à medida que sua geometria é modificada por algum tipo de pressão ou movimento. Para o caso do sensor capacitivo, este possui vantagem como alta sensibilidade (14,4 kPa), baixo limite de detecção (2 Pa), resposta rápida (≈24 ms) e baixo consumo de energia (<6 µW). Utilizando o efeito piezoresistivo, os sensores E-Tex podem detectar alongamentos, deslocamentos e forças provenientes de grande movimento de flexão das articulações [Liu et al. 2017] ou pequenos movimentos do corpo, como a respiração [Tangsirinaruenart e Stylios 2019], frequência cardíaca, postura corporal, entre outros [Zheng et al. 2014][Parrilla et al. 2016]. Além das tecnologias já apresentadas nesta seção, há também os denominados Dispositivos Vestíveis não Invasivos (termo em inglês para Unobstrusive Wearable Devices – UWD) [Zheng et al. 2014] e os Dispositivos Flexíveis, Elásticos e Imprimíveis (termo em inglês para Flexible, Stretchable and Printable Devices – FSPD) [Pantelopoulos e Bourbakis 2010][Rim et al. 2016]. Os sensores UWD (ver exemplo na Figura 2) referem-se a dispositivos que podem estar no dia a dia do indivíduo, alocados em relógios [Xie et al., 2019], sapatos [Eskofier et al., 2017], pulseiras [Pustozerov et al. 2020], luvas [Coyle et al., 2017], dentre outros. Alguns desses dispositivos têm sido muito utilizados ao longo dos anos para o monitoramento da saúde de atletas, além do monitoramento do público idoso com doenças crônicas, como é o caso do Parkinson [Almogren 2019] e da Epilepsia [Ryvlin et al., 2018].

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Figura 2. Exemplo de um sensor ótico instalado em um óculos para o monitoramento da pressão arterial [Holz and Wang 2017].

Já a tecnologia FSPD, esta consiste em circuitos eletrônicos construídos ou impressos diretamente em materiais semicondutores do tipo Ink-based (tintas especiais para impressão), substratos flexíveis/deformáveis (como papel, tecidos ou sendo montado diretamente na pele), dentre outros. Métodos baseados em nano materiais e compostos híbridos permitem também criar sensores mais flexíveis, leves e ultrafinos [Pantelopoulos e Bourbakis 2010] [Rim et al. 2016]. Alguns materiais utilizados são do tipo semicondutores inorgânicos, orgânicos e híbridos com várias estruturas de impressão (1D, 2D ou 3D), sendo muito utilizados em aplicações biológicas e médicas. Para monitoramento médico, é desejável que os sensores possuam alta sensibilidade (definida por seu fator de medida), grande capacidade de estiramento e durabilidade, além de maximizar o contato biológico entre o substrato e a pele [Zheng et al. 2014][Rim et al. 2016][Liu et al. 2019]. Os recentes avanços na tecnologia de WD combinados ao avanço contínuo das aplicações médicas utilizando bioimpedância elétrica (BIA) possibilitam o desenvolvimento de sistemas vestíveis de medição baseados em bioimpedância para o monitoramento contínuo da saúde em qualquer ambiente, seja hospitalar ou residencial [Ferreira et al. 2016]. A análise BIA pode ser considerada como um dos pilares mais importantes no cuidado com a saúde [Shin et al. 2018]. Os sensores WD vêm sendo usados para o monitoramento contínuo da BIA e também para a aferição da composição corpórea [Wilson et al. 2001], [Shin et al. 2017], [Shin et al. 2018]. Dentre outras aplicações, os sinais de bioimpedância possuem várias aplicações na saúde, tais como: análise da taxa de atividade respiratória por pneumografia de impedância [Liu et al. 2016]; detecção de insuficiência cardíaca por cardiografia de impedância [Sadauskas et al. 2016]; composição corporal por análise de impedância bioelétrica [Ain et al. 2018], o monitoramento de órgãos internos [Wilson et al. 2001]; verificação do fator obesidade [Ain et al. 2018]; caracterização da urina [Shin et al. 2017]; detecção de apneia do sono [Steenkiste et al. 2020], ver Figura 3; monitoramento da eficácia de exercícios [Shin et al. 2018]. O uso da BIA para fins de diagnósticos médicos atende a todos os padrões

290

CAPÍTULO 11 - Dispositivos Vestíveis com Bioimpedância Elétrica: Conceitos e Aplicações

internacionais de segurança, sendo ainda considerada uma tecnologia de baixo custo, não invasiva, robusta e de alta exatidão. Os sinais de bioimpedância são calculados a partir de uma tensão elétrica médica nos eletrodos/sensores resultante de uma excitação elétrica de baixa corrente alternada [Bertemes-Filho 2002]. Maiores esclarecimentos acerca desta técnica estão descritos na próxima seção deste capítulo.

Figura 3. Protótipo de um detector de apneia do sono [OneraHealth 2020].

11.2 Entendendo a bioimpedância elétrica A análise de bioimpedância elétrica (BIA) é um método não-invasivo de determinação da composição de uma amostra biológica [Martinsen e Grimnes 2011]. Essencialmente, consiste na injeção de uma corrente elétrica alternada de amplitude constante (I) em um material biológico, na medição da tensão elétrica resultante (Vm) e, assim, no cálculo da impedância complexa (Z=Vm/I) do material sob análise [MacDonald 1987]. A bioimpedância pode ser descrita pela Equação 1. Nesta, temos uma parte real (o elemento resistivo R) e uma parte imaginária (representada pela reatância Xc). A componente real está normalmente relacionada à concentração de eletrólitos da amostra, enquanto a componente imaginária está relacionada às interações do campo elétrico com cargas fixas existentes na amostra, como é o caso das membranas celulares em tecidos [Pliquett 2008] e células somáticas em leite bovino [Bertemes-Filho et al. 2010]. Em amostras biológicas, observa-se que as membranas têm comportamento capacitivo, uma vez que reações indutivas não são observáveis em tecidos biológicos [Ivorra 2003]. (1)

291

(2)

Conforme descrito pela Equação 2, o comportamento da reatância observada em tecidos biológicos é, portanto, uma função do valor da capacitância membrana e da frequência angular (=2πf) do material, onde f é a frequência de excitação. Portanto, a impedância do tecido depende da frequência de excitação, da intensidade do fluxo de corrente iônica tanto no meio extracelular em baixas frequências como no meio intracelular em altas frequências [Pliquett 2008]. A Figura 4a mostra uma representação simplista de uma célula de origem animal. Os componentes anatômicos considerados na modelagem elétrica da figura 4b são: (representando os fluídos e organelas encontrados no interior da célula); (representando a membrana celular); (representando o fluído condutivo extracelular) [Bertemes-Filho 2002].

Figura 4. Modelo de impedância de uma célula de origem biológica, representação simbólica da estrutura da célula (a) e representação em circuito equivalente, onde Ia é a fonte de corrente e Vm é o medidor de tensão (b).

Para melhor investigar a resposta espectral dos tecidos biológicos, uma corrente elétrica de banda larga em frequência é injetada na amostra e, assim, possibilitando que módulo e fase da impedância sejam obtidos. Esta técnica é conhecida com espectroscopia de impedância elétrica (EIE), chamada também de espectroscopia de bioimpedância (EBI), possibilitando a caracterização da estrutura de tecidos complexos com alta precisão [MacDonald e Franceschetti 1991]. Dois fenômenos importantes para a compreensão da técnica de espectroscopia de impedância elétrica são a relaxação e a dispersão elétrica em materiais [Martinsen e Grimnes 2011]. No caso da relaxação, a injeção da corrente elétrica alternada cria um

292

CAPÍTULO 11 - Dispositivos Vestíveis com Bioimpedância Elétrica: Conceitos e Aplicações

campo elétrico que, por sua vez, força uma mudança na distribuição das cargas iônicas livres através de um alinhamento com as linhas equipotenciais geradas pela corrente injetada [Bertemes 2002].

Figura 5. Espectro de uma impedância biológica indicando as dispersões α, β e γ (Bertemes-Filho 2002).

A dispersão descreve o comportamento anômalo de materiais biológicos quando eletricamente excitados, podendo ser dividida em três faixas (ver Figura 5). Neste contexto, a dispersão está relacionada à admitância da membrana celular, enquanto a dispersão corresponde à estrutura celular do tecido sendo observado e, por fim, a dispersão γ é associada com a polarização da água presente na amostra. Segundo observado na Figura 5, as três dispersões ocorrem, respectivamente, nas frequências de 100 Hz, 100 kHz e 10 GHz. A partir do circuito mostrado na figura 4b, pode-se propor um modelo matemático para o comportamento da impedância no domínio da frequência, segundo mostra a Equação 3, de modo que:

(3) Supondo a aplicação de uma frequência tanto em baixa frequência tendendo a zero ( ) como em alta tendendo ao infinito ( ), a Equação 3 pode ser resumida em: (4) (5)

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Observa-se que a resistência extracelular Ri não influencia a impedância do tecido em baixas frequências, mas tão somente em altas frequências onde o valor de Re é muito maior que Ri em muitas aplicações de bioimpedância [Coster e Chilcott 1996]. Trabalhar com altas frequências é um dos problemas na bioimpedância, pois a instrumentação eletrônica se torna complexa por conta de capacitâncias parasitas que limitam a banda de resposta no domínio da frequência. O termo parasita está relacionado a efeitos indesejáveis que aparecem em qualquer sistema de medição que utilizam uma instrumentação eletrônica e/ou magnética. Portanto, na prática, a análise de bioimpedância é um processo que demanda alta precisão e cuidados durante a confecção do hardware. Tanto a impedância do cabeamento como a qualidade de contato dos eletrodos de medição podem alterar radicalmente a leitura de impedância [Bera 2014]. Problemas como a queda de tensão ocorrida na interface eletrodo/amostra são comuns em uma medição feita por dois eletrodos (chamada de medição a 2 fios), conforme mostra a Figura 6(a). Neste caso, tanto a injeção de corrente como a medição de tensão usam os mesmos dois eletrodos, resultando com que a impedância da interface esteja sempre conectada em série com a impedância da amostra. A impedância da interface é também somada às impedâncias indesejáveis dos cabos de ligação e da eletrônica propriamente dita. A fim de evitar estas interferências de medição, sistemas mais precisos utilizam a técnica de medição a 4 fios, conforme mostra a Figura 6 (b). Ao utilizar um par de eletrodos para injeção de corrente e outro par para a medição de tensão, a impedância medida está diretamente, e tão somente, relacionada com a amostra em estudo [Bragos et al. 2006]. Para isso, a fonte de corrente deve ser balanceada com altíssima impedância de saída e o medidor de tensão deve ter uma impedância de entrada extremamente alta na faixa de frequência de operação [Morcelles 2017].

Figura 6. Técnicas de medição de bioimpedância utilizando um par de eletrodos (a) e dois pares de eletros (b).

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CAPÍTULO 11 - Dispositivos Vestíveis com Bioimpedância Elétrica: Conceitos e Aplicações

A aplicação mais comum da bioimpedância é a análise da composição corporal. Eletrodos são colocados nas mãos e pés (normalmente é utilizada a configuração a 4 fios) de modo que a corrente de excitação percorra todo o corpo [Pietrobelli et al. 2004], conforme mostra a Figura 7.

Figura 7. Configuração dos eletrodos para medição de composição corporal, utilizando a técnica dos quatro eletrodos.

A análise de composição corporal utilizando a bioimpedância multifrequencial pode calcular de maneira precisa os valores percentuais de minerais, gorduras, proteínas, carboidratos e água presentes no corpo humano [Armstrong et al. 1997]. Este tipo de aplicação pode monitorar a saúde em tempo real, bem como informar o progresso de dietas em atletas de alto rendimento [Bera 2014]. A análise de impedância elétrica também é usada no desenvolvimento de equipamentos de diagnóstico por imagem, como é o caso da tomografia de impedância elétrica (TIE). Este tipo de tomógrafo oferece uma alternativa àqueles que usam raio-X e ressonância magnética, muito comuns nos hospitais e clínicas. Este tipo de equipamento apresenta um menor custo e uma menor resolução de imagem comparado ao modelo por ressonância [Brown 2003]. No entanto, o TIE é o único equipamento de imageamento incorporado a uma unidade de tratamento intensivo. O TIE funciona injetando-se uma corrente elétrica em vários canais de eletrodos para que várias tensões sejam medidas e, assim, uma imagem de reconstrução possa ser gerada, como mostra a Figura 8(a). Em outras palavras, o sistema TIE é multiplexado de maneira a alternar os pontos de injeção de

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corrente, criando uma matriz com as leituras de impedância do interior do material sob estudo [Granot, Ivorra e Rubinsky 2007]. Esta matriz é processada digitalmente a fim de apresentar os resultados obtidos em forma de imagem, utilizando uma escala de cores ou tons de cinza para representar a densidade do material encontrado no seu interior [Brocchi 2009], conforme mostrado na Figura 8(b).

Figura 8. Disposição dos eletrodos de injeção e medição em um tomógrafo de impedância elétrica ao longo de um volume alvo (a) e a imagem reconstruída de um objeto no interior do volume (b) [Hauptmann et al. 2018].

A detecção de diferentes tipos de tumores malignos também pode ser feita por meio de equipamentos BIA. Através da análise da lesão com eletrodos localizados na superfície da amostra, o espectro de impedância elétrica do tecido possibilita a diferenciação de um tecido sadio (ou seja, sem células neoplásicas) do tecido tumoral [Zou e Guo 2003]. Dispositivos como estes também são usados no auxílio à detecção de câncer de mama [Choi et al. 2007], colo de útero [Abdul et al 2007] e melanomas de pele [Aberg et al. 2011] em tempo real, agilizando o diagnóstico e tratamento da doença.

Figura 9. Disposição dos eletrodos de injeção e medição para a detecção de tumores malignos (modificado [Zou e Gou 2003]).

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CAPÍTULO 11 - Dispositivos Vestíveis com Bioimpedância Elétrica: Conceitos e Aplicações

A detecção de tumores malignos, exemplificado na Figura 9, é apresentado como uma alternativa ao método da biópsia. A utilização de um eletrodo tipo agulha coaxial, por exemplo, permite que a medição seja realizada de maneira minimamente invasiva, evitando o trauma da coleta de amostra para biópsia [Mankin, Mankin e Simon 1996]. A normalização de potencial é realizada através de um eletrodo do tipo placa, fazendo conexão elétrica com a superfície da pele do paciente. Outras aplicações médicas da BIA são usadas para a detecção de fraturas ósseas [Dell’Osa, Felice e Simini 2019], monitoramento de níveis de cálcio [Dalvi et al. 2019], monitoramento de sinais fisiológicos (tais como, ciclo cardíaco e respiratório) [Min, Ollmar e Gersing 2003], monitoramento de culturas bacterianas [Senez et al. 2007] e o reconhecimento de movimentos físico corporais [Zhang e Harrison 2015]. Com a popularização de dispositivos vestíveis de monitoramento de saúde, houve um grande avanço comercial para aplicações da espectroscopia de impedância elétrica [Ghaffari et al. 2015]. A EIE é um processo rápido de medição de maneira não-invasiva, possibilitando a redução de tamanho dos dispositivos utilizados, por exemplo. Sendo assim, EIS pode ser integrada à tecnologia vestível [Ibrahim, Hall e Jafari 2017]. Além disso, EIE pode ser combinada com a tecnologia da Internet das Coisas (IoT), permitindo que os equipamentos de saúde se intercomuniquem e, consequentemente, maximizando a eficiência do monitoramento de saúde do usuário [Lee e Ouyang 2014]. A união do conceito de equipamentos vestíveis e IoT tem potencial para revolucionar o modo que é feito o monitoramento de saúde no mundo. Nos últimos anos, muitas aplicações vêm sendo desenvolvidas, tais como: detector de suor vestível em tempo real [Liu et al. 2016], sistema de acompanhamento cardíaco vestível [Bosnjak 2017], monitoramento da saúde de animais [Brugarolas et al. 2014], dentre outros.

11.3 Dispositivos inteligentes BIA com IoT Modelos de Saúde Inteligentes (MSI) precisam ser centrados no paciente e oferecer um atendimento personalizado. Consequentemente, dispositivos de bioimpedância inteligentes dentro destes modelos devem considerar o monitoramento, transmissão e análise de um grande volume de dados de saúde do paciente. Esses dados podem ser acessados para diagnóstico, decisões sobre tratamentos ou resultados clínicos. No entanto, do ponto de vista de implementação, a tecnologia para suportar esses modelos já existe. IoT combina redes e dispositivos implantáveis, vestíveis, portáteis e ambientais para agrupar os serviços do dia a dia para detecção, análise de dados e visualização de informações.

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Esta seção aborda os conceitos das tecnologias para desenvolver dispositivos inteligentes BIA com IoT, como também discute os desafios que podem surgir para sua implementação. Dentre as tecnologias necessárias, destacam-se: I) WEARABLE INTERNET OF THINGS - SOLUÇÕES DE IOT em Saúde, segundo [Lewy 2017], vêm sendo desenvolvidas em áreas como reabilitação, gerenciamento de diabetes e ambientes de assistência. Uma destas soluções é a IoT vestível (Wearable IoT - WIoT), a qual é definida como a infraestrutura tecnológica que interconecta sensores vestíveis para permitir o monitoramento de fatores humanos, incluindo saúde, bem-estar, comportamentos e outros dados úteis para melhorar a qualidade de vida cotidiana dos indivíduos. II) WEARABLE BODY AREA SENSORS - A WIoT ainda está em uma fase inicial de pesquisa e, portanto, exige uma série de desenvolvimentos para impulsionar sua evolução bem-sucedida e permitir sua ampla adoção. No entanto, não é suficiente projetar dispositivos WIoT independentes, mas, sim, sensores corporais vestíveis (SCV) que sincronizem e coletem dados diretamente do corpo por meio de sensores de contato ou sensores periféricos, fornecendo informações indiretas do corpo e de seus comportamentos para análise, transmissão ou suporte a decisões. III) GATEWAYS - SCV raramente são sistemas autônomos devido ao seu poder limitado de processamento e largura de banda para comunicação. Portanto, eles precisam transmitir dados para recursos computacionais potentes, como smartphones, tablets, laptops ou servidores na nuvem. Os Gateways compreendem tecnologias de comunicação de curto alcance (Bluetooth Low Energy) para troca de dados com sensores vestíveis e redes heterogêneas (WIFI, WiMax, GSM, LTE, LoRa e SigFox) usadas para enviar os dados dos sensores para a nuvem. IV) COMPUTAÇÃO EM NÉVOA - Tecnologia emergente que visa aproximar vários serviços com os usuários. Os serviços incluem armazenamento, rede, controle de processamento de dados e aplicativos. Particularmente, no caso de dispositivos vestíveis, pretende aproximar a capacidade de processamento para sensores WIoT. Para estruturar uma rede em névoa são necessárias três camadas: dispositivo vestível, névoa e internet. A camada de dispositivo vestível consiste em dispositivos com limitações computacionais como relógio inteligente, bandas inteligentes etc. A camada de névoa consiste em um dispositivo com maior capacidade de recursos, cientes das características dos dispositivos vestíveis subjacentes e também dos recursos de rede em termos de velocidade e largura de banda de cada dispositivo. Por último, a camada da Internet é onde os nós da névoa podem armazenar permanentemente os dados para análise e gerenciamento adicionais nos sistemas em nuvem.

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CAPÍTULO 11 - Dispositivos Vestíveis com Bioimpedância Elétrica: Conceitos e Aplicações

V) COMPUTAÇÃO EM NUVEM - Uma arquitetura genérica da nuvem para WIoT inclui quatro camadas: dispositivo vestível, comunicação, nuvem e aplicativos. O objetivo da camada de comunicação é coletar dados dos sensores e depois transmitir esses dados coletados para sistemas em nuvem. A camada de nuvem realiza os serviços de pré-processamento, análise de dados, geração de conhecimento e tomada de decisão, de acordo com as preferências e requisitos do usuário. Além disso, SCV assistido por nuvem é uma tecnologia promissora que fornece integração com a computação móvel, facilitando, assim, o crescimento de serviços de cuidados em saúde pervasivos e escaláveis. VI) BIG DATA - Fornece uma solução promissora para lidar com a variedade, volume e velocidade dos dados dos dispositivos vestíveis. Além disso, diversos algoritmos são utilizados para manipular, codificar e transmitir os diversos formatos desses dados. Como infraestrutura de computação em nuvem, pode facilitar o gerenciamento de dados vestíveis e suportar funcionalidades avançadas de mineração de dados, machine learning e deep learning. Entre os desafios detectados para a implementação de dispositivos BIA inteligentes com IoT ressalta-se a necessidade de estabelecer uma plataforma comum de integração, a qual deve lidar com a escalabilidade e heterogeneidade dos dados entre os dispositivos, assim como executar uma análise de dados com precisão. Outro aspecto é o gerenciamento de dados dos sensores vestíveis, já que esses dados precisam ser armazenados com informações confidenciais do usuário, tais como hora, atividade e localização. O uso de protocolos abertos pode fornecer uma alternativa para integração com serviços de nuvem e ferramentas de comunicação proprietários. Apesar da tecnologia BIA já ter sido bem investigada nos últimos 40 anos, sua aplicação integrada com novas tecnologias IoT ainda está em fase de desenvolvimento e/ou pouco conhecida. Alguns trabalhos bem sucedidos em termos de integração tecnológica da BIA com IoT podem ser encontrados na literatura, como é o caso destes que iremos descrever na sequência. [Caffrey et al. 2019] desenvolveu um sistema de monitoramento da recuperação de ferimentos em tempo real sem a necessidade de refazer o curativo. Usando para isso um sistema de bioimpedância elétrica. O sistema foi capaz de verificar se o ferimento estava melhorando ou não, monitorando-se a temperatura, PH, pressão, humidade e o progresso da cicatrização do paciente. A IoT é utilizada neste trabalho com sensores flexíveis, que foram acoplados junto ao ferimento do paciente, onde os sinais foram digitalizados por um conversor e transmitidos via internet a um smartphone, para fins de monitoramento.

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[Cornelius et al. 2014] desenvolveu um dispositivo que identifica o seu usuário através da análise de bioimpedância do braço, acoplando-se diferentes sensores a fim de buscar uma assinatura própria de diagnóstico. O dispositivo extrai as informações do tecido e, utilizando-se de técnicas de Machine Learning (Naive Bayes e Suport Vector Machine), os vetores com as características do tecido são analisados. No processo de validação, o sistema pode distinguir cada voluntário individualmente. Esta distinção ocorreu mesmo depois de alguns meses, indicando que o dispositivo reconheceu o usuário mesmo após eventuais alterações no tecido. O trabalho de [Rahmat et al. 2017] utilizou um sensor óptico para estimar o nível de glicose no sangue. O sensor emite uma luz cuja intensidade é medida para a avaliação no nível de glicose. No circuito montado no experimento, o nível de glicose é exibido em um display LCD. Esta medição é acessível remotamente para cuidadores e médicos do paciente através da aplicação de técnicas de IoT, sendo que os autores chegaram a um erro de medição não superior a 7,2%, quando comparado com os resultados obtidos pelo método invasivo de coleta do sangue. A proposta de [Muneer et al. 2020] traz o desenvolvimento de um espelho inteligente conectado a dispositivos inteligentes em uma balança, utilizando o mini computador Raspberry Pi. O espelho inteligente tem como objetivo capturar a imagem do usuário e utilizar reconhecimento facial para fins de histórico, a fim de monitorar a saúde dos indivíduos continuamente. O sistema emprega vários sensores para monitorar o índice de massa corporal (IMC) e a quantidade de gordura corporal presente no corpo do usuário. Uma balança composta por quatro sensores de carga e um mini computador foi implementada para obter o peso do usuário, enquanto um sensor ultrassônico foi usado para medir a altura do usuário. Além disso, quatro placas de eletrodos foram implementadas para injetar uma pequena quantidade de corrente elétrica (1mA) para a análise de impedância bioelétrica, a fim de estimar a quantidade percentual de gordura corporal, massa magra e água corporal total. Ao subir na balança, o usuário tem sua face “capturada” por um espelho que fica a sua frente. Este espelho se conecta à base de dados que faz o reconhecimento facial. Caso o usuário esteja cadastrado, dados anteriores são anexados aos novos dados. Caso o voluntário não tenha cadastro, o mesmo é tido como “desconhecido” pelo sistema. A fim de monitorar o status regularmente, após o reconhecimento facial, a balança inteligente envia por internet os dados coletados à nuvem, que, por sua vez, alimenta um aplicativo para dispositivos móveis com Android, contendo as informações úteis ao usuário.

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CAPÍTULO 11 - Dispositivos Vestíveis com Bioimpedância Elétrica: Conceitos e Aplicações

[Lee et al. 2019] cria uma interface flexível vestível IoT para monitorar diferentes tipos de sinais do usuário e enviá-los à rede, para um dispositivo móvel ou outra base de dados. Sua multifuncionalidade e capacidade de detecção híbrida são implementadas no circuito integrado de leitura única (denominado pelos autores de Readout IC ou ROIC) que inclui leitura de impedância a fim de realizar a análise de impedância do corpo e do sensor e-skin para a aferição de pressão arterial e temperatura. Os autores usam a tecnologia Bluetooth e Wireless para envio dos dados à base de dados. [Vela et al. 2019] descreve um analisador BIA com recursos de monitoramento da IoT. O analisador pode ser conectado a uma rede local sem fio e acessado usando qualquer dispositivo com um navegador Web. Suporta medição nos domínios de tempo e frequência, usando sinais de excitação de seno escalonado e multiseno. O analisador também pode medir a bioimpedância sincronizada com os sinais de ECG ou EMG. Os dados são exibidos na interface Web, onde podem ser baixados para análise posterior. A BIA torácica e o ECG em voluntários demonstram a viabilidade na detecção de alterações respiratórias enquanto mostram resultados em tempo real no navegador Web. Além da medição de sinais vitais, como ECG e EMG, outros tipos de biosinais também podem ser monitorados, como é o caso do trabalho de [AbdElnapi et al. 2020] que mediu de maneira não invasiva o nível de adrenalina com base em técnicas de BIA e um sensor de adrenalina, colesterol e glicose. Um recente trabalho de [Karlen et al. 2020], usando BIA vestível, foi desenvolvido para a detecção de postura em tempo real usando uma rede de acelerômetros distribuídos no corpo, permitindo a medição de parâmetros relevantes de bioimpedância continuamente por longos períodos. Finalmente, um desafio importante é saber como obter resultados significativos a partir de dados de dispositivos BIA inteligentes e combinados com outras fontes de dados para informar a tomada de decisão clínica. Atualmente, estão sendo utilizadas abordagens de machine learning para dar sentido ao grande volume de dados desses dispositivos sob condições controladas de laboratório.

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CAPÍTULO 11 - Dispositivos Vestíveis com Bioimpedância Elétrica: Conceitos e Aplicações

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CAPÍTULO 11 - Dispositivos Vestíveis com Bioimpedância Elétrica: Conceitos e Aplicações

12. CADEIRA DE RODAS BASEADA EM IOT

Drª. Angela Abreu Rosa de Sá1, Dr. Daniel Stefany Duarte Caetano1, MSc. Ludymila Ribeiro Borges1, MSc. Andressa Rastrelo Rezende1, MSc. Camille Marques Alves1, MSc. Rhaíra Helena Caetano e Souza1, MSc. Carolina Araújo Marquez Valentini1, MSc. Felipe Roque Martins1 e Dr. Eduardo Lázaro Martins Naves1

1.Laboratório de Tecnologia Assistiva, Faculdade de Engenharia Elétrica - Universidade Federal de Uberlândia - MG, Brasil.

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Abstract Wheelchairs are assistive technology devices that promote mobility support for people with motor disabilities. Several types of wheelchairs have been developed over the years to satisfy different needs and requirements. As the technology evolved, electric-powered wheelchairs were produced for people with severe mobility impairments, since they do not require the same physical effort as manual wheelchairs to be used. Smart wheelchairs are an evolution of electric-powered wheelchairs, providing built-in computers and sensors. This chapter explores the use of Internet of Things (also known as IoT) in the development of a new type of wheelchair, henceforth known as IoT-based wheelchair, and all the requirements, goals and challenges involved in the process. IoT is a system of interrelated computing systems with the ability to transfer data over the network without requiring any human interaction. Such concept has been introduced in healthcare as means to help monitoring patients and storing their health records, providing a faster, personalized and more effective response to medical emergencies, but has since branched out to several other applications. In the first section, two types of wheelchair are covered, each of them with different characteristics: the electric-powered wheelchair and smart wheelchairs. The difference between those types is detailed, including studies that explore the use of Virtual Reality for training and adaptation of the technology. Afterwards, the idea of an IoT-based wheelchair is explored, establishing the base characteristics of what would define such a device. Several studies are presented that expand on the field, regarding patient monitoring, telerehabilitation, route planning, cloud-based devices, human-machine interfaces and use of multiple IoT devices simultaneously. As for final considerations, the expectations with the IoT-based wheelchair are laid on the table, together with the many challenges that need to be overcome in order to make the device a technology that is reliable, efficient and able to further improve the quality of life of people with mobility disabilities. Keywords: Wheelchair, assistive technology, rehabilitation, IoT, disabilities

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CAPÍTULO 12 - Cadeira de Rodas baseada em IoT

Resumo Cadeiras de rodas são dispositivos de tecnologia assistiva que promovem suporte de mobilidade para pessoas com deficiência motora. Vários tipos de cadeiras de rodas foram desenvolvidos ao longo dos anos para satisfazer diferentes necessidades e requisitos. Com a evolução da tecnologia, as cadeiras de rodas motorizadas foram produzidas para pessoas com graves problemas de mobilidade, uma vez que não exigem o mesmo esforço físico que as cadeiras de rodas manuais para serem utilizadas. As cadeiras de rodas inteligentes são uma evolução das cadeiras de rodas motorizadas, incluindo em sua composição computadores e sensores integrados. Este capítulo explora o uso da Internet das Coisas (também conhecida como IoT) no desenvolvimento de um novo tipo de cadeira de rodas, doravante chamada cadeira de rodas baseada em IoT, e todos os requisitos, objetivos e desafios envolvidos no processo. IoT é um sistema de sistemas de computação interconectados com a capacidade de transferir dados pela rede sem exigir interação humana. Tal conceito foi introduzido na área de saúde como meio de auxiliar no monitoramento de pacientes e no armazenamento de seus registros de saúde, proporcionando uma resposta mais rápida, personalizada e eficaz às emergências médicas, mas desde então se ramificou para várias outras aplicações. No primeiro trecho são contemplados dois tipos de cadeiras de rodas, cada uma com características distintas: a cadeira de rodas motorizada e a cadeira de rodas inteligente. A diferença entre esses tipos é detalhada, incluindo estudos que exploram o uso da Realidade Virtual para treinamento e adaptação da tecnologia. Posteriormente, é explorada a ideia de uma cadeira de rodas baseada em IoT, estabelecendo as características básicas que definem tal dispositivo. São apresentados vários estudos que se expandem no campo, em relação ao monitoramento de pacientes, telereabilitação, planejamento de rotas, dispositivos baseados em nuvem, interfaces homem-máquina e uso de vários dispositivos IoT simultaneamente. Como considerações finais, as expectativas com a cadeira de rodas baseada em IoT são postas em perspectiva, juntamente com os muitos desafios que precisam ser superados a fim de tornar o dispositivo uma tecnologia que seja confiável, eficiente e capaz de melhorar ainda mais a qualidade de vida das pessoas com deficiência motora. Palavras-chaves: Cadeira de rodas, tecnologia assistiva, reabilitação, IoT, deficiência

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12.1.Introdução Os sistemas baseados em Internet das Coisas (IoT, do inglês Internet of Things) são modelos de comunicação entre os seres humanos e coisas, os quais podem ter conectividade com tudo, em qualquer lugar e em qualquer momento. O objetivo dos sistemas IoT é estabelecer uma sinergia entre diferentes sistemas e facilitar uma comunicação automática para fornecer importantes serviços para os usuários [Qusay F. Hassan 2018]. Os sistemas IoT podem beneficiar as vidas humanas: é possível fazer um monitoramento diário de pacientes e dos ambientes (casa, local de trabalho etc). Mais especificamente, a Internet das Coisas Médicas (IoMT, do inglês Internet of Medical Things) conecta dispositivos IoT com sistemas de cuidado com a saúde. No contexto da IoMT, dispositivos embarcados fazem a transferência dos prontuários médicos através da rede e armazena esses dados na nuvem para análise posterior [Krishna et al. 2019]. IoMT auxilia os médicos a monitorar os pacientes, e armazenar/analisar informações médicas dos pacientes. É essencial para as estratégias de cuidados preventivos com a saúde. Este monitoramento possibilita uma grande quantidade de sistemas de coleta de dados biomédicos para autocuidado e, também, importantes aplicações para as áreas de saúde e Tecnologia Assistiva (TA) [Bhatt et al. 2017]. Na área de TA, a quantidade de dispositivos e sensores que podem ser conectados aos pacientes e a sistemas IoT está aumentando: atividade do coração (ECG), atividade elétrica do cérebro (EEG), movimento da retina (EOG), estresse emocional através da resposta galvânica da pele (GSR), nível de pressão sanguínea e nível de oxigênio no sangue. Estes sinais podem ser medidos por um dispositivo de tecnologia assistiva (DTA) e enviado, por exemplo, para o smartphone/computador de um profissional da área médica para realizar um monitoramento remoto do paciente [Qusay F. Hassan 2018]. Aplicações típicas de IoT na área de DTA incluem cadeira de rodas motorizadas, reabilitação robótica, próteses e órteses inteligentes. DTAs são os aparatos mais comuns utilizados na área de TA para promover mobilidade [Brummel-Smith and Dangiolo 2019], tais como as cadeira de rodas motorizadas (CRM) e as cadeira de rodas inteligentes (CRI). CRMs são versões motorizadas das cadeiras de rodas manuais, as quais são dirigidas por pessoas que precisam de uma independência de mobilidade. Já a CRI é uma CRM equipada com sensores e um computador embarcado. Neste contexto, IoT pode fornecer uma nova possiblidade para a área de cadeira de rodas: o desenvolvimento de cadeira de rodas baseada em IoT. Diversos avanços nesta área têm transformado a vida de pessoas com deficiência. E também, muitas pesquisas

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já estão sendo desenvolvidas para o desenvolvimento de cadeira de rodas baseada em IoT e, assim, muitos usuários poderão ser beneficiados com as vantagens de integrar os sistemas IoT com as CRMs e CRIs. Entretanto, apesar de todos os esforços no desenvolvimento de cadeira de rodas baseada em IoT, muitas adaptações e customizações ainda são necessárias, considerando as preferências e necessidades individuais, para melhorar a qualidade de vida das pessoas com dificuldade de locomoção.

12.2. Cadeira de Rodas Motorizada e Cadeira de Rodas Inteligente Cadeira de rodas pode ser definida como um dispositivo que promove suporte à mobilidade para pessoas com deficiência motora. Em geral, as cadeiras de rodas são prescritas para facilitar a independência de mobilidade e promover a participação social de indivíduos com limitações de mobilidade [Ghorbel et al. 2019]. Desde o ano 2000, tem aumentado a quantidade de pesquisas para ajudar às pessoas com deficiência motora e dificuldades de locomoção [Kubler et al. 2015]. A principal meta dessas pesquisas é desenvolver DTA com o objetivo de ajudar às pessoas a ter uma melhor qualidade de vida, como por exemplo, o desenvolvimento de CRMs. CRMs são cadeiras de rodas que têm uma central para gerenciar o controle de um motor utilizando um joystick e, assim, conduzir a cadeira de rodas para a direção que o usuário quiser. A CRM é um DTA indispensável para auxiliar a mobilidade de pessoas com deficiência motora severa gerada a partir de diferentes patologias (paralisia cerebral, esclerose múltipla, miopatia, esclerose lateral amiotrófica etc). Entretanto, devido a limitações motoras, muitas pessoas têm dificuldade para acionar o joystick. Por este motivo, diversos estudos têm desenvolvido interfaces homem-máquina (IHM) para permitir que usuários controlem a cadeira de rodas fazendo o mínimo de esforço possível. Estas IHMs utilizam vários sinais biomédicos do usuário para controlar e dirigir a CRM [Ghorbel et al. 2019]: EMG, EEG, ECG, reconhecimento de voz, movimentos da língua, touch screen, movimentos da cabeça e interface de rastreamento dos olhos. Os sinais biomédicos que podem ser usados para controlar a IHM são customizados de acordo com as possibilidades motoras e cognitivas do usuário. Assim, a pessoa com deficiência irá utilizar o sinal biomédico mais adequado para ela, e este sinal será a entrada para a IHM, a qual enviará o comando de direção e velocidade da CRM, substituindo a ativação manual do joystick. Enquanto algumas pessoas com deficiência possuem habilidades para dirigir uma CRM, outras podem ter muita dificuldade para aprender a conduzi-la. E ainda, a CRM pode

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ser perigosa para os usuários, e para as pessoas que estão ao redor, quando não for controlada corretamente. Assim, para o uso seguro da CRM, é necessário avaliar as habilidades do usuário para dirigir a CRM, logo após a prescrição médica e antes do usuário utilizá-la em sua vida diária. Por esta razão, algumas pesquisas já desenvolveram simuladores de CRM que utilizam Realidade Virtual, e assim o usuário pode treinar em um ambiente seguro [Arlati et al. 2019]. Estudos apresentaram a hipótese de que os pacientes ficam mais engajados em um ambiente agradável e isto influencia muito no aprendizado do usuário [MacGillivray et al. 2017]. Mas, mesmo com a adaptação do usuário à CRM e da avaliação da sua habilidade de condução, o uso de IHM que precisa ser adaptado para cada usuário, tem sido o maior problema nesta área. Entretanto, mesmo com a existência dos simuladores de CRM, muitos indivíduos não conseguem utilizar a CRM devido às disfunções no sistema motor ou cognitivo. Assim, para auxiliar os usuários que possuem esta dificuldade, muitos estudos propuseram a CRI para reduzir o esforço que é necessário para controlar a CRM. Uma CRI (também conhecida como cadeira de rodas autônoma ou cadeira de rodas robótica) é equipada com sensores, câmeras e uma unidade de processamento que é responsável por executar a atividade especificada pelo usuário [Leaman and La 2017]. A CRI é controlada por uma IHM, na qual o usuário apenas escolhe os comandos e o sistema de controle inteligente da cadeira realiza, automaticamente, os movimentos necessários. E ainda, o sistema inteligente da CRI deve ser facilmente removível de uma CRI e ser conectada em outra. Este recurso é muito importante para usuários que precisam, por algum motivo, trocar a sua CRI - por exemplo, crianças em crescimento que precisam de uma cadeira de rodas com um tamanho maior. Além disso, este recurso é importante para o usuário conseguir desmontar a CRI para viajar ou para levar para a manutenção. A CRI foi projetada para auxiliar o usuário na navegação, garantindo que não ocorra colisão e guiando a performance de tarefas específicas, tais como atravessar uma porta, conduzir o usuário, automaticamente, entre dois locais - o usuário escolhe o destino e a CRI planeja a trajetória e executa o movimento até o destino final. Muitos avanços estão sendo realizados na tecnologia da CRI conduzida por algoritmos inteligentes para minimizar a intervenção humana [Hartman and Nandikolla 2019]. E ainda, muitos dispositivos tais como GPS, scanners, estereoscópio e telêmetros a lasers são utilizados para fornecer suporte para a navegação autônoma da CRI em qualquer ambiente geográfico. Além disso, para fazer que uma CRI seja, de fato, inteligente, o seu sistema tem que executar muitos algoritmos de inteligência artificial para realizar as suas principais operações: analisar os sinais biomédicos do usuário, tomar decisões, determinar a melhor trajetória, reprogramar a trajetória automaticamente, caso um obstáculo seja encontrado etc.

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É um desafio adaptar a IHM às necessidades do usuário para enviar os comandos para a CRI ou CRM. O melhor método vai depender das capacidades e necessidades do usuário. Em geral, os sistemas mais comuns são touch screen, visão computacional, acelerômetros e sinal EEG. No caso do sinal EEG, as IHMs podem ser utilizadas para verificar o estado emocional do usuário: por exemplo, se o usuário está frustrado, o sistema inteligente pode parar a CRI, esperar o usuário se acalmar, relaxar e, então, fornecer o próximo comando [Leaman and La 2017]. Com a evolução da tecnologia, a inserção do IoT no desenvolvimento das CRMs e das CRIs abre um caminho de muitas possibilidades para auxiliar as pessoas com deficiência. IoT vai possibilitar que os usuários tenham a facilidade e a conveniência de ter monitoramento remoto e utilizar recursos de outro equipamento, o qual também estará conectado à rede, para auxiliar em sua navegação, conforto, segurança e saúde.

12.3. Cadeira de Rodas baseada em IoT A integração do IoT com o desenvolvimento de cadeira de rodas - conhecida como Cadeira de Rodas baseada em IoT - pode auxiliar os profissionais da área médica a obter as informações necessárias para monitorar o paciente. As CRM e CRI podem ser conectadas à rede IoT e fornecer informações sobre o paciente, tais como dados biomédicos, suas atividades e todo o contexto do ambiente em que o paciente está em um determinado momento. Assim, as cadeiras de rodas baseadas em IoT podem fornecer informações de diversos sinais biomédicos dos pacientes: pressão sanguínea, temperatura corporal, saturação de oxigênio, resposta galvânica da pele, frequência cardíaca etc [Sarbagya Ratna Shakya 2019]. E ainda, os dados de um dispositivo EEG podem ser avaliados em tempo real para verificar a atividade cerebral e do sistema nervoso de pacientes com paralisia, desordens musculares ou cognitivas. A cadeira de rodas baseada em IoT pode, também, utilizar dispositivos como câmeras e sensores de proximidade para auxiliar pessoas com deficiência visual que precisam da assistência de robôs para se locomover. Desta forma, a cadeira de rodas baseada em IoT possibilita a autonomia e a independência de movimentos para as pessoas com deficiência [Balas et al. 2020]. Diversas pesquisas já foram publicadas com a proposta de inserir IoT nas CRMs e CRIs. Os resultados são promissores, encorajadores e muito importantes para melhorar a qualidade de vida das pessoas com deficiência. Na área sobre monitoramento de pacientes, o estudo de [Bhatt et al. 2017] apresenta uma rede de área corporal sem fio (WBAN, do inglês wireless body area network), que conecta diferentes nós/sensores (sensores de sinais biomédicos, temperatura, acele-

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rômetros etc). Estes nós podem ser posicionados na roupa, corpo ou sobre a pele da pessoa que está dirigindo a cadeira de rodas baseada em IoT. Os nós monitoram os sinais do paciente (processa os sinais e verifica se existe alguma anormalidade) e faz comunicação via wireless com outros dispositivos (smartphone, computador) para armazenar estes dados. Já no trabalho de [DSouza et al. 2019] é apresentada uma integração de uma CRI com um microcontrolador que detecta alguma anormalidade utilizando a frequência cardíaca e a frequência respiratória. No caso de detectar alguma anormalidade, um alerta é enviado para o celular de um profissional médico, via rede telefônica. Assim, o médico responsável pelo paciente pode acessar os dados remotamente e avaliar as condições de saúde do paciente. Já no campo da telerreabilitação, a tecnologia IoT integrada com o desenvolvimento de cadeira de rodas já tem apresentado resultados promissores. O estudo de [Caetano et al. 2020] apresentou uma arquitetura de telerreabilitação como ferramenta complementar para o treinamento de usuários de CRM. Esta ferramenta permite que o terapeuta possa definir remotamente protocolos personalizados utilizando Realidade Aumentada (RA). Durante a sessão de treinamento, os sinais biomédicos do usuário (atividade eletrodérmica e volume sanguíneo) são coletados para avaliar a performance do usuário. E na pesquisa de [Zolotas et al. 2018], os autores apresentaram um sistema de RA em um dispositivo head-mounted em uma CRI com um controle embarcado. As tecnologias imersivas envolvidas nos dipositivos head-mounted displays são uma solução emergente para auxiliar o usuário a navegar com uma CRM. Este sistema pode, potencialmente, ser um modo de assistência de comunicação e já tem sido integrado em cadeira de rodas físicas para operação online. E também, o uso da RA para ambientes remotos é útil para usuários que não conseguem viajar até um centro de reabilitação e precisam dos cuidados da telerreabilitação para fazer um treinamento de CRM. E no trabalho de [Borges et al. 2016], é apresentada uma proposta de aplicação de técnicas de RA e processamento de sinais biomédicos no processo de telerreabilitação de usuários de CRM, oferecendo a possibilidade de aprender a dirigir a cadeira de rodas controlando uma CRM real a distância. Para planejamento de rotas, [Maule et al. 2017] propôs uma cadeira de rodas baseada em IoT que integra um dispositivo de rastreamento do olhar com um framework robótico capaz de planejar e controlar a rota de uma CRM. A aplicação é baseada em RA e reconhece os pontos necessários para a câmera planejar a rota e, então, o usuário pode selecioná-la e iniciar a navegação. Isto assegura a liberdade de movimento e conforto para o usuário, além de proporcionar uma melhoria na mobilidade assistida. Na área de computação baseada em nuvem, a pesquisa de [Škrabaa et al. 2015] apresenta uma CRM que utilizada a tecnologia de reconhecimento de voz baseada em nuvem. O sistema proposto controla o movimento da CRM através do reconhecimento de voz

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utilizando uma aplicação web, armazenada em nuvem, de reconhecimento de voz. O controle dos movimentos da CRM é acionado por dispositivos móveis, considerando que exista uma conexão disponível com a Internet. E também, diversos controles podem ser utilizados ao mesmo tempo para habilitar o monitoramento remoto e controlar a CRM. Neste caso, é disponibilizado um vídeo em tempo real da CRM para monitorar, controlar e assegurar que os movimentos estão sendo realizados de forma correta e segura. Os dispositivos baseados em nuvem também estão sendo utilizados em sistemas de emergência, sendo possível detectar se o paciente não está bem de saúde (através da análise dos sinais biomédicos) e, também, detectar a queda do paciente da CRM. E sobre sistemas IoT multimodal para controlar a cadeira de rodas, o trabalho de [Akash et al. 2014] apresenta a proposta de uma CRI que utiliza Raspberry Pi para implementar diversos módulos: controle (acelerômetro, joystick, comando de voz, controle via web), percepção (elevação, detecção de obstáculo e depressão) e utilitários (indicador de coletor de urina, indicador de nível de bateria, alarmes, lembretes). Um servidor web é instalado no Raspberry Pi, fornecendo uma solução fácil para acessar o dispositivo via Internet. Por exemplo, é possível monitorar todos os dados coletados e processados por módulos instalados em um smartphone/computador. Além disso, a respeito da utilização de IHM no desenvolvimento de cadeira de rodas baseada em IoT, o trabalho de [Hartman and Nandikolla 2019] apresenta o desenvolvimento de uma CRI, integrada com uma IHM, utilizando IoT. O processamento em tempo real dos dados é enviado diretamente para a CRI, a qual executa o controle do movimento. Uma conexão entre o programa de computador (responsável pelo controle do movimento) e o controle do joystick da CRI foi desenvolvida para ser acionada pela interface do computador. Os autores implementaram um cluster de alta performance composto de um sistema multicomputador conectado em uma rede local. O programa cluster inclui múltiplas câmeras que são utilizadas para fazer o processamento da imagem e escaneamento dos sensores a laser para evitar obstáculos. Assim, o controle baseado em visão computacional permite ao usuário adaptar e comandar o sistema utilizando vários níveis de abstração. Para isto, algoritmos para controle de movimentos cognitivos e controle remoto também são integrados à interface de controle. Concluindo, o desenvolvimento de uma cadeira de rodas baseada em IoT depende das necessidades do usuário e das adaptações que devem ser realizadas na cadeira de rodas, considerando as limitações do usuário. A escolha do tipo de monitoramento que será realizado, quais sinais biomédicos deverão ser monitorados e quais os sistemas de alarme e segurança que devem ser implementados, dependem exclusivamente das necessidades do paciente. Para resolver esta questão, uma cadeira de rodas baseada em IoT composta por todos os recursos e com uma IHM multimodal pode ser uma escolha plausível, considerando que esta cadeira de rodas iria servir para todos os pa-

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cientes com diferentes deficiências e não iria ser necessário fazer nenhuma adaptação específica. Entretanto, é importante considerar que a combinação de todos os recursos deixaria a cadeira de rodas baseada em IoT muito cara e talvez muitas pessoas não teriam condições financeiras para comprá-la.

12.4. Futuro e Desafios O potencial oferecido pelo IoT torna possível o desenvolvimento de muitas aplicações na área da saúde que podem melhorar a qualidade de vida. E os avanços do IoT e das IHMs permitiram o desenvolvimento de CRM e CRI baseadas em IoT [Carmen Domingo 2012]. O monitoramento dos dados do paciente em tempo real tem auxiliado os especialistas médicos a tratar os seus pacientes de forma mais eficiente. Entretanto, os desafios e as necessidade de implementações com IoT e TA continuam crescentes, principalmente na área da saúde. O principal benefício do IoT nos cuidados com a saúde é o impacto que terão os pacientes em diversos aspectos da vida diária. Todavia, um desafio é a customização dos dispositivos IoT para pessoas com deficiência. Neste contexto, IoT pode oferecer às pessoas com deficiência suporte e assistência para ter uma melhor qualidade de vida, permitindo que elas participem de atividades sociais e econômicas IoT também permite o desenvolvimento de DTA capazes de reconhecer a intenção do usuário utilizando sinais EEG, principalmente na temática de cadeira de rodas baseada em IoT. Melhorias podem ser realizadas utilizando recursos robóticos para detectar obstáculos, auxiliar na travessia de portas, rastreamento, planejamento e execução de trajetórias e na utilização de IHM para o controle da cadeira de rodas. Ainda existem algumas questões que precisam ser mais investigadas, tais como a privacidade e a segurança dos dados manipulados pelo IoT [Agrawal and Vieira 2013; Qusay F. Hassan 2018]. É essencial implementar um protocolo de segurança em rede para proteger esses sistemas inteligentes de ataques cibernéticos. Somado a isso, a integridade dos dados previne qualquer modificação e assegura que os dados recebidos estão inalterados, ou seja, são exatamente aqueles que foram enviados. Considerado que as cadeiras de rodas baseadas em IoT irão fazer o monitoramente em tempo real do paciente, é necessário assegurar a segurança dos dados, uma vez que os dados estão sendo processados, analisados e enviados, por exemplo, para um médico avaliar o paciente. Assim, as informações precisam chegar ao destino de forma íntegra e correta.

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E também, é necessário investigar como incorporar modelos de comportamento humano em uma metodologia formal de desenvolvimento de cadeira de rodas baseada em IoT. É importante estudar como seria possível assegurar a estabilidade e a acurácia desses sistemas que envolvem comportamento humano [Stankovic 2014]. Uma solução para este questionamento está no trabalho de [Aguiar et al. 2011]. Os autores apresentaram um procedimento para refinar o comportamento do usuário baseado em relatos de acidentes e incidentes ocorridos durante a operação de um sistema motorizado, utilizando um modelo de componentes de emoções para observar, gravar e analisar o comportamento emocional do usuário. Por fim, um desafio para o desenvolvimento de DTA na área da saúde envolve a IoT Cognitiva, que inclui tecnologias de computação cognitva [Lu 2020]. A computação cognitiva descreve uma plataforma de tecnologia que combina aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, visão computacional e IHM que simulam o funcionamento do cérebro humano e ajudam a melhorar a tomada de decisão [Gupta et al. 2018; Sheth 2016]. Assim, o desenvolvimento de uma cadeira de rodas baseada em IoT Cognitiva seria indiscutivelmente um DTA muito promissor em um futuro próximo e, certamente, poderá melhorar a qualidade de vida das pessoas com deficiência.

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CAPÍTULO 12 - Cadeira de Rodas baseada em IoT

13. UM COMPONENTE DE INTEGRAÇÃO DE DADOS DA SAÚDE UTILIZANDO ONTOLOGIA BASEADO NO PADRÃO FHIR

Igor Melo Mendes, MSc., Francisco Milton Mendes Neto, DSc., Paulo Gabriel Gadelha Queiroz, DSc., Ademar França de Sousa Neto, MSc., Jesaías Carvalho Pereira Silva, MSc. e Salatiel Dantas Silva, MSc.

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Abstract Health information systems favor patients and health professionals by providing relevant information about health care. Despite that, they recorded on local networks. Thus, health institutions don’t have access to data. Therefore, it isn’t possible to have access to the complete history of patients since they are in various clinics and offices throughout their lives. Thereby, the existence of a full history allows for a better analysis of patients’ health problems and represents vital information to the application of efficient preventive measures. Thus, to minimize this problem, interoperability standards can be defined and applied to enable the implementation of information systems capable of sharing this information. In this context, this work presents a study on how to unify data, semantically related to patients, in an Electronic Health Record (EHR) about the individual’s health care, transmitting in a safe and accessible way to multiple authorized users. Based on the HL7 FHIR standard, which uses a REST architecture to exchange data between applications, making its resources available. The use of this standard alleviates the problems of information in the field of health without the developers needing to have much understanding of the domain, mainly of medical assistance to implement new technologies and, thus, making health information more portable and improving interoperability. Keywords: Health Information System, RES, Interoperability standard, HL7 FHIR

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CAPÍTULO 13 - Um Componente de Integração de Dados da Saúde utilizando ontologia baseado no padrão FHIR

Resumo Os sistemas de informação em saúde favorecem pacientes e profissionais dessa área, ao fornecer informações relevantes sobre os cuidados da saúde. Essas informações são gravadas em sistemas locais, com isso, deixam de ser compartilhadas entre as instituições de saúde. Dessa forma, não é possível ter acesso ao histórico completo dos pacientes, visto que eles costumam ser atendidos em diferentes clínicas e consultórios ao longo de sua vida. Observa-se, que a existência de um histórico completo, permite uma melhor análise dos problemas de saúde dos pacientes e representa uma informação fundamental para a aplicação de medidas preventivas eficientes. Para minimizar esse problema, padrões de interoperabilidade podem ser definidos e aplicados para viabilizar a implementação de sistemas de informação capazes de compartilhar essas informações. Diante desse contexto, este trabalho apresenta um estudo sobre a maneira de unificar as informações, semanticamente relacionadas ao paciente, em um Registro Eletrônico de Saúde (RES) sobre o cuidado de saúde do indivíduo, transmitindo de forma segura e acessível para múltiplos usuários autorizados. Baseado no padrão HL7 FHIR, que utiliza uma arquitetura REST para troca de dados entre aplicações, disponibilizando seus recursos. O uso deste padrão ameniza os problemas das informações no campo da saúde sem que os desenvolvedores precisem ter muita compreensão do domínio, principalmente de assistência médica para implementar novas tecnologias e, assim, possibilitando que as informações de saúde sejam mais portáteis e melhorando a interoperabilidade. Palavras-chave: Sistema de Informação na Saúde, RES, Padrão de interoperabilidade, HL7 FHIR

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13.1. Introdução A cada dia, a tecnologia evolui e impulsiona diversas áreas a se beneficiarem com envolvimento de um conhecimento técnico e científico. Com a adoção desse conhecimento, o setor de saúde se beneficia com uma vasta gama de Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC), gerando reflexos importantes na rotina de médicos e centros de saúde, com softwares, aplicativos e equipamentos que já fazem parte desta rotina, tornando-se um importante foco de pesquisa. Essas tecnologias favorecem tanto profissionais de saúde quanto pacientes, pois possibilitam um atendimento de alta qualidade, consistindo desde equipamentos eletrônicos administrativos a softwares de apoio à tomada de decisão sobre dados clínicos, auxiliando em diagnósticos médicos, monitoramento, vigilância e tratamento de saúde de diferentes tipos de doenças. Para um melhor aproveitamento dos benefícios do uso de TICs, as informações clínicas de um paciente devem ser consistentes, completas e disponíveis para os profissionais de saúde. Porém, em relação a essas informações, [Massad 2003] relata que elas apresentam problemas que consistem em ilegibilidade, ambiguidade, equívocos de leitura, ausência e perda de informações, entre outros. Dessa forma, reunir todos os dados clínicos em um histórico de saúde de um paciente, a partir de diversos outros históricos parciais, alocados em diferentes locais como hospitais, laboratórios e clínicas especializadas onde o paciente foi atendido, não é uma tarefa trivial. Percebeu-se que cada instituição médica (ou empresa) armazena seus dados baseados em diferentes arquiteturas de software e modelos de representação de informações. Como essas informações, geralmente, não são compartilhadas, não há um histórico completo de acompanhamento do paciente, e a falta desse histórico, inviabiliza uma melhor análise dos problemas de saúde dos pacientes e a aplicação de medidas preventivas eficientes. Logo, surgiu a necessidade de integrar o histórico de saúde de um paciente, fazendo com que os sistemas de informação das instituições de saúde fossem capazes de compartilhar informações entre si para apoiar o atendimento ao paciente em diversos níveis [Martinez Costa C. et al. 2010]. Dessa forma, para lidar com a grande quantidade de dados, é necessário a implementação de um Registro Eletrônico de Saúde (RES) capaz de unificar essas informações. No entanto, para realizar a unificação, é importante assegurar a forma como elas serão transmitidas e a compatibilidade entre diferentes instituições de saúde.

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CAPÍTULO 13 - Um Componente de Integração de Dados da Saúde utilizando ontologia baseado no padrão FHIR

Essa não é uma tarefa fácil, pois os Sistemas de Informação em Saúde (SIS) das unidades de saúde, públicas ou privadas, são desenvolvidos por diferentes empresas com diferentes tecnologias e diferentes modelos de informação, com arquiteturas próprias e conjunto de regras de negócios e terminologias clínicas diversificadas [Bacelar Silva et al. 2013]. Assim, surge o desafio de interoperabilidade entre SIS. Com a finalidade de sanar esse problema e viabilizar esse serviço, é necessário que exista interoperabilidade para permitir o compartilhamento dos dados do RES, preservando fielmente seus atributos clínicos e contribuições do profissional de saúde [Kalra 2006]. Para interoperar os SIS heterogêneos de RES é necessário o uso de padrões de comunicação adotados pelo governo ou aceitos no mercado [Guarde et al. 2007], [Moraes et al. 2013] and [Moraes 2014]. Alguns países como EUA e Europa já se destacam ao adotarem esse processo e transmitem informações de forma segura, confiável e eficiente entre as unidades de assistência médica, sobre a condição de que dados devem ser visualizados por prestadores de assistência médica, independentemente do lugar e do momento [Hedayat 2010]. O estudo de [Hedayat 2010] mostra que a interoperabilidade entre os sistemas de informações de saúde pode ser significativamente rentável. Por exemplo, nos EUA, o benefício foi estimado em US $ 77,8 bilhões. No Brasil, existe a Portaria Nº 2.073/2011 pelo Ministério da Saúde para lidar com os padrões de interoperabilidade entre SIS [Kondo 2012]. Nessa portaria estão definidos doze padrões de interoperabilidade, entre os quais a adoção do FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) como padrão RES, como forma de solução para integrar e modelar os diversos SIS de forma transparente e flexível. Sabendo que os sistemas de saúde continuam enfrentando desafios com escassez de recursos, procura-se, com os conhecimentos científicos e tecnológicos, contribuir para que os sistemas sejam capazes de conversar entre si. Diante do contexto apresentado, este trabalho propõe a criação de um componente para unificar e compartilhar informações do paciente. O componente utilizará o padrão de comunicação FHIR para explorar os desafios da criação de um RES para atender à interoperabilidade entre os SIS. O componente visa reduzir a incidência de erros médicos e permitir o planejamento de medidas preventivas, sobretudo nos casos em que os pacientes migram de um profissional para outro. Além disso, as informações são disponibilizadas com segurança evitando eventuais incompatibilidades na troca de dados para os médicos e outros profissionais da saúde, que contarão com uma solução inteligente. O padrão FHIR foi adotado por sua vasta documentação, atenção da comunidade, simplicidade para implementação, ser baseado em tecnologia Web, possibilitando uma plataforma universal para a inovação de aplicativos de saúde com os dados dos registros de pacientes.

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Este Capítulo está organizado da seguinte forma: inicialmente são apresentados os conceitos que fundamentam o desenvolvimento do componente de integração. Logo em seguida, detalha-se a arquitetura do componente de integração e seu funcionamento. Por fim, são discutidas as conclusões deste trabalho.

13.2. Fundamentação Teórica Esta seção aborda os conceitos e terminologias utilizados durante o desenvolvimento deste trabalho. Neste sentido, é feito um levantamento conceitual que serve como base para o cumprimento dos objetivos traçados. Inicia-se com uma descrição sobre RES, em seguida, são apresentados os conceitos sobre Ontologia e suas formas de classificação. Logo após, são apresentadas as definições referentes aos Padrões de interoperabilidade e, por fim, sobre o padrão FHIR HL7.

13.2.1 Registro Eletrônico de Saúde (RES) Diante dos cenários que conhecemos, a implantação das TIC na saúde gera um impacto positivo que possibilita uma melhoria na qualidade do tratamento de um paciente como um todo. Mas, a transformação digital das informações de saúde pode ser considerada mais complexa, pois grandes repositórios de informações têm sido criados em uma estrutura eletrônica conhecida como RES, que se trata de uma versão digital das informações. Observa-se que o RES ainda não substitui totalmente o registro em papel. No Brasil, são seguidas as orientações e determinações do Conselho Federal de Medicina (CFM), com a resolução CFM Nº 1.821/2007, que define a digitalização e o uso dos sistemas informatizados para a guarda e o manuseio dos documentos dos prontuários dos pacientes [Cfm 2007]. Segundo o [Ministério da Saúde 2015], o RES foi definido como qualquer sistema de informação capaz de armazenar, recuperar e manipular informações sobre o cuidado de saúde de indivíduos de forma segura e acessível por múltiplos usuários autorizados. Diante dessa realidade, a adoção desta tecnologia influencia em melhores resultados nas práticas dos cuidados em saúde para os profissionais de saúde. Composto de informações sobre o estado de saúde, assistência à saúde e instituições de saúde que o indivíduo foi atendido ao longo de toda vida. Contendo informações tais como:

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sintomas, história de saúde pregressa, diagnósticos, testes de laboratórios e exames [Häyrinen, Saranto and Nykänen 2008]. Além de incluir ferramentas utilizadas para gerir todas essas informações [Shortliffe and Cimino 2006]. No entanto, [Costa, Portela 2008] and [Nardon 2000] consideram que a implementação do RES seja bastante desafiadora devido sua complexidade na interoperabilidade por envolver vários aspectos técnicos além de questões pessoais, sociais e organizacionais. Já [Beard et al. 2011] mencionam outros desafios relacionados ao compartilhamento de registros eletrônicos de saúde, como: questões de custo e segurança; problemas na atribuição de responsabilidades e direitos entre os diversos atores; questões de responsabilidade; e, tensões entre o acesso flexível aos dados e o acesso flexível aos médicos. Ainda assim, apesar de ser uma tarefa complexa, no cenário brasileiro, é o momento de organizações públicas e privadas começarem a planejar como alcançar esse estado digital, pois estudos revelam o impacto positivo da implantação do RES no setor de saúde [Häyrinen, Saranto, Nykänen 2008], [Chaudhry et al. 2006] and [Junior, Aparecido et al. 2016]. Para uma transformação digital das informações de forma semântica, o conceito de ontologia será tratado na subseção seguinte, para contextualizar o nosso trabalho.

13.2.2 Ontologia Conhecida como uma técnica de organização de informações, a ontologia é um termo que surgiu da filosofia, derivado do grego ontos, que significa “ser”, e logos, que significa “palavra”, que define a forma de representação de conhecimento [Guarino 1995] and [Guarino 1998]. Ontologia se refere a um Estudo do Ser, da natureza do ser, da existência ou realidade que estuda os tipos de coisas que existem no mundo [Almeida and Bax 2003]. Segundo [Guarino, Oberle and Staab 2009], ontologia pode ser definida como uma especificação explícita de uma conceitualização, descrevendo determinados conceitos e os relacionamentos existentes entre eles. De acordo com [Almeida 2014] and [Schiessl 2007], no ponto de vista computacional, a ontologia atua em diversas áreas, dentre elas: Inteligência Artificial, Representação do Conhecimento, Web Semântica e Engenharia de Software. Além disso, é popular por modelar dados de algum domínio de conhecimento em uma estrutura de conceitos e relacionamentos semânticos, de forma que possibilita toda a interação entre pessoas e computadores. Assim, como afirma [Guarino, Oberle and Staab 2009], a razão das ontologias serem desenvolvidas é para

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facilitar o compartilhamento e reutilização de informações. Da mesma forma, [Héder 2014] detalha a ontologia como uma forma de criar modelos abstratos, por meio de um conjunto de entidades, possibilitando relações, restrições, axiomas e vocabulários, além de outros, capaz de ser descrita por linguagens com sintaxe e semântica bem definidas, permitindo a inferência por parte de agentes computacionais. Resumidamente, na Figura 1 é ilustrado o modelo de uma estrutura ontológica com seus componentes básicos.

Oncologia

É uma

Tem

Axiomas

Descrição

Classes

Componentes

São

São Conceitos

São

Vocabulários

São São

São

Propriedades

Instâncias

Entre Facetas

Taxonomias

Relações

Figura 1 - Estrutura de Ontologia FHIR (Adaptado de [Santos Júnior 2019])

Essa estrutura define as classes da ontologia, organiza-as em uma taxonomia hierárquica, define relações que representa o tipo de interação entre os conceitos de um domínio e descreve suas propriedades e instâncias utilizadas para descrever indivíduos com os valores próprios na ontologia em uso. Ainda, no contexto da computação, algumas vantagens na utilização da ontologia incluem permitir ou simplificar a interoperabilidade entre diferentes pessoas e sistemas que participam do mesmo domínio de conhecimento, mas não compartilham a mesma forma de conceituação acerca dos componentes do domínio [Lopes et al. 2007]. Segundo [Guarino 1998], as ontologias podem ser classificadas quanto à função estabelecida em relação à conceitualização do contexto assumido. Conforme detalhado a seguir:

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CAPÍTULO 13 - Um Componente de Integração de Dados da Saúde utilizando ontologia baseado no padrão FHIR

•

Genérica: descreve os conceitos gerais como espaço, tempo, objeto, evento, ação e assunto, atuando de maneira independente do domínio e pode ser reutilizada para estruturar outras ontologias;

•

Domínio: descreve os vocabulários específicos ao domínio comum, tais como saúde e medicina, por meio da especificação de conceito inserido nas ontologias de alto nível;

•

Tarefa: descreve as atividades ou tarefas comuns, tais como diagnóstico e doença, por meio da especificação de conceitos inseridos nas ontologias de alto nível;

•

Aplicação: descreve conceitos que dependem de um domínio em específico ou de uma tarefa.

Seguindo termos de uma padronização semântica, a seguir são descritos os conceitos básicos de interoperabilidade, bem como o padrão de FHIR. Esses conceitos foram considerados para a representação e a transmissão dos dados que apoiam o desenvolvimento deste trabalho.

13.2.2 Padrão de Interoperabilidade No ponto de vista da computação, o termo interoperabilidade trata, de forma simples, a capacidade que um sistema possui de compartilhar e trocar informações e aplicações com outro sistema [Bishr 1997], [Sheth 1999], [Sayão and Marcondes 2008]. Para o Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), a interoperabilidade é a capacidade de um sistema ou produto de funcionar com outros sistemas ou produtos, sem nenhum tipo de esforço especial por parte de um cliente. Conforme o IEEE, a interoperabilidade é possível apenas a partir da aplicação de normas e do uso de padrões. Nesse sentido, [Farinelli and Almeida 2014] relatam que a interoperabilidade está atrelada à cooperação, normalizada por especificações, políticas e padrões que viabilizem o intercâmbio integrado de informações. Desta forma, os diversos sistemas existentes de Apoio à Decisão Clínica, Prontuário Eletrônico e Monitoramento de Sinais Vitais de Pacientes são úteis para os profissionais de cuidados de saúde, pois tem o intuito de apoiar a decisão clínica e as medidas de qualidade desse fluxo de trabalho. Consequentemente, a interoperabilidade se tornou necessária entre eles e alguns padrões têm sido criados, especificamente para a indústria da saúde, desde a década de 1990.

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No Brasil, para lidar com a questão da interoperabilidade entre os sistemas de saúde de diferentes instituições e hospitais, foi determinada, pela Portaria Nº 2.073, em 2011, a recomendação em aderir aos padrões: Logical Observations Identifiers Names and Codes - LOINC, RxNORM (Padronização da terminologia para drogas), ASTM Continuityof Care Record - CCR, Systematized Nomenclature of Medicine Clinical Terms - SNOMEDCT, Unified Modelling Language System – UMLS e as mais empregadas mundialmente: Health Level Seven International - HL7 (V2/V3, CDA/CCD e a mais recente FHIR), ISO/EN 13606 e openEHR [Brasil 2011]. Considerado um padrão de interoperabilidade como a forma de diversos sistemas e organizações trabalharem em conjunto (interoperar) de modo a garantir que pessoas, organizações e sistemas computacionais interajam para trocar informações de maneira eficaz e eficiente [Brasil 2011].

13.2.3 Padrão FHIR O padrão da HL7 é destaque como mecanismo de interoperabilidade entre as tecnologias para saúde. A HL7 é uma organização internacional sem fins lucrativos, fundada em 1987 e reconhecida em 1994 pela American National Standards Institute - ANSI. A HL7 abrange aspectos mais gerais com uma estrutura de busca, compartilhamento, troca e integração de dados clínicos e de gestão, relacionando dados dos prontuários dos pacientes, arquivos e outros documentos associados [Bogdan et al. 2010]. A HL7 possui como seu mais novo padrão o FHIR, baseado em combinações de melhorias de outros produtos, como HL7v2, v3 e CDA. O FHIR é flexível, facilmente implementável pelo fato de utilizar uma API (Application programminginterface) empregando serviços da Web como XML, HTTP, REST, O Auth, JSON, entre outros [HL7 2019]. Com uma arquitetura RESTFUL, o que auxilia na troca de informação entre aplicativos móveis e equipamentos médicos, e o compartilhamento de arquivos baseados em RES [Saripalle, Runyan and Russell 2019]. Segundo [Bender and Sartipi 2013], relatam em um estudo sobre a evolução dos padrões da HL7, além disso, realizaram uma análise comparativa para salientar pontos fortes e fracos de cada padrão, comparando o HL7 FHIR com os padrões anteriores HL7 v2 e v3. O HL7 v2 é um padrão bem adotado pela comunidade. O padrão HL7 v3, em vez de abordar as deficiências da versão v2, é muito criticado pela complexidade e custo de implementação. O padrão FHIR tem atraído muita atenção por parte da comunidade devido à sua simplicidade de desenvolvimento.

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CAPÍTULO 13 - Um Componente de Integração de Dados da Saúde utilizando ontologia baseado no padrão FHIR

O FHIR tem como objetivo atender às entidades envolvidas na troca de informação baseado em um conjunto de componentes modulares que podem ser vistos na Figura 2, chamados de recursos, que manipula diferentes tipos de informações de clínica à administrativas, de modo que, pode-se fazer analogias aos formulários de papel existentes [Fhir 2019].

Figura 2 – Recursos HL7 FHIR FHIR (http://hl7.org/fhir/)

O mesmo fornece um suporte que atende esses recursos por meio de quatro paradigmas: documentos, serviços, mensagens e serviços da Web RESTFUL, visando atender outros diferentes paradigmas de interoperabilidade sem prejudicar o conteúdo intercambiado [Fhir 2019].

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Documentos do FHIR: o intercâmbio baseado em documentos que envolvem um pacote tipicamente maior de recursos do FHIR; •

Serviços do FHIR: podem ser projetados como uma maneira simples de criar mensagens. Os serviços provavelmente serão usados para fins de apoio e tomada de decisão;

•

Mensagens do FHIR: são trocadas com base em um conjunto de recursos do FHIR, que também representam mensagens semelhantes às do HL7 v2 e v3.

•

RESTFUL do FHIR: é o mecanismo de recursos entre o aplicativo FHIR ou o cliente e o servidor FHIR.

Além disso, os recursos do FHIR são classificados em categorias distintas, que podem referenciar um ao outro para formar um quadro mais completo [Bender and Sartipi 2013]: Clínica, recursos para descrição de conteúdo de um registro clínico; Identificação, recursos para identificar entidades de apoio envolvidas no processo de cuidado; Fluxo de Trabalho, recursos para gerenciamento do processo de saúde; Conformidade, recursos de gerenciamento de especificação, desenvolvimento e teste de soluções FHIR; Infraestrutura, recursos de funcionalidades geral e recursos para requisitos internos do FHIR. Dessa forma, eles são separados em camadas para representar melhor informações de assistência médica, representando um domínio, conforme apresenta-se na Figura 3.

Figura 3 – Estrutura dos Recursos FHIR (https://www.hl7.org/fhir/overview-arch.html)

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Dessa forma, o FHIR foi projetado para Web, disponibilizando seus recursos como soluções para que amenize os problemas das informações no campo da saúde sem que os desenvolvedores precisem ter muita compreensão do domínio, principalmente de assistência médica, para implementar novas tecnologias e, assim, possibilitando que as informações de saúde sejam mais portáteis, melhorando a interoperabilidade.

13.3.Trabalhos Relacionados Os trabalhos apresentados, nesta subseção, possuem algumas semelhanças com a ideia de facilitar o uso de informações de saúde na medida em que aborda a interoperabilidade em sistemas heterogêneos. No entanto, nossa proposta é direcionada ao padrão FHIR da HL7 diferente de outros que utilizam padrão OpenEHR que se aplica modelagem de arquétipos em dois níveis aplicada em tecnologias de serviços da web. [Moraes et al. 2013] apresentam em seu trabalho um componente Gerador de Mensagens, baseado em OpenEHR que tem como foco a modelagem em dois níveis, sendo o primeiro como Modelo de Referência e o segundo nível, os arquétipos, como a forma de representar os conceitos clínicos. Além de usar interfaces de serviços da Web para criar uma infraestrutura em camadas para obter interoperabilidade, permitindo a interoperabilidade entre sistemas de informação heterogêneos. Em [Lamprinakos et al. 2014], é apresentada a aplicação móvel AidIT, baseada no modelo cliente servidor para a plataforma Android utilizando os recursos do padrão FHIR com a biblioteca de referência (mensagens XML/JSON) no servidor e no cliente, para gerar e analisar esses recursos. Com o objetivo de gerenciar os registros eletrônicos de saúde pessoais de pacientes, foi desenvolvida uma interface acessível por múltiplos usuários, sendo eles: paciente, médico e o farmacêutico. Entretanto, o trabalho é limitado por não ter usado Web Semântica e ontologia como forma de ampliar ainda mais a difusão e a flexibilidade do sistema, já que cada entidade envolvida seria capaz de usar seu próprio vocabulário para expressar seus atributos. No trabalho de [Reis et al. 2018], foi proposta uma arquitetura baseada nos principais conceitos relacionados ao padrão openEHR e o mapeamento entre modelos de informação, com o objetivo principal de permitir a interoperabilidade sintática e semântica. Uma interface de serviço de mapeamento Web desenvolvido em HTML / Javascript possibilita o mapeamento entre sistemas legados e sistemas padronizados pelo openEHR, mapeando bancos de dados relacionais em arquétipos openEHR e produzindo um documento no formato XML.

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13.4. Projeto de um Componente de Integração de Dados de Saúde utilizando ontologia baseado no padrão FHIR Esta seção apresenta a proposta em construção de um componente de integração de dados de saúde baseado no padrão FHIR, utilizando ontologia como meio de possibilitar a integração das informações da saúde. Nesta seção é apresentada a arquitetura, os mecanismos de funcionamento, os elementos utilizados no desenvolvimento deste componente.

13.4.1 Componente de Integração de Dados de Saúde utilizando ontologia baseado no padrão FHIR Para alcançar os objetivos desta pesquisa, considerou-se que este componente possibilita a interoperabilidade e o compartilhamento das informações de saúde, entre diferentes sistemas de instituições médicas de forma que seja segura, mapeando os grandes repositórios de informações, analisando suas estruturas de dados e trazendo combinações de dados por equivalências, seguindo as diretrizes de conduta do padrão FHIR e possibilitando unificar as informações de forma semântica. Dessa forma, foi desenvolvida uma arquitetura desse componente para demonstrar, de modo geral, a descrição de como funcionará, conforme apresentado na Figura 4.

Figura 4 - Arquitetura

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De modo geral, cada instituição de assistência médica possui seu próprio sistema de gerenciamento juntamente com seus repositórios de dados, que podem ser diversificados entre eles. Pensando dessa forma, o usuário utilizará o componente de integração da informação apresentado neste trabalho em busca de informações necessárias de um paciente, por meio da aplicação que se encontra padronizada com alguns recursos fornecidos pelo padrão FHIR, assim, com a existência da documentação de cada recurso disponibilizado pelo próprio padrão, direcionará ao usuário saber o que deseja buscar. Dessa forma, ao gerar suas consultas referentes à informação desejada sobre paciente com base ao padrão FHIR, o componente irá percorrer diferentes base de dados de instituições conhecidas pelo componente em busca de encontrar combinações entre os recursos do padrão FHIR com a estrutura de armazenamento de dados de cada sistema. O componente analisará suas estruturas em busca de equivalências por meio da OWL FHIR modelada, utilizando como modelo de referência os recursos do padrão FHIR com a estrutura do banco de dados de cada sistema da instituição, conforme modelada no componente. Ao encontrar alguma combinação da estrutura de dados, o componente mapeará o caminho para o usuário extrair informações limpas e consistentes diretamente da base de dados da instituição médica. É importante ressaltar que o componente não transmitirá nenhum tipo de informação e nem armazenará informação para não fazer a duplicação de dados, por questões de segurança e consistência. Assim, será possível fornecer a integração semântica da aplicação com os sistemas de assistência médica, sem considerar a plataforma de desenvolvimento ou o ambiente operacional. O mapeamento pode ser feito entre diferentes tipos de dados, tais como administrativos, clínicos e até mesmo de sensores (dispositivos). A ontologia é utilizada para mapear esses dados semanticamente, e desempenha um papel fundamental para a interoperabilidade entre os sistemas, com atuação na unificação dessas informações no padrão FHIR. Esse processo se inicia de acordo com a descrição de representação apresentada na Figura 5.

Figura 5 - Estrutura de Mapeamento de Informação

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Esse processo representa a forma de realizar integração semântica de dados por meio da representação conceitual de alguns recursos do padrão FHIR, transformado em ontologia, seguindo seus axiomas e relacionamentos. Da mesma maneira, os bancos de dados de cada sistema de assistência médica, tem seu schema dados, seguindo sua estrutura de representação foram modelados na ontologia. Para que seja possível por meio da ontologia OWL FHIR encontrar a equivalência entre cada classe que faz representação dos recursos do padrão FHIR e com classes que representam tabelas no banco de dados. Para geração das consultas é utilizado SPARQL que se destaca como linguagem consulta de grafos RDF (Resource Description Framework), ao realizar alguma consulta, o componente realizará o mapeamento entre as bases e apresentará as equivalências. Dessa forma, o usuário receberá o caminho para buscar a informação dentro da base de dados que deseja consultar. Este caminho é montado por SQL (Linguagem de Consulta Estruturada). Deste modo, abstrai-se a diversidade de sistemas e estruturas de banco de dados. Para construção da ontologia denominada OWL FHIR no sentido de assegurar a interoperabilidade semântica no padrão FHIR, que descreve os recursos em um nível semântico, traduzindo e representando cada domínio com seus atributos e com as relações entre os recursos. A Figura 6 ilustra a transformação desse processo.

Figura 6 - Estrutura da OWL FHIR com base nos recursos do padrão FHIR

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CAPÍTULO 13 - Um Componente de Integração de Dados da Saúde utilizando ontologia baseado no padrão FHIR

O escopo da ontologia OWL FHR ainda está em fase de construção, seguindo as diretrizes de composição da estrutura do padrão FHIR como modelo de referência, a construção da ontologia se iniciou pelo bloco de recursos Base e Clinical que demonstraram ser os mais utilizáveis como modelo de referência inicial por abstrair as estruturas dos sistemas de assistência médica. Deste modo, foram descritos seus conjuntos variados de recursos com diferentes processos e metadados para integração de informação entre sistemas. Representando um domínio com subdomínios menores, conforme mostra a Figura 7.

Figura 7 – Taxonomia dos Recursos do Padrão FHIR

Considerando que cada recurso é a representação de um domínio dividido com subdomínios menores relacionado a esse domínio e para descrever e assegurar a consistência e integridade das informações de saúde, possui os aspectos relacionados a esses subdomínios menores. Dessa maneira, a ontologia em construção é descrita seguindo a estrutura de composição dos recursos do padrão FHIR que representa como hierarquia de classes esses aspectos. Na Figura 8, apresenta-se a descrição da ontologia do domínio Base com subdomínio indivíduos e os aspectos relacionados.

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Figura 8 – Hierarquia de Classes

Os recursos no padrão FHIR estão organizados em uma estrutura lógica correspondente a cada domínio, juntamente com um contexto narrativo e atributos correspondentes ao domínio. Alguns desses recursos compartilham uma série de outros recursos, mesmo que um recurso já possa ser útil em alguns casos, torna ainda mais flexível combinar recursos diferentes para atender requisitos ainda mais específicos. Cada domínio é representado pelos seus atributos específicos contendo seus tipos de dados primitivos como inteiro, string, booleano, e até mesmo dados complexos, como período, quantidade, endereço, identificador. Desse modo, a ontologia se baseia para descrever em um nível semântico os recursos, traduzindo e representando cada domínio com seus atributos juntamente com as relações entre os recursos para que os dados se tornam interoperáveis.

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CAPÍTULO 13 - Um Componente de Integração de Dados da Saúde utilizando ontologia baseado no padrão FHIR

13.5. Conclusão Este capítulo apresentou um projeto em construção de um componente de interoperabilidade de informações de saúde como prova de conceito de um componente de mapeamento, seguindo as diretrizes dos recursos interoperáveis do padrão FHIR, recomendado pela Portaria Nº 2.073 [Brasil 2011], como forma de minimizar os desafios relacionados ao compartilhamento de informação de saúde que pode influenciar em melhores resultados nas práticas dos cuidados em saúde para os profissionais de saúde de um paciente. Para o nivelamento de conhecimento, descreveu-se brevemente: os conceitos fundamentais sobre registro eletrônico de saúde, considerado como um sistema de informação importante para a área da saúde; conceitos de ontologia, que podem desempenhar um papel fundamental como alternativa para lidar com a interoperabilidade semântica entre os sistemas; os padrões de interoperabilidade como mecanismos de lidar com a questão da interoperabilidade entre os sistemas de saúde de diferentes instituições médicas; e, a importância do FHIR com a representação em recursos que consistem em um conjunto de informações correspondente a um registro de informação da saúde oferecendo melhores condições para que os sistemas obtenham interoperabilidade. É importante ressaltar que o Brasil já possui uma portaria para utilização de padrões interoperabilidade em sistemas médicos. No entanto, ainda há uma diversidade de dados médicos que transformam esse processo de troca de informações em saúde em uma questão desafiadora. Espera-se que este estudo possibilite a realização de trabalhos futuros que envolvam este assunto, tal como a construção de sistemas que utilizem o componente proposto, pois a questão da interoperabilidade ainda não está completamente resolvida.

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13.6. Referências ALMEIDA, M. B. Uma abordagem integrada sobre ontologias: Ciência da informação, ciência da computação e filosofia. Perspectivas em Ciência da Informação, v. 19, n. 3, p.242–258, 2014. ALMEIDA, M. B.; BAX, M. P. Uma visão geral sobre ontologias: pesquisa sobre definições, tipos, aplicações, métodos de avaliação e de construção. Ciência da informação, SciELO Brasil, v. 32, n. 3, p. 7–20, 2003. BACELAR SILVA, G. M.et al. Openehr based pervasive health information system forprimary care: First brazilian experience for public care. In: IEEE. Proceedings of the26th IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems. [S.l.], 2013. p.572–873. BEARD, L.et al. The challenges in making electronic health records accessible to patients. Journal of the American Medical Informatics Association, BMJ Group BMA House, Tavistock Square, London, WC1H 9JR, v. 19, n. 1, p. 116–120, 2011. BENDER, D.; SARTIPI, K. Hl7 fhir: An agile and restful approach to healthcare information exchange. In: IEEE. Proceedings of the 26th IEEE international symposiumon computer-based medical systems. [S.l.], 2013. p. 326–331. BOGDAN, O.et al.Integrated medical system using dicom and hl7 standards. In: New Advanced Technologies. [S.l.]: Intech Open, 2010. BRASIL. Portaria Nº 2073, de 31 de agosto de 2011. regulamenta o uso de padrões de interoperabilidade e informação em saúde para sistemas de informação em saúde no âmbito do sistema único de saúde, nos níveis municipal, distrital, estadual e federal, e para os sistemas privados e do setor de saúde suplementar. Diário Oficial da União, 2011. BISHR, Y. Semantic aspect of interoperable GIS, 1997. Disponível na Internet em: <http://library.wur.nl/WebQuery/wda/947563>. CFM.RESOLUÇÃO CFM No1.821/2007. 2007. Publicada no D.O.U. de 23 nov. 2007, Seção I, p. 252 CHAUDHRY, B.et al. Systematic review: impact of health information technologyon quality, efficiency, and costs of medical care. Annals of internal medicine, Am Coll Physicians, v. 144, n. 10, p. 742–752, 2006.

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CAPÍTULO 13 - Um Componente de Integração de Dados da Saúde utilizando ontologia baseado no padrão FHIR

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CAPÍTULO 13 - Um Componente de Integração de Dados da Saúde utilizando ontologia baseado no padrão FHIR

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CAPÍTULO 13 - Um Componente de Integração de Dados da Saúde utilizando ontologia baseado no padrão FHIR

14. PATOLOGIA DIGITAL: UMA ANÁLISE DA TRANSFORMAÇÃO NA ANATOMIA PATOLÓGICA

Wesley Pereira Araujo1, Profa. Dra. Milene Serrano1 e Prof. Dr. Mauricio Serrano1

1. Universidade de Brasília (UnB)

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Abstract The greater computational capacity in terms of storage and processing has enabled an expansion in the use of Internet of Things (IoT) technologies, cloud services, image processing and artificial intelligence, taking advantage of the growth in volume of data currently available. Technologies such as WSI and image quality from cameras accessible via mobile devices are driving a digital transformation in the field of pathology. These technologies are favorably impacting not only the workflow of laboratories and pathologists, but also patient attention and care. This chapter presents and discusses these technologies and their impact on digital transformation. Keywords: digital pathology, computational pathology, WSI

Resumo A maior capacidade computacional em termos de armazenamento e processamento tem possibilitado uma expansão de uso das tecnologias de Internet of Things (IoT), serviços em nuvem, processamento de imagem e inteligência artificial, aproveitando-se também do crescimento em volume de dados dispostos atualmente. Tecnologias como WSI e qualidade de imagem de câmeras acessíveis via dispositivos móveis estão impulsionando uma transformação digital na área da patologia. Essas tecnologias estão impactando favoravelmente não apenas o fluxo de trabalho dos laboratórios e patologistas, mas também a atenção e o cuidado aos pacientes. Esse capítulo apresenta e discute essas tecnologias e o impacto delas na transformação digital. Palavras-chave: patologia digital, patologia computacional, WSI.

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CAPÍTULO 14 - Patologia Digital: Uma Análise da Transformação na Anatomia Patológica

14.1. Introdução Na patologia, durante anos, o único método disponível para diagnóstico era a observação fazendo uso de um microscópio (AL-JANABI et al. 2012). Cerca de 60% a 70% de todos os diagnósticos são dependentes da patologia, de acordo com o College of American Pathologists (AUGUSTE e PALSANA, 2015), responsáveis por também realizarem exames de biópsia pela especialidade da Anatomia Patológica. Dada a importância dos diagnósticos a partir da patologia, o avanço da tecnologia está agregando novas possibilidades e ganhando aceitabilidade não apenas em diagnóstico, mas também em pesquisa e educação (AL-JANABI; HUISMAN; DIEST, 2012). A maior capacidade computacional, os avanços significativos na área de inteligência artificial, a vasta oportunidade tecnológica com o uso de software, a possibilidade de armazenamento de serviços e dados em nuvem, bem como a facilidade de acesso à Internet são alguns dos fatores que estão viabilizando e estimulando o desenvolvimento de técnicas de auxílio à realização de diagnósticos. Essas técnicas compreendem uma análise mais completa do que a comumente obtida se fazendo uso da observação direta em microscópio. Serão apresentados conceitos, técnicas, padrões e tecnologias associados ao contexto da patologia. Adicionalmente, serão conferidos: uma visão geral sobre análise e processamento de imagem; e exemplos de sistemas centrados em patologia.

14.2. Anatomia Patológica A anatomia patológica pode ser compreendida como um ramo da patologia que lida com o diagnóstico de doenças, sendo esse baseado em exames macroscópicos de peças cirúrgicas; e ainda em exames microscópicos para o caso da análise de células e tecidos. Diante do exposto, para conhecimento e embasamento de contexto, seguem conceitos e práticas inerentes desse ramo da medicina, tais como: telepatologia, patologia digital e Patologia Computacional.

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14.2.1. Telepatologia A telepatologia representa uma área da saúde, contemplada pela telemedicina. Na telepatologia, tem-se o trabalho sendo executado por um patologista de forma remota (Kayser et al., 2004). Para plena condução desse trabalho, faz-se uso de recursos de compartilhamento de imagens e dados como, por exemplo, a Internet. Há ainda o uso de microscópios, sendo esses controlados remotamente, com câmeras acopladas para aquisição de vídeos e/ou imagens estáticas. Cabe ressaltar que a telepatologia costuma ser aplicada tanto em diagnósticos primários, quanto em diagnósticos secundários (Kayser et al., 2004). No primeiro caso, os diagnósticos primários refletem achados clínicos descobertos durante a permanência do paciente, o que pode diferir do diagnóstico de admissão. Já no segundo caso, os diagnósticos secundários compreendem todas as condições que coexistem no momento da admissão, bem como as que se desenvolvem durante a internação.

14.2.2. Patologia Digital De acordo com Daniel et al., (2011), a Patologia Digital pode ser definida como o armazenamento, o compartilhamento e a troca de comunicação, incluindo dados e imagens, e fazendo uso de recursos da tecnologia da informação. Esses recursos são utilizados no intuito de gerenciar os fluxos de trabalho na anatomia patológica. Objetivamente, segundo Cross et al., (2018), a Patologia Digital resume-se no conceito de utilização de imagens digitais na patologia. O The Leeds Guide to Digital Pathology (TREANOR et al., 2018) enumera três tipos de tecnologias de imagem utilizadas na Patologia Digital. São elas: 1. Imagem Macroscópica: aquisição e armazenamento de imagens macroscópicas, as quais podem ser observadas a olho nu, e auxiliam no diagnóstico patológico; 2. Telepatologia: como descrito na seção 2.1, as imagens para o exercício da telepatologia são obtidas a partir de microscópios, os quais podem ser controlados remotamente. Nesse caso, o armazenamento dessas imagens não é obrigatório, e 3. Whole Slide Image: obtidas a partir de scanners, com o objetivo de digitalizar as lâminas histopatológicas por completo. Outros detalhes desse tópico constam na seção 3.

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CAPÍTULO 14 - Patologia Digital: Uma Análise da Transformação na Anatomia Patológica

14.2.3. Patologia Computacional Louis et al., (2014) define a Patologia Computacional como uma abordagem que incorpora a obtenção de imagens por meio de diversas fontes para o auxílio de informações biológicas e clínicas em níveis moleculares, individuais e populacionais. A ideia é que essas informações gerem inferências diagnósticas e predições, visando disponibilizar conhecimentos clinicamente acionáveis para especialistas por meio de laudos dinâmicos e integrados. Isso colabora com a tomada de decisão por parte dos médicos, de juntas de especialistas em laboratórios e outros interessados do sistema de saúde. Com base em Louis et al., (2014), podem ser acordados quatro fatores para definição emergente da Patologia Computacional. São eles: 1. Dados patológicos digitais dos pacientes estão mais bem estruturados em base de dados de grande porte; 2. Os Sistemas de Informação utilizados em Laboratórios, também conhecidos como Laboratory Information Systems (LIS), estão adquirindo mais funcionalidades, bem como ficando mais flexíveis e integráveis, permitindo análises mais complexas e uma melhor integração com outros sistemas dedicados a diagnósticos; 3. Patologistas possuem acesso aos dados digitais dos pacientes, o que permite relacioná-los aos dados laboratoriais e clínicos, auxiliando a formação de bases de conhecimento biológico e médico, e 4. O crescimento da coleta de dados fenotípicos e o armazenamento em bases estruturadas, em larga escala clínica, permitem a pesquisadores e patologistas buscarem e integrarem informações para análise populacional.

14.3. Whole Slide Image A utilização de câmeras em microscópios permite a digitalização do campo de visão corrente, o que facilita para os patologistas trabalharem e exercerem a prática da telepatologia. A técnica, na qual a câmera acoplada no microscópio focaliza parte da lâmina, é chamada de Whole Slide Access. Com o aumento da qualidade de imagem das câmeras atuais, tem sido possível desenvolver scanners de lâminas que digitalizam a lâmina por completo, surgindo o Whole Slide Image (WSI) (AL-JANABI; HUISMAN; DIEST, 2012). O WSI também é conhecido por lâmina digital ou lâmina virtual (AL-JANABI;

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HUISMAN; DIEST, 2012), bem como microscópio virtual (FARAHANI; PARWANI; PANTANOWITZ, 2015), o qual possui suporte de um software visualizador da lâmina. Tal recurso auxilia em exames que possuem as mesmas características, se comparadas ao exame realizado de forma convencional. Isso é possível através de ajustes na magnitude da imagem, na navegação de direção da lâmina e na alteração do plano focal, segundo Al-Janabi, Huisman e Diest (2012). Os scanners de lâminas, em geral, utilizam duas técnicas para a sua digitalização, que são a Tile-Based Scanning e Line-Based Scanning (FARAHANI; PARWANI; PANTANOWITZ, 2015). Nesse caso, a lâmina digital será composta a partir do agrupamento dos fragmentos capturados pela técnica de Image Stitching do processamento de imagem, que é mais bem detalhada na seção 8. •

Tile-Based Scanning: captura fragmentos da lâmina em quadrados que irão compor, ao final, a lâmina totalmente digitalizada, e

•

Line-Based Scanning: compõe a lâmina digital a partir da captura de imagens lineares em um só eixo, que ao final são agrupadas.

Figura 1. À esquerda, a técnica Title-Based Scanning, que faz a leitura dos fragmentos de imagem em amostragens quadriculares. À direita, a Line-Based Scanning, que possui uma varredura linear para captura dos fragmentos (FARAHANI; PARWANI; PANTANOWITZ, 2015).

A técnica de Line-Based Scanning possui um desempenho superior (Farahani, Parwani e Pantanowitz, 2015) ao Tile-Based Scanning, pois há a redução de números de graus de liberdade e número de listras.

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CAPÍTULO 14 - Patologia Digital: Uma Análise da Transformação na Anatomia Patológica

14.4. Padrão DICOM O padrão Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) tem como objetivo estabelecer protocolos para imagens médicas, armazenar, buscar e trocar esses dados de forma que seja possível viabilizar a interoperabilidade de sistemas que utilizam o padrão DICOM. Essa padronização, com protocolos bem definidos, permite auxiliar o acompanhamento clínico e de diagnóstico, independentemente do fabricante do sistema (MILDENBERGER; EICHELBERG; MARTIN, 2002). A primeira iniciativa de se estabelecer um padrão nesse sentido remete ao período entre 1983 e 1985, com a participação da American College of Radiology (ACR) e da National Electrical Manufacturer Association (NEMA). Ambas definiram o primeiro padrão, chamado ACR-NEMA. Em linhas gerais, esse pode ser entendido como uma forma padronizada de armazenamento de mídia e comunicação não proprietária (MILDENBERGER; EICHELBERG; MARTIN, 2002). O padrão atualizado ACR-NEMA 2.0 surge em 1988, trazendo terminologias, estrutura dos dados e encoding (MILDENBERGER; EICHELBERG; MARTIN, 2002). Por fim, na versão 3.0, lançado em 1993, o padrão é nomeado DICOM, e apresenta a especificação de protocolo de rede dependente do modelo ISO/OSI, utilizando-se do TCP/IP para não haver dependência de soluções proprietárias (MILDENBERGER; EICHELBERG; MARTIN, 2002). Atualmente, o padrão DICOM estende-se além das transferências de dados de imagem, também estabelecendo protocolos de objetos de interesse de outros dados clínicos relacionados, como dados do paciente e laudos (MILDENBERGER; EICHELBERG; MARTIN, 2002).

14.4.1. DICOMWeb™ O DICOMWeb™ é um protocolo para APIs RESTful, por essa razão adotando o sufixo “RS” nos protocolos de processo das operações (GENEREAUX et al., 2018). Esse protocolo possui serviços de operação baseados nas próprias diretrizes do DICOM. Seguem as diretrizes: •

Query: permite a busca por objetos DICOM a partir do ID do paciente. Utiliza o padrão Query based on ID for DICOM Objects (QIDO-RS) (GENEREAUX et al., 2018). A Figura 2 ilustra a utilização real da Query na rotina clínica. No caso, o especialista questiona, através de uma requisição ao servidor do tipo GET, sobre “Quais exames de John Doe estão disponíveis?”. Como resposta

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do servidor, têm-se que: o exame é de Abdômen CT, realizado na data 13 de março de 2014, com link http://<url> para maiores informações.

Figura 2. Representação da utilização real da Query (QIDO-RS) na rotina clínica. Figura ilustrada por Da Silva (2020).

•

Retrieve: possibilita a busca por objetos DICOM a partir de alguma referência, diferentemente da Query que executa a busca a partir do ID do paciente. Essa busca utiliza o protocolo Web Access to DICOM Objects (WADO-RS) (GENEREAUX et al., 2018). A Figura 3 ilustra a utilização real da operação Retrieve. No caso, o especialista questiona, através de uma requisição ao servidor do tipo GET, sobre a visualização das imagens disponíveis acerca do exame de Abdômen CT do paciente John Doe. Como resposta do servidor, têm-se a apresentação da imagem.

Figura 3. Representação da utilização real da operação Retrieve (QIDO-RS). Figura ilustrada e cedida por Da Silva (2020).

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CAPÍTULO 14 - Patologia Digital: Uma Análise da Transformação na Anatomia Patológica

•

Store: especificado pelo protocolo STore Over the Web (STOW-RS) (GENEREAUX et al., 2018). Esse permite armazenar uma instância no servidor. A Figura 4 ilustra a aplicação da operação Store. No caso, o especialista solicita, através de uma requisição ao servidor do tipo POST, o armazenamento de uma dada imagem. Como resposta do servidor, tem-se que a imagem foi armazenada.

Figura 4 Representação da aplicação da operação Store (STOW-RS). Figura ilustrada e cedida por Da Silva (2020).

•

Worklist: permite gerenciar os itens de trabalho, orientando-se pelo processo Unified Procedure Step (UPS-RS) (GENEREAUX et al., 2018). A Figura 5 ilustra a aplicação da operação Worklist. No caso, o especialista questiona, através de uma requisição ao servidor do tipo GET, sobre o que ele precisa realizar hoje. Como resposta do servidor, tem-se o detalhamento da tarefa com: exame a ser feito, em qual data, e um link para outros detalhes.

Figura 5 Execução da operação Worklist. Figura ilustrada e cedida por Da Silva (2020).

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•

Capabilities: permite consultar os serviços oferecidos pelo sistema DICOMWeb™ (GENEREAUX et al., 2018). A Figura 6 ilustra o processo de visualização dos serviços, considerando a operação Capabilities. No caso, o especialista questiona, através de uma requisição ao servidor do tipo OPTIONS, “O que você pode fazer por mim?”. Como resposta do servidor, têm-se os serviços retornados.

Figura 6 Representação da visualização dos serviços em que um servidor, aplicando os padrões DICOMWeb™, retorna a partir da operação Capabilities. Figura ilustrada e cedida por Da Silva (2020).

14.4.3. DICOM na Patologia Digital A implementação de um padrão unificado, o qual permite lidar com diferentes fabricantes, sendo também operável pelos especialistas tanto para dados quanto para imagens, viabiliza a interoperabilidade de informações clínicas e diagnósticas (HERRMANN et al., 2018). A Digital American Association e o DICOM Working Group 26 notaram a necessidade de interoperabilidade da tecnologia WSI. Diversos fabricantes participaram desses grupos, e discutiram a importância da troca de imagens utilizando o padrão DICOM. Dessa forma, obstáculos como, por exemplo, a propriedade intelectual, foram superados (HERRMANN et al., 2018). Herrmann et al., (2018) afirma que o desafio principal da Patologia Digital é a disponibilidade de dados de imagem e seus metadados para conseguir mensurar o valor para a prática clínica de rotina. Entretanto, ainda segundo Hermann, as ferramentas de apoio à decisão e machine learning podem facilitar adotar práticas da Patologia Digital. Ferramentas nesse escopo de atuação podem oferecer interoperabilidade entre os sistemas, além de acesso facilitado aos dados. Uma vez compreendida a importância

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CAPÍTULO 14 - Patologia Digital: Uma Análise da Transformação na Anatomia Patológica

desse processo, têm-se que as vantagens da Patologia Digital seriam mais claramente percebidas, podendo, idealmente, até mesmo mudar a forma de trabalho dos patologistas em geral. A base para tanto seria o padrão DICOM, sendo conferida a esse a capacidade de otimizar o fluxo de trabalho, possibilitando maior atenção ao paciente (Herrmann et al. 2018).

14.5. Tecnologias Acessíveis para a Patologia Digital A tecnologia WSI permitiu à patologia digitalizar os diagnósticos, visto que com os scanners WSI é possível digitalizar lâminas completas, bem como ter o apoio de software para realizar o processo de estudo. Os scanners WSI possuem um custo de, no mínimo, $50.000 dólares Ma e Wang (2017). Dado esse alto custo de aquisição de equipamentos capazes de digitalizar as lâminas, existe um inerente desafio imposto aos países em desenvolvimento, o de progredirem na Patologia Digital (MA; WANG, 2017). Além disso, essa necessidade de alto valor financeiro dificulta a adesão dos laboratórios no uso da Patologia Digital, principalmente em laboratórios públicos e de pequeno a médio porte. Como alguns avanços nesse sentido, podem ser mencionadas algumas ferramentas mais acessíveis (ex. sWSI e mWSI), cujo desenvolvimento foi possível considerando a qualidade crescente da fotografia digital. Tal estratégia torna comum o uso de smartphones acoplados aos microscópios, visando captar fragmentos de imagem da lâmina e, assim, poder compor toda a lâmina digitalmente. Na Figura 7, tem-se um exemplo de ferramenta mWSI com uso do conjunto: smartphone e microscópio.

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Figura 7 Ferramenta mWSI. À esquerda, um smartphone acoplado ao microscópio por meio de um suporte. À direita o aplicativo capturando os fragmentos de imagem da lâmina (Yu et al 2017).

O InstantScope é uma ferramenta que possui um custo significantemente menor aos scanners WSI, utilizando recursos ópticos e mecânicos de um microscópio convencional (Guo et al. 2015). Esses modelos convencionais são facilmente encontrados em laboratórios de anatomia patológica, sendo utilizados para captar as imagens e também captar o mapeamento do plano focal (Guo et al. 2015).

14.6. Inteligência Artificial e Oportunidades na Patologia Digital O desenvolvimento de conhecimentos da inteligência artificial, apoiado pelas novas tecnologias de processamento, possibilitou uma diversidade de aplicações. A patologia está progredindo intensamente ao começar a utilizar os recursos da inteligência artificial como redes neurais artificiais e visão computacional. Uma visão mais aprofundada acerca dessa temática pode ser consultada em Tizhoosh e Pantanowitz (2018). Entretanto, a seguir, é conferida uma visão objetiva sobre os tópicos mais relevantes desse contexto.

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CAPÍTULO 14 - Patologia Digital: Uma Análise da Transformação na Anatomia Patológica

14.6.1. Automação Ferramentas de inteligência artificial possuem um importante papel em automação. Na patologia, a automação pode ser aplicada em diversas partes do fluxo de trabalho de um patologista, principalmente em tarefas trabalhosas como contagem de mitose para auxiliar na identificação do tipo de câncer. Tarefas complexas podem ser simplificadas. Por exemplo: a triagem de biópsias para priorizar casos urgentes (Tizhoosh; Pantanowitz, 2018). Recentemente, demonstrou-se que “regiões malignas” em imagens histopatológicas de câncer de mama e que podem ser facilmente reconhecidas por patologistas, podem obter uma acurácia maior que 92% utilizando-se de métodos de inteligência artificial (Tizhoosh; Pantanowitz, 2018), contribuindo na redução de carga de trabalho dos patologistas.

14.6.2. Revisão Virtual por Pares Os patologistas são o papel central para o desenvolvimento e a execução dos algoritmos. No desenvolvimento, os patologistas são essenciais para a validação do desempenho dos algoritmos. Já na execução, os patologistas extraem dados relevantes para formação de conhecimento (Tizhoosh; Pantanowitz, 2018). Algoritmos bem desenvolvidos podem prover informações extraídas de casos diagnosticados a partir de um arquivo com casos similares, tanto em termos patológicos, quanto anatomicamente. Tal suporte pode ser relevante na análise de um caso, cujo paciente está sendo examinado (Tizhoosh; Pantanowitz, 2018). Esse arquivo de exames de casos diagnosticados e tratados por outros patologistas pode vir do arquivo do laboratório, um arquivo regional, ou um repositório nacional ou global de casos já examinados (Tizhoosh; Pantanowitz, 2018). A inteligência artificial pode ser uma ferramenta poderosa de auxílio no diagnóstico, fornecendo informações que podem apoiar o processo como um todo. Isso confere ao patologista uma tomada de decisão mais segura. A ideia de se aplicar esses algoritmos não é a substituição dos especialistas, e sim o auxílio desses em casos que possuem similaridades com outros casos de sucesso e que se têm registros. De qualquer forma, há reflexões e desafios a serem enfrentados no que tange ao uso de algoritmos como substitutos na tomada de decisão, conforme reportado por Tizhoosh e Pantanowitz (2018).

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14.6.3. Ciência de Dados Acessível aos Patologistas A grande quantidade de dados e imagem permite não apenas o treinamento de algoritmos de inteligência artificial para que contribua na acurácia, mas também a geração de conhecimento a partir do estudo dos dados para auxílio na tomada de decisões mais seguras, como dito anteriormente na seção 14.6.2. de Patologia Computacional. Dessa forma, os patologistas ganham em eficiência e acurácia, bem como seu valor e satisfação pessoal (Tizhoosh; Pantanowitz, 2018).

14.7.Internet of Things na Patologia O conceito de Internet of Things (IoT) tem evoluído, deixando de ser apenas entendido como interconexões de dispositivos computacionais embarcados para interconexões de dispositivos sensoriais inteligentes, conforme colocado em Amin et al., (2019). Esses dispositivos sensoriais processam internamente entradas vindas do mundo externo, e geram uma resposta dependente do ambiente físico. Para atingir capacidade de processamento e armazenamento de grande volume de dados utilizados no sistema de saúde, o uso combinado de uma base de serviços em nuvem e IoT auxilia no enfretamento desses desafios (Amin et al. 2019). Tais recursos contribuem, principalmente, para viabilizar a Patologia Digital, a qual utiliza intensivamente imagens. Além disso, é comumente utilizado o padrão DICOM, sendo que esse lida com imagens em grandes dimensões, além de seus metadados. Pacientes em estado crítico necessitam de respostas rápidas para iniciar o tratamento adequado para sua patologia. Dispositivos embarcados que possuem sensores e também os dispositivos móveis, como smartphones, estão auxiliando na área da saúde. De acordo com Amin et al.,(2019), esses dispositivos coletam dados relevantes dos usuários, gerando respostas em tempo hábil. Dessa forma, sistemas inteligentes, integrados com o sistema de saúde, provêm favoravelmente um ecossistema de centralização da atenção ao paciente (Amin et al. 2019). Por isso, soluções baseadas em IoT e computação em nuvem estão ganhando foco entre os pesquisadores da área da saúde. O uso está centrado na coleta de dados (ex. sinais de eletroencefalograma, estresse, temperatura, batimentos cardíacos, glicemia, entre outros dados), conforme consta em Amin et al.,(2019). Na anatomia patológica, o gerenciamento de imagens a partir do apoio de tecnologias IoT e serviços em nuvem pode contribuir para o armazenamento de grande quanti-

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CAPÍTULO 14 - Patologia Digital: Uma Análise da Transformação na Anatomia Patológica

dade de dados. Adicionalmente, permitem maior interoperabilidade entre os sistemas embarcados, os quais podem se orientar pelo padrão DICOM. Como apresentado na seção 4, com o apoio da inteligência artificial na análise de imagens e dados do paciente, tende a ser possível a categorização e a ordenação inteligente em casos mais críticos e que necessitam de rapidez no diagnóstico. Diante do exposto, IoT e serviços de computação em nuvem oferecem, não exclusivamente benefícios ao fluxo de trabalho em laboratórios de patologia que aplicam a Patologia Digital e computacional, mas complementarmente aos pacientes que necessitam de seus diagnósticos.

14.8.Técnica de Image Stitching na Composição de WSI A técnica de Image Stitching é utilizada para compor uma imagem a partir de fragmentos de imagens que possuem uma sobreposição entre elas. Essa técnica é bastante utilizada em composição de fotografias panorâmicas, sendo essa uma funcionalidade comumente encontrada em smartphones; composição de imagens de satélite e outros (SZELISKI et al., 2007). O Image Stitching também é utilizado na composição de campo visual em realidade virtual, como demonstrado no estudo do QuickTime (1995). As imagens WSI são compostas geralmente por scanners de lâminas apropriados e utilizam do Image Stitching para ir agregando os fragmentos de imagem que estão no campo visual. Usualmente, o espaço de sobreposição entre os fragmentos é de 2% a 5% (FARAHANI; PARWANI; PANTANOWITZ, 2015). Assim, o WSI permite uma observação totalmente digital da lâmina com apoio de produtos de software especializados na visualização, contribuindo para a implementação da Patologia Digital. A Figura 3.1 da seção 14.3 ilustra o processo de composição de WSI a partir dos fragmentos de imagem capturados.

14.9.Sistema de Informação Laboratorial Cabe ainda a apresentação da literatura atrelada a um sistema comumente utilizado em laboratórios de patologia. A próxima seção confere esse detalhamento.

361

14.9.1. Laboratory Information Systems (LIS) Os sistemas utilizados em laboratórios de patologia podem ser divididos entre Anatomic Pathology Laboratory Information System (APLIS) e Clinical Pathology Laboratory Information System (CPLIS), como uma divisão ampla da patologia. Entretanto, a diferenciação entre os dois sistemas nem sempre é clara e, por isso, um LIS pode se comportar tanto como um sistema APLIS quanto como um CPLIS (Park et al., 2012). Os sistemas computacionais para auxilio de gerenciamento de dados em laboratórios na área da saúde não são projetos recentes. Segundo Park et al.,(2012), a primeira referência na utilização de um sistema computacional para auxiliar a área da saúde data de 1945, referenciado em um ensaio chamado “As We May Think”. Nesse ensaio, o autor Bush discute sobre um dispositivo imaginário, chamado “memex”, considerado um dos precursores dos computadores atuais, no uso de gerenciamento de dados da área da saúde. Segundo Park et al.,(2012), estamos na terceira era do desenvolvimento dos LIS, os quais se tornaram fundamentais no fluxo de trabalho dos laboratórios. Os sistemas atuais nos laboratórios usufruem fortemente dos benefícios que a Internet trouxe, a qual é uma rede ubíqua e dominante (Park et al., 2012). A interoperabilidade entre LIS e os Electronic Medical Record (EMS) está mais forte do que nunca. Os WSI, como já discutido, estão tendo papel importante na maneira como a Anatomia Patológica trabalha (Park et al., 2012). A Figura 8 apresenta um fluxo de conexão de um sistema simples de APLIS baseado em uma arquitetura cliente-servidor, no qual o servidor central da APLIS é conectado a outros sistemas periféricos especializados, como a área de macroscopia, local de exames microscópicos do patologista, laboratório de histologia e outros dispositivos de integração à Patologia Digital como WSI.

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CAPÍTULO 14 - Patologia Digital: Uma Análise da Transformação na Anatomia Patológica

Figura 8 – Esquema representando um exemplo de sistema APLIS integrado com diversos componentes de um laboratório de Anatomia Patológica (Park et al., 2012).

Segundo Park et al.,(2012), a aplicação em software de um APLIS pode ser desenvolvida basicamente em: •

Aplicação desktop;

•

Aplicação virtualizada;

•

Aplicação WEB e,

•

Aplicação pelo terminal.

Os tipos de aplicações em software mais comuns são o primeiro e o segundo (Park et al., 2012). Entretanto, o terceiro, por conta do ganho de velocidade da Internet e capacidade de serviços em nuvem, está crescendo em adoção. O quarto método já foi mais utilizado, antes das interfaces gráficas.

363

Os sistemas virtualizados residem em um servidor e são acessíveis por outros dispositivos a partir de clientes de virtualização como VMWare e VirtualBox. As vantagens desse tipo de aplicação são: o benefício de ser acessível em multiplataforma de sistema operacional; a evidente segurança demandada, e a intrínseca criptografia envolvida na computação virtualizada, possibilitando ser mais seguro que aplicação desktop ou baseada em nuvem (Park et al., 2012). Já as aplicações WEB vêm ganhando força. Essas aplicacões podem ser visualizadas em qualquer navegador de Internet moderno, já que funcionam como páginas da Internet. Essas aplicações são multiplataforma e não necessitam instalar algo localmente.

Figura 9 – Exemplo de um Laboratory Information System integrando imagens digitais macroscópicas e microscópicas e seus metadados (Park et al., 2012).

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CAPÍTULO 14 - Patologia Digital: Uma Análise da Transformação na Anatomia Patológica

14.10.Conclusão Durante muito tempo, a principal ferramenta da patologia restringia-se ao microscópio, para fazer diagnósticos. Entretanto, estamos testemunhando grandes avanços tecnológicos no processamento e no armazenamento de dados; em IoT; no uso de serviços baseados em nuvem; nos estudos da inteligência artificial, e na comunicação ubíqua. Em todos os casos, a Internet desempenha papel fundamental. Apesar de a computação na área da saúde não ser uma aplicação nova, os avanços das tecnologias e a gradual redução dos custos de implantação permitiram a gerência de grande quantidade de dados, bem como o processamento de imagens de tamanhos significativos. Tal evidência, consequentemente, proporcionou o aparecimento de tecnologias como WSI. Essas tecnologias estão permitindo a implantação da Patologia Digital com custos mais baixos, sendo possível o uso até mesmo em laboratórios públicos de países em desenvolvimento e/ou em laboratórios de pequeno e médio portes. Como resultado, tem-se que a utilização de dados para levantamento e análise de informações biológicas e clínicas relevantes - em níveis moleculares, individuais e populacionais - também contribui sensivelmente na tomada de decisão por parte dos especialistas, conferindo a eles maior segurança nesse momento de decisão e maior conforto/atenção aos pacientes, com diagnósticos mais rápidos e precisos. O avanço da qualidade de imagem em fotografias encontradas em smartphones tem viabilizado a obtenção de soluções acessíveis, as quais procuram incentivar a adoção da Patologia Digital nos laboratórios. Esse potencial gera impactos sociais positivos, com pacientes sendo diagnosticados consultando sólidas bases de dados, e utilizando-se de algoritmos de aprendizado de máquina e outros recursos em estudo no escopo da inteligência artificial. Há nesse cenário, análise de casos por similaridades, integração para facilidade de acesso aos lados, dentre outras vantagens. Tais práticas têm proporcionado mudanças favoráveis no fluxo de trabalho dos patologistas. Através da exposição acerca dos referenciais conceituais, técnicas, padrões e tecnologias associados ao contexto da patologia, além da breve visão conferida sobre análise e processamento de imagem e sistemas especializados em patologia, os autores desse trabalho esperam contribuir, em especial, despertando o interesse de outros pesquisadores da área. Com isso, impactos positivos e pontos de reflexões poderão ser compartilhados, crescendo ainda mais a possibilidade de sucesso da Patologia Digital. Proceedings of the XII SIBGRAPI (October 1999) 101-104.

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14.11. Referências AL-JANABI, S.; HUISMAN, A.; DIEST, P. J. V. Digital pathology: current status and future perspectives. Histopathology, Wiley Online Library, v. 61, n. 1, p. 1–9, 2012. AMIN, Syed Umar et al. Cognitive smart healthcare for pathology detection and monitoring. IEEE Access, v. 7, p. 10745-10753, 2019. AUGUSTE, L.; PALSANA, D. Mobile whole slide imaging (mwsi): a low resource acquisition and transport technique for microscopic pathological specimens. BMJ Innovations, BMJ Specialist Journals, v. 1, n. 3, p. 137–143, 2015. CROSS, S. et al. Best practice recommendations for implementing digital pathology. The Royal College of Pathologists, London, 2018. DANIEL, C. et al. Standardizing the use of whole slide images in digital pathology. Computerized Medical Imaging and Graphics, Elsevier, v. 35, n. 7-8, p. 496–505, 2011. FARAHANI, N.; PARWANI, A. V.; PANTANOWITZ, L. Whole slide imaging in pathology: advantages, limitations, and emerging perspectives. Pathol Lab Med Int, v. 7, p. 23–33, 2015. GENEREAUX, Brad W. et al. DICOMweb™: Background and application of the web standard for medical imaging. Journal of digital imaging, v. 31, n. 3, p. 321-326, 2018. GUO, K. et al. Instantscope: a low-cost whole slide imaging system with instant focal plane detection. Biomedical optics express, Optical Society of America, v. 6, n. 9, p. 3210–3216, 2015. HERRMANN, M. D. et al. Implementing the dicom standard for digital pathology. Journal of pathology informatics, Wolters Kluwer–Medknow Publications, v. 9, 2018. KAYSER, K. et al. New developments in digital pathology: from telepathology to virtual pathology laboratory. Studies in health technology and informatics, IOS Press; 1999, v. 105, p. 61–69, 2004.

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CAPÍTULO 14 - Patologia Digital: Uma Análise da Transformação na Anatomia Patológica

15. ANÁLISE DE UMA DINÂMICA NÃO-LINEAR PARA IMUNOLOGIA DE HIV VIA LINEARIZAÇÃO EXATA

Dra. Célia Aparecida dos Reis1, Me. João Angelo Ferres Brogin2, Dr. Luis Antonio S.Vasconcellos3 e Dr. Douglas Domingues Bueno1

1. Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” (UNESP), Departamento de Matemática, FEIS/UNESP de Ilha Solteira 2. Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” (UNESP), Departamento de Engenharia Mecânica, FEIS/UNESP de Ilha Solteira 3. Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” (UNESP), Departamento de Matemática, FC, Bauru

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Abstract

Acquired Immunodeficiency Syndrome (SIDA / AIDS) is caused by the HIV virus, being responsible for the deaths of more than 35 million people worldwide. Due to generic mutations, AIDS has no cure, although there are antiretroviral drugs (ARVs) that help fight the multiplication of the virus and allow patients to live longer lives without the immune system being affected quickly. The are two subtypes of this virus, HIV-1 and HIV-2. HIV-1 was the cause of the global AIDS epidemic, being subdivided into groups M, O, N, with M being the most prevalent in the world and generating subtypes from A to J. HIV-2 occurs in Sub-Saharan Africa reaching at least three million children under the age of 15 who do not survive more than fifteen years. In this chapter, a study of a modelis carried out that describes the interaction of the HIV virus with the T-CD4 cells of the immune system. Exact linearization is used to study the dynamics, via the internal dynamics, proving the local asymptotic stability of the system. Numerical simulations are presented. Keywords: HIV, AIDS, Exact Linearization, Asymptotic Stability

Resumo A Síndrome da Imunodeficiência Adquirida (SIDA/AIDS) é causada pelo vírus HIV, sendo responsável pelo óbito de mais de 35 milhões de pessoas no mundo. Devido a mutações genéticas, a Aids não tem cura, embora exista medicamentos antirretrovirais (ARVs) que ajudam a combater a multiplicação do vírus e permite que os pacientes levem vidas mais longas sem que o sistema imunológico seja afetado rapidamente. Existem dois subtipos deste vírus, o HIV-1 e o HIV-2. O HIV-1 foi o causador da epidemia mundial de AIDS, subdividindo-se nos grupos M, O, N, sendo o M o que mais existe no mundo e gerando os subtipos de A a J. O HIV-2 ocorre na África Subsaariana atingindo pelo menos três milhões de crianças menores de 15 anos as quais não sobrevivem mais de quinze anos. Neste capítulo efetua-se um estudo de um modelo que descreve a interação do vírus HIV com as células T-CD4 do sistema imunológico. A linearização exata é utilizada para estudo da dinâmica, via a dinâmica interna, comprovando a estabilidade assintótica local do sistema. Simulações Numéricas são apresentadas. Palavras-chaves: HIV, AIDS, Linearização Exata, Estabilidade Assintótica

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CAPÍTULO 15 - Análise De Uma Dinâmica Não-Linear Para Imunologia De HIV Via Linearização Exata

15.1.Introdução A Síndrome da Imunodeficiência Adquirida (Sida/Aids) é causada pelo vírus da imunodeficiência humana, o HIV. Este vetor é mais geralmente transmitido através da relação sexual sem uso de preservativo e troca de fluidos corporais, mas também no compartilhamento de agulhas contaminadas, na gravidez, no parto, em transfusões sanguíneas, em transplantes de órgãos e durante a amamentação. Segundo a Organização Mundial da Saúde (ONU – Organização mundial da Saúde), a descoberta do vírus ocorreu em 1981, e devido a esta doença, mais de 35 milhões de pessoas já morreram no mundo [Poli, 2006; Morillo, 2018; Mukandavire, 2009; Perelson, 1999, 2002]. De duas a seis semanas após o contágio pelo HIV, algumas pessoas apresentam sintomas similares à gripe, como febre, mal estar prolongado, gânglios inchados pelo corpo, manchas vermelhas na pele, dor de garganta e articulações. Outras não apresentam nenhum sintoma por muitos anos, enquanto o vírus vai se replicando. Desaparecidos os sintomas iniciais, a pessoa contaminada vive um período de 2 a 15 anos, denominado de período de janela, sem apresentar nenhuma outra sintomatologia [UNAIDS BRASIL, https://unaids.org.br]. O paciente contaminado pelo HIV é diagnosticado com AIDS quando seu sistema imunológico encontra-se tão debilitado a ponto de não mais combater infecções como pneumonia, meningite, alguns tipos de câncer e a tuberculose (TB), que é uma das infecções mais comuns neste quadro, sendo a causa de um terço das mortes da população contaminada [UNAIDS BRASIL, https://unaids.org.br]. A AIDS ainda não pode ser curada. Esta dificuldade surge do fato de que este vírus sofre mutações genéticas, produzindo cada um uma população diferenciada de outros vírus, embora exista uma combinação de medicamentos antirretrovirais (ARVs) que ajuda a combater a multiplicação do vírus e permite que os pacientes levem vidas mais longas e com maior qualidade de vida, sem que o sistema imunológico seja afetado rapidamente. Tais medicamentos também servem como medida preventiva para diminuir o número de transmissões. Devido às mutações genéticas do HIV, existem dois subtipos de vírus, o HIV-1 e o HIV-2. O HIV-1 foi o causador da epidemia mundial de AIDS e se subdividiu em três grupos: M, O, N, sendo o M o que mais existe no mundo e evoluiu geneticamente para formar os subtipos que vão de A a J [Poli, 2006]. No Brasil, segundo Poli (2006) e dados da ONUSIDA (Agência da OMS dedicada a portadores da AIDS), 90% dos infectados possuem HIV-1B, além dos subtipos F e C.

371

O HIV-2 ocorre na África Subsaariana, onde evolui mais rapidamente [Poli, 2006]. Nas regiões onde existem os dois subtipos, uma pessoa pode ser infectada pelos dois, aumentando a etapa de apresentação dos sintomas da doença [Morillo, 2018]. Estima-se que pelo menos três milhões de crianças menores de 15 anos foram infectadas com o HIV e 600.000 são infectadas anualmente e a maioria dessas crianças vive na região Subsaariana da África, onde entre 25 - 40% morrem antes de seu quinto aniversário [https://unaids.org.br]. Na última década, os modelos matemáticos para a dinâmica viral do HIV-1, hepatite B e C provaram ser úteis para descrever a interação entre vírus e células hospedeiras em pacientes individuais. Esses estudos forneceram informações sobre a replicação viral, taxa de morte de células hospedeiras e eficácia de tratamento [Morillo, 2018; Mukandavire, 2009; Perelson, 1999, 2002; Poli, 2006; Nowak, 2000]. Na modelagem matemática básica da dinâmica viral frequentemente usada para descrever a dinâmica das infecções por HIV, HBV e HCV, uma visão simplificada da infecção viral é utilizada, por meio da evolução acoplada de três populações: células não infectadas, células infectadas produtivamente e partículas virais livres. A dinâmica viral é, portanto, descrita pela evolução no tempo de três variáveis q ue representam as concentrações das três populações [Nowak, 2000]. Para o entendimento desta abordagem simplificada, segundo Poli (2006), o sistema imunológico apresenta-se dividido em dois sistemas principais, o sistema imunológico inato, já que o corpo é gerado com a habilidade de reconhecer certos microorganismos e destruí-los imediatamente e o adaptativo. No segundo sistema, os anticorpos são fundamentais. Como o primeiro sistema imunológico não consegue proteger o corpo contra todo tipo de infecções, cabe ao sistema imunológico adaptativo habilitar o organismo no sentido de reconhecer e proteger o organismo de qualquer tipo de microorganismo. Neste processo, este sistema imunológico apresenta duas respostas: a imunidade humoral e a celular. Na imunidade humoral, linfócitos ditos células B produzem anticorpos na medula óssea e são importantes no combate a patógenos que circulam na corrente sanguínea. Já a imunidade celular envolve células produzidas no timo, as células T, ou seja, T-CD4 e T-CD8. As células TCD-8 são fundamentais no combate a infecções virais [Poli, 2006]. Neste capítulo efetua-se um estudo de um modelo simplificado que descreve a interação do vírus HIV com as células T-CD4 do sistema imunológico celular; baseado em [Poli, 2006]. Os resultados obtidos por este autor, levam em conta a destruição de HIV circulantes na corrente sanguínea pela ação de anticorpos e a produção de anticorpos por células do tipo B é considerada indiretamente, isto é, depende de células T-CD4.

372

CAPÍTULO 15 - Análise De Uma Dinâmica Não-Linear Para Imunologia De HIV Via Linearização Exata

Estas células quando infectadas liberam na corrente sanguínea o vírus HIV, ocorrendo a morte celular. Desta forma, o modelo considera apenas a concentração de vírus na corrente sanguínea, a densidade populacional de células T-CD4 infectadas e não infectadas por HIV e nenhum tipo de tratamento. Em Poli (2006) foi realizada uma análise que leva em conta o Primeiro Método de Lyapunov. Neste capítulo será aplicada a Técnica da Linearização Exata para análise da estabilidade assintótica em torno de um dos pontos críticos desta dinâmica. Neste sentido, prova-se que a dinâmica proposta por Poli (2006) tem grau relativo 1 e a dinâmica interna associada é um sistema autônomo bidimensional de fácil análise, garantindo a estabilidade assintótica local do sistema dinâmico proposto em torno deste ponto de equilíbrio. A linearização exata por realimentação (do inglês Feedback Linearization) é um procedimento que permite transformar a dinâmica de um sistema não linear, em uma dinâmica linear, mediante uma realimentação não linear do estado ou da saída escolhida previamente. Além disso, permite também o desenvolvimento de controladores não lineares robustos e adaptativos [Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019]. Esta metodologia de análise de dinâmicas não lineares tem sido utilizada com êxito numa grande gama de aplicações, tais como problemas de rastreamento, controle de braços de robô e manipuladores, peças de artilharia, helicópteros, aviões e satélites, além de ser usada em aparelhagem médica, nas indústrias química e farmacêutica, na engenharia biomédica, etc. [Chen, 1990, Isidori, 1995; Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019]. Na linearização exata por realimentação entrada-saída, o objetivo é decompor a dinâmica do sistema não linear na forma normal, isto é, em uma parte externa linear (entrada-saída) e uma parte interna não linear. Segundo Slotini (1991), introduz-se um novo conjunto de estados, definidos a partir da saída e suas derivadas e prova-se a existência de um difeomorfismo, o qual transforma o sistema não linear em outro linear e de menor grau que relaciona a entrada e a saída, e uma parte não linear que representa os estados não observáveis, e que fornece a dinâmica interna do sistema original [Slotini, 1991]. O conhecimento da dinâmica interna é importante, pois, a partir de seu equacionamento, torna-se possível a análise da dinâmica zero a qual pode ser utilizada para a análise de estabilidade assintótica da dinâmica não linear original [Chen, 1990, Isidori, 1995; Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019]. Este capítulo encontra-se organizado da seguinte forma: na seção 3 encontra-se a descrição do modelo proposto. Na seção 4 determina-se a forma normal deste mo-

373

delo, além da dinâmica interna e da dinâmica zero. Na seção 5 encontra-se o estudo da estabilidade assintótica em torno do ponto estudado, com a apresentação de um controle não linear, para avaliação da dinâmica proposta com e sem controle. Na seção 6, simulações numéricas são apresentadas, mostrando, inclusive, a eficácia da metodologia utilizada. Na seção 7, são apresentadas as conclusões do trabalho e previsões de trabalhos futuros.

15.2. A Descrição do Modelo Matemático Analisado Neste capítulo efetua-se um estudo de um modelo simplificado que descreve a interação do vírus HIV com as células T-CD4 do sistema imunológico celular, baseado em Poli (2006). Quando um indivíduo é infectado por HIV em concentração acima da que o sistema inato possa controlar, ocorre a disseminação deste na corrente sanguínea, além dos linfócitos. Os linfócitos T-CD4 têm na sua superfície receptores para HIV pelos quais o vírus penetra no interior da célula, ocorrendo a multiplicação do vírus, e consequente liberação com morte celular. O sistema imunológico responde a essa infecção, em que células T-CD4 são estimuladas por células apresentadoras de antígenos que ativam as células B. Essas células plasmas se diferenciam e proliferam, produzindo e liberando anticorpos na corrente sanguínea que neutralizam vírus HIV circulantes [Poli, 2006]. O problema da infecção por HIV é justamente o alvo do vírus ser a célula que auxilia na ativação tanto de células B para produzir anticorpos quanto de células T-CD8 responsáveis pela destruição de células infectadas. O modelo considerado leva em conta apenas concentração de vírus na corrente sanguínea, a densidade populacional de células T-CD4 infectadas e não infectadas por HIV e nenhum tipo de tratamento. Desta forma, a dinâmica proposta considera as seguintes densidades populacionais [Poli, 2006]:

374

•

x(t), número de vírus livres no instante de tempo t;

•

y(t), número de células suscetíveis ou não infectadas T-CD4 no instante de tempo t;

•

z(t), número de células T-CD4 infectadas no instante de tempo t.

CAPÍTULO 15 - Análise De Uma Dinâmica Não-Linear Para Imunologia De HIV Via Linearização Exata

A interação entre células do sistema imunológico com o vírus ´e descrito pelo seguinte modelo matemático [Poli, 2006]: 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑑𝑑𝑑𝑑 −𝑏𝑏𝑏𝑏 + 𝑎𝑎 𝑢𝑢 + 𝑢𝑢1 𝑧𝑧 − 𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾 𝑑𝑑𝑑𝑑 = −𝑢𝑢𝑢𝑢 − 𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽 + 𝛼𝛼 𝑑𝑑𝑑𝑑 − 𝑢𝑢 + 𝑢𝑢1 𝑧𝑧 + 𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑑𝑑𝑑𝑑

(1)

y(t) = cx + dy +ez, c, d, e  ,

sendo: •

a: taxa de replicação defeituosa do vírus;

•

b: quantidade do vírus liberada pelas células T-CD4 infectadas quando morrem;

•

u: taxa de mortalidade natural das células T-CD4 ( e );

•

γ: taxa de eliminação de vírus circulante por anticorpos produzidos pelas células B, ativadas pelas células T-CD4;

•

: taxa de mortalidade adicional das células T-CD4 infectadas pelo vírus;

• •

taxa de produção das células T-CD4 suscetíveis; : taxa pela qual as células T-CD4 suscetíveis são infectadas, através do contato com o vírus.

De acordo com Poli (2006), o modelo matemático proposto possui dois pontos críticos a saber: 𝛼𝛼 𝑃𝑃0 = 0, , 0 𝑢𝑢 𝑃𝑃1 =

−𝑏𝑏𝑏𝑏 + 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 − 𝛼𝛼𝛼𝛼 𝑏𝑏 𝑏𝑏𝑏𝑏 , , 𝛼𝛼 − 𝑏𝑏𝑏𝑏 𝑎𝑎𝑎𝑎 − 𝛾𝛾 𝑎𝑎𝑎𝑎 − 𝛾𝛾

(2) 1 𝑢𝑢 + 𝑢𝑢1

(3)

375

Observa-se inicialmente que a dinâmica de Equação (1) pode ser escrita como: 𝑑𝑑𝑑𝑑 −𝑏𝑏𝑏𝑏 + 𝐴𝐴𝐴𝐴 − 𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾 𝑑𝑑𝑑𝑑 1 𝑑𝑑𝑑𝑑 −𝑢𝑢𝑢𝑢 − 𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽 + 𝛼𝛼 = + 0 𝑢𝑢 𝑡𝑡 𝐴𝐴 𝑑𝑑𝑑𝑑 0 − 𝑧𝑧 + 𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑎𝑎 𝑑𝑑𝑑𝑑

(4)

h(t) = cx + dy +ez, c, d, e  

sendo: (5)

𝐴𝐴 = 𝑎𝑎 𝑢𝑢 + 𝑢𝑢1 .

Neste capítulo será efetuada a análise da estabilidade assintótica do ponto crítico P0, mediante a técnica da linearização exata entrada-saída [Isidori, 1995; Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019]: Da Equação (2), como este ponto é deslocado da origem, torna-se necessário efetuar a translação do mesmo, para que este coincida com a origem de um novo sistema de coordenadas no plano de estados . Para tal, considera-se a translação: 𝑥𝑥1 = 𝑥𝑥 − 0 𝛼𝛼 𝑦𝑦1 = 𝑦𝑦 − 𝑢𝑢 𝑧𝑧1 = 𝑧𝑧 − 0.

(6)

Substituindo as expressões de Equações (6) no sistema de Equação (4), obtém-se: 𝛾𝛾𝛾𝛾 𝑑𝑑𝑥𝑥1 − b+ 𝑥𝑥 + 𝐴𝐴𝑧𝑧1 − 𝛾𝛾𝑥𝑥1 𝑦𝑦1 𝑢𝑢 1 𝑑𝑑𝑑𝑑 1 𝛼𝛼𝛼𝛼 𝑑𝑑𝑦𝑦1 𝑥𝑥1 − 𝑢𝑢𝑦𝑦1 − 𝛽𝛽𝑥𝑥1 𝑦𝑦1 + 0 𝑢𝑢 𝑡𝑡 = − 𝑢𝑢 𝑑𝑑𝑑𝑑 0 𝛽𝛽𝛽𝛽 𝐴𝐴 𝑑𝑑𝑧𝑧1 + 𝑥𝑥1 − 𝑧𝑧1 + 𝛽𝛽𝑥𝑥1 𝑦𝑦1 𝑢𝑢 𝑎𝑎 𝑑𝑑𝑑𝑑

h(t) = cx1 + d 𝑦𝑦1 +

376

𝛼𝛼 𝑢𝑢

(7)

+ez1, c, d, e  .

CAPÍTULO 15 - Análise De Uma Dinâmica Não-Linear Para Imunologia De HIV Via Linearização Exata

Na Equação (7), fazendo:

𝐴𝐴1 = − b +

𝐴𝐴2 = −

A3 = −

𝛼𝛼𝛼𝛼 𝑢𝑢

𝛾𝛾𝛾𝛾 , 𝑢𝑢

(7.1)

𝐴𝐴 𝑎𝑎

a dinâmica com Equação (7) se escreve como: 𝑑𝑑𝑥𝑥1 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝐴𝐴1 𝑥𝑥1 + 𝐴𝐴𝑧𝑧1 − 𝛾𝛾𝑥𝑥1 𝑦𝑦1 1 𝑑𝑑𝑦𝑦1 + 0 𝑢𝑢 𝑡𝑡 = A2 𝑥𝑥1 − 𝑢𝑢𝑥𝑥1 𝑦𝑦1 + 𝛼𝛼 𝑑𝑑𝑑𝑑 −𝐴𝐴2 𝑥𝑥1 + A3 𝑧𝑧1 + 𝛽𝛽𝑥𝑥1 𝑦𝑦1 0 𝑑𝑑𝑧𝑧1 𝑑𝑑𝑑𝑑

h(t) = cx1 + d 𝑦𝑦1 +

𝛼𝛼 𝑢𝑢

(8)

+ez1, c, d, e  .

O Sistema dinâmico não linear de Equação (8) será utilizado posteriormente para a análise da estabilidade assintótica em torno do ponto crítico Po.

15.3. A Forma Normal da Dinâmica Proposta Para análise da dinâmica não linear proposta de Equação (1), será aplicada a técnica da linearização exata. Para tal, é necessário a determinação de um difeomorfismo ψ(t), que transforma a dinâmica (1) em uma dinâmica equivalente, possibilitando a determinação da parte observável e não observável desta. Inicialmente, observa-se que o grau relativo da dinâmica de Equação (5) é r = 1. De fato, derivando a saída obtém-se: 𝐴𝐴 𝑦𝑦ሶ 𝑡𝑡 = 𝑐𝑐 𝑥𝑥ሶ + 𝑐𝑐𝑦𝑦ሶ + 𝑒𝑒𝑧𝑧ሶ = 𝑐𝑐 −𝑏𝑏𝑏𝑏 + 𝐴𝐴𝐴𝐴 − 𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾 + 𝑢𝑢(𝑡𝑡ሻ + 𝑑𝑑 −𝑏𝑏𝑏𝑏 + 𝐴𝐴𝐴𝐴 − 𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾 + 𝑒𝑒 − 𝑧𝑧 + 𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽 , 𝑎𝑎

obtendo uma relação implícita entre a entrada u(t) e a saída h. Portanto, r = 1, sendo possível a análise da dinâmica interna e da dinâmica zero do sistema (6) [Isidori, 1995; Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019]. Desta forma, existe um difeomorfismo ψ(t) no espaço de estados, cujo vetor de estados é dado pela mudança de coordenadas:

377

(t) = 𝜇𝜇, 𝜓𝜓1 , 𝜓𝜓2

(9)

= 𝑐𝑐𝑐𝑐 + 𝑑𝑑𝑑𝑑 + 𝑒𝑒𝑒𝑒, 𝜓𝜓1 , 𝜓𝜓2

sendo y(t) e soluções do conjunto de equações diferenciais parciais (ou EDP) dado por [Isidori, 1995; Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019]: ou

𝛻𝛻𝜓𝜓1 ⋅ 𝑔𝑔(𝑥𝑥) = 0,

𝛻𝛻𝜓𝜓2 ⋅ 𝑔𝑔(𝑥𝑥) = 0,

𝜕𝜕𝜓𝜓1 (𝒙𝒙,𝒚𝒚,𝒛𝒛) 𝜕𝜕𝜕𝜕

𝜕𝜕𝜓𝜓2 (𝒙𝒙,𝒚𝒚,𝒛𝒛) 𝜕𝜕𝜕𝜕

(10)

(11)

Neste caso, tomando as coordenadas: (t) = 𝑐𝑐𝑐𝑐 + 𝑑𝑑𝑑𝑑 + 𝑒𝑒𝑒𝑒, f𝑦𝑦, 𝑔𝑔𝑔𝑔 , c, d, e, f, g reais

é um difeomorfismo, pois para ∀𝜇𝜇, 𝜓𝜓1 , 𝜓𝜓2 , ∇𝜓𝜓 = 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 Equação (10) Ψ é um difeomorfismo global.

(12) ≠ 0.

Nota-se, além disso, que da

Das Equações (9) e (12) tem-se que: 1 𝑐𝑐

𝑥𝑥 = 𝜇𝜇 − 𝑦𝑦 = 𝑧𝑧 =

1 𝜓𝜓 𝑓𝑓 1

𝑑𝑑 𝜓𝜓 𝑐𝑐𝑐𝑐 1

−

𝑒𝑒 𝜓𝜓 . 𝑐𝑐𝑐𝑐 2

(13)

1 𝜓𝜓 𝑔𝑔 2

e portanto Ψ (x) é inversível, com inversa:

𝜓𝜓 −1 𝜇𝜇, 𝜓𝜓1 , 𝜓𝜓2 =

1 𝑑𝑑 𝑒𝑒 1 1 𝜇𝜇 − 𝜓𝜓 − 𝜓𝜓 , 𝜓𝜓 , 𝜓𝜓 𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐 1 𝑐𝑐𝑐𝑐 2 𝑓𝑓 1 𝑔𝑔 2

(14)

A partir do conjunto de estados definidos nas Equações (12) e (13), e da dinâmica de Equação (4), tem-se que:

𝑑𝑑𝑑𝑑 𝐴𝐴 = 𝑐𝑐 −𝑏𝑏𝑏𝑏 + 𝐴𝐴𝐴𝐴 − 𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾𝛾 + 𝑢𝑢(𝑡𝑡ሻ + 𝑑𝑑 −𝑢𝑢𝑢𝑢 − 𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽 + 𝛼𝛼 + 𝑒𝑒 − 𝑧𝑧 + 𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑎𝑎

𝑑𝑑𝜓𝜓1 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑑𝑑𝜓𝜓2 𝑑𝑑𝑑𝑑

= 𝑓𝑓 −𝑢𝑢𝑢𝑢 − 𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽 + 𝛼𝛼 𝐴𝐴 𝑎𝑎

= g − 𝑧𝑧 + 𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽

ℎ 𝑡𝑡 = 𝜇𝜇.

378

(15)

CAPÍTULO 15 - Análise De Uma Dinâmica Não-Linear Para Imunologia De HIV Via Linearização Exata

A substituição das Equações (13) em (15), gera a dinâmica nas coordenadas normais, isto é [Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019]: 𝑑𝑑𝑑𝑑 1 𝑑𝑑 𝑒𝑒 1 𝐴𝐴 =−= −𝑏𝑏𝑏𝑏 𝜇𝜇 − 𝜓𝜓 − 𝜓𝜓 − 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝜓𝜓1 + 𝑎𝑎𝑎𝑎 − 𝑒𝑒 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐 1 𝑐𝑐𝑐𝑐 2 𝑓𝑓 𝑎𝑎

𝑑𝑑𝜓𝜓1 𝑑𝑑𝑑𝑑

𝑑𝑑𝜓𝜓2 𝑑𝑑𝑑𝑑

1 𝜓𝜓 𝑓𝑓 1

= −𝑢𝑢𝑢𝑢 =

− 𝑓𝑓𝑓𝑓

𝐴𝐴𝐴𝐴 1 − 𝜓𝜓 𝑎𝑎 𝑔𝑔 2

+ 𝛽𝛽𝛽𝛽

ℎ 𝑡𝑡 = 𝜇𝜇

1 𝜇𝜇 𝑐𝑐

−

𝑑𝑑 𝜓𝜓 𝑐𝑐𝑐𝑐 1

−

𝑒𝑒 𝜓𝜓 𝑐𝑐𝑐𝑐 2

1 𝜓𝜓 𝑓𝑓 1

𝑒𝑒 𝜓𝜓 𝑐𝑐𝑐𝑐 2

+ 𝑓𝑓𝑓𝑓

1 𝜓𝜓 − 𝑐𝑐𝑐𝑐 + 𝛽𝛽𝛽𝛽 − 𝛽𝛽𝛽𝛽 𝑔𝑔 2

1 𝑑𝑑 𝑒𝑒 𝜇𝜇 − 𝜓𝜓 − 𝜓𝜓 𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐 1 𝑐𝑐𝑐𝑐 2

1 𝜓𝜓 + 𝑑𝑑𝑑𝑑 + 𝑐𝑐𝑐𝑐(𝑡𝑡ቇ 𝑓𝑓 1

(16)

que pode ser reescrita da seguinte forma: 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑑𝑑 1 𝐴𝐴 1 = −𝑏𝑏𝑏𝑏 + 𝑏𝑏 − 𝑢𝑢 𝜓𝜓1 + 𝑏𝑏𝑏𝑏 + 𝑎𝑎𝑎𝑎 − 𝑒𝑒 𝜓𝜓2 − 𝑐𝑐𝑐𝑐 + 𝛽𝛽 𝑑𝑑 − 𝑒𝑒 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑓𝑓 𝑔𝑔 𝑎𝑎 𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑒𝑒 𝑑𝑑 𝜇𝜇𝜓𝜓1 + 𝑐𝑐𝑐𝑐 + 𝛽𝛽 𝑑𝑑 − 𝑒𝑒 𝜓𝜓1 𝜓𝜓2 + 𝑐𝑐𝑐𝑐 + 𝛽𝛽 𝑑𝑑 − 𝑒𝑒 𝜓𝜓12 + 𝑑𝑑𝑑𝑑 + 𝑐𝑐𝑐𝑐(𝑡𝑡) 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑓𝑓 2 𝑑𝑑𝜓𝜓1 𝑑𝑑𝑑𝑑

= −𝑢𝑢𝜓𝜓1 − 𝜇𝜇𝜓𝜓1 +

𝛽𝛽 𝑐𝑐

𝑑𝑑𝜓𝜓2 𝑑𝑑𝑑𝑑

= − 𝜓𝜓2 +

𝐴𝐴 𝑎𝑎

𝛽𝛽𝛽𝛽 𝜇𝜇𝜓𝜓1 𝑐𝑐𝑐𝑐

𝛽𝛽𝛽𝛽 𝜓𝜓 𝜓𝜓 𝑐𝑐𝑐𝑐 1 2

−

𝛽𝛽𝛽𝛽 𝜓𝜓 𝜓𝜓 𝑐𝑐𝑐𝑐 1 2

𝛽𝛽𝛽𝛽 2 𝜓𝜓1 𝑓𝑓

−

(17)

+ 𝑓𝑓𝑓𝑓

𝛽𝛽𝑑𝑑𝑑𝑑 2 𝜓𝜓 𝑐𝑐𝑓𝑓2 1

ℎ 𝑡𝑡 = 𝜇𝜇.

Na Equação (17), tomando as constantes auxiliares:

1) 𝐵𝐵1 =

𝑑𝑑 𝑓𝑓

2) 𝐵𝐵2 =

1 𝑔𝑔

4) 𝐵𝐵4 =

𝑒𝑒 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐

3) 𝐵𝐵3 = −

5) 𝐵𝐵5 = 6) 𝐵𝐵6 =

𝑑𝑑 𝑐𝑐𝑓𝑓 2

−𝛽𝛽 ; 𝑐𝑐

𝑏𝑏 − 𝑢𝑢 ;

𝑏𝑏𝑏𝑏 + 1 𝑐𝑐𝑐𝑐

𝐴𝐴 𝑎𝑎

𝑎𝑎𝑎𝑎 − 𝑒𝑒

𝑐𝑐𝑐𝑐 + 𝛽𝛽 𝑑𝑑 − 𝑒𝑒 ;

7) 𝐵𝐵7 =

𝛽𝛽𝛽𝛽 ; 𝑐𝑐𝑐𝑐

9) 𝐵𝐵9 =

𝛽𝛽𝛽𝛽 ; 𝑐𝑐𝑐𝑐

8) 𝐵𝐵8 =

𝛽𝛽𝛽𝛽 ; 𝑓𝑓

10) 𝐵𝐵10 = −

11) 𝐵𝐵11 = −

(18)

𝛽𝛽𝛽𝛽 𝑐𝑐𝑐𝑐

𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽 𝑐𝑐𝑓𝑓2

a dinâmica de Equação (17) se escreve como:

𝑑𝑑𝑑𝑑 = −𝑏𝑏𝑏𝑏 + 𝐵𝐵1 𝜓𝜓1 + 𝐵𝐵2 𝜓𝜓2 +𝐵𝐵3 𝜇𝜇𝜓𝜓1 + 𝐵𝐵4 𝜓𝜓1 𝜓𝜓2 + 𝐵𝐵5 𝜓𝜓12 + 𝑑𝑑𝑑𝑑 + 𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑡𝑡 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑑𝑑𝜓𝜓1 = −𝑢𝑢𝜓𝜓1 + B6 𝜇𝜇𝜓𝜓1 + 𝐵𝐵7 𝜓𝜓1 𝜓𝜓2 + 𝐵𝐵8 𝜓𝜓12 + 𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑑𝑑𝑑𝑑

ቇ

(19) (20)

379

𝑑𝑑𝜓𝜓2 𝐴𝐴 = − 𝜓𝜓2 + 𝐵𝐵9 𝜇𝜇𝜓𝜓1 + 𝐵𝐵10 𝜓𝜓1 𝜓𝜓2 + 𝐵𝐵11 𝜓𝜓12 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑎𝑎

(21)

ℎ 𝑡𝑡 = 𝜇𝜇.

Note que a dinâmica não linear dada pela Equação (19) relaciona entrada e saída, correspondendo à parte externa do sistema, enquanto as Equações (20) e (21) correspondem à parte interna, não dependendo da entrada u(t). Portanto, o sistema dado pelas Equações (20) e (21) correspondem à parte não observável e não controlável do sistema. A dinâmica interna do sistema de Equações (19) – (21) tem equações [Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019] : 𝑑𝑑𝜓𝜓1 = −𝑢𝑢𝜓𝜓1 + B6 𝜇𝜇𝜓𝜓1 + 𝐵𝐵7 𝜓𝜓1 𝜓𝜓2 + 𝐵𝐵8 𝜓𝜓12 + 𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑑𝑑𝑑𝑑

𝑑𝑑𝜓𝜓2 𝐴𝐴 = − 𝜓𝜓2 + 𝐵𝐵9 𝜇𝜇𝜓𝜓1 + 𝐵𝐵10 𝜓𝜓1 𝜓𝜓2 + 𝐵𝐵11 𝜓𝜓12 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑎𝑎

(22)

ℎ 𝑡𝑡 = 𝜇𝜇

A dinâmica zero é obtida quando h(t) = 0 para todo t > 0, o que implica µ(t) = 0 ∀t. Daí, resulta das Equações (22), que a dinâmica zero é dada por: 𝑑𝑑𝜓𝜓1 = −𝑢𝑢𝜓𝜓1 + 𝐵𝐵7 𝜓𝜓1 𝜓𝜓2 + 𝐵𝐵8 𝜓𝜓12 + 𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑑𝑑𝑑𝑑

(23)

𝑑𝑑𝜓𝜓2 𝐴𝐴 = − 𝜓𝜓2 + 𝐵𝐵10 𝜓𝜓1 𝜓𝜓2 + 𝐵𝐵11 𝜓𝜓12 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑎𝑎

ℎ 𝑡𝑡 = 0

Isto significa que existe uma subvariedade Mo no espaço de estados na qual a saída e suas derivadas são todas nulas, isto é, ∀t,, e então os estados que se iniciam em Mo permanecem em Mo, daí, e , gerando a dinâmica dada pela Equação (23). Esta dinâmica é importante para análise da estabilidade assintótica da dinâmica de Equação (8) [Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019].

380

CAPÍTULO 15 - Análise De Uma Dinâmica Não-Linear Para Imunologia De HIV Via Linearização Exata

15.4.Análise da Estabilidade Assintótica Na Vizinhança do Ponto P0 Inicialmente, como o ponto P0 encontra-se deslocado da origem, para análise de sua estabilidade assintótica, de acordo com as Equações (6) e (8), considera-se a dinâmica transladada dada por: 𝑑𝑑𝑥𝑥1 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝐴𝐴1 𝑥𝑥1 + 𝐴𝐴𝑧𝑧1 − 𝛾𝛾𝑥𝑥1 𝑦𝑦1 1 𝑑𝑑𝑦𝑦1 + 0 𝑢𝑢 𝑡𝑡 = A2 𝑥𝑥1 − 𝑢𝑢𝑥𝑥1 𝑦𝑦1 + 𝛼𝛼 𝑑𝑑𝑑𝑑 −𝐴𝐴2 𝑥𝑥1 + A3 𝑧𝑧1 + 𝛽𝛽𝑥𝑥1 𝑦𝑦1 0 𝑑𝑑𝑧𝑧1 𝑑𝑑𝑑𝑑

h(t) = cx1 + d 𝑦𝑦1 +

𝛼𝛼 𝑢𝑢

(24)

+ez1, c, d, e  .

Para escrever a dinâmica dada pela Equação (24) em coordenadas normais, através das Equações (6) e (13), encontram-se as relações entre as coordenadas de translação do ponto P0 e as coordenadas normais, isto é: 𝑥𝑥1 =

𝑦𝑦1 = 𝑧𝑧1 =

1 𝜇𝜇 𝑐𝑐

−

𝑑𝑑 𝜓𝜓 𝑐𝑐𝑐𝑐 1

1 𝛼𝛼 𝜓𝜓 − ; 𝑓𝑓 1 𝑢𝑢

−

𝑒𝑒 𝜓𝜓 ; 𝑐𝑐𝑐𝑐 2

(25)

1 𝜓𝜓 𝑔𝑔 2

Derivando as Equações em (25), e fazendo a substituição das Equações (19) – (21) em (25), obtém-se a dinâmica não linear que expressa as coordenadas de translação do ponto P0 com as coordenadas normais, isto é: 𝑑𝑑𝑥𝑥1 𝑏𝑏 1 𝑑𝑑𝑑𝑑 1 𝑒𝑒𝑒𝑒 = − 𝜇𝜇 + 𝐵𝐵 + 𝜓𝜓1 + 𝐵𝐵 + 𝜓𝜓 + 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑐𝑐 𝑐𝑐 1 𝑓𝑓 𝑐𝑐 2 𝑔𝑔𝑔𝑔 2 1 𝑑𝑑 𝑒𝑒 1 𝑑𝑑 𝑒𝑒 1 𝑑𝑑 𝑒𝑒 𝐵𝐵 − 𝐵𝐵 − 𝐵𝐵 𝜇𝜇𝜓𝜓1 + 𝐵𝐵 − 𝐵𝐵 − 𝐵𝐵 𝜓𝜓 𝜓𝜓 + 𝑐𝑐𝑐𝑐5 − 𝐵𝐵8 − 𝐵𝐵11 𝜓𝜓12 + 𝑢𝑢 𝑡𝑡 𝑐𝑐 3 𝑓𝑓 6 𝑔𝑔 9 𝑐𝑐 4 𝑓𝑓 7 𝑔𝑔 10 1 2 𝑐𝑐 𝑓𝑓 𝑔𝑔 𝑑𝑑𝑦𝑦1 𝑢𝑢 𝐵𝐵6 𝐵𝐵7 𝐵𝐵8 2 𝛼𝛼 = − 𝜓𝜓1 + 𝜇𝜇𝜓𝜓1 + 𝜓𝜓1 𝜓𝜓2 + 𝜓𝜓 + 𝑢𝑢 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑓𝑓 𝑓𝑓 𝑓𝑓 1 𝑓𝑓 𝑢𝑢

(26)

𝑑𝑑𝑦𝑦1 𝑢𝑢 𝐵𝐵6 𝐵𝐵7 𝐵𝐵8 2 𝛼𝛼 = − 𝜓𝜓1 + 𝜇𝜇𝜓𝜓1 + 𝜓𝜓1 𝜓𝜓2 + 𝜓𝜓 + 𝑢𝑢 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑓𝑓 𝑓𝑓 𝑓𝑓 1 𝑓𝑓 𝑢𝑢 h(t) = 𝜇𝜇 +

𝑑𝑑𝑑𝑑 , 𝑢𝑢

c, d, e  .

sendo Bi, i = 1, …,11 como nas Equações (18).

381

A substituição das Equações (18) em (26), esta dinâmica pode ser escrita como: 𝑑𝑑𝑥𝑥1 𝑏𝑏 𝑑𝑑𝑑𝑑 1 𝛾𝛾 𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑑𝑑𝑑𝑑 2 = − 𝜇𝜇 + 𝜓𝜓 + 𝑏𝑏𝑏𝑏 + 𝐴𝐴𝐴𝐴 𝜓𝜓2 − 𝜇𝜇𝜓𝜓1 + 𝜓𝜓 𝜓𝜓 + 𝜓𝜓 + 𝑢𝑢 𝑡𝑡 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐 1 𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 1 2 𝑓𝑓 2 1

𝑑𝑑𝑦𝑦1 𝑢𝑢 𝛽𝛽 𝛽𝛽𝛽𝛽 𝛽𝛽𝛽𝛽 𝛼𝛼 = − 𝜓𝜓1 − 𝜇𝜇𝜓𝜓1 + 𝜓𝜓 𝜓𝜓 + 2 𝜓𝜓12 + 𝑢𝑢 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑓𝑓 𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 1 2 𝑓𝑓 𝑢𝑢

(27)

𝑑𝑑𝑦𝑦1 𝑢𝑢 𝛽𝛽 𝛽𝛽𝛽𝛽 𝛽𝛽𝛽𝛽 𝛼𝛼 = − 𝜓𝜓1 − 𝜇𝜇𝜓𝜓1 + 𝜓𝜓 𝜓𝜓 + 2 𝜓𝜓12 + 𝑢𝑢 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑓𝑓 𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 1 2 𝑓𝑓 𝑢𝑢 h(t) = 𝜇𝜇 +

𝑑𝑑𝑑𝑑 , 𝑢𝑢

c, d, e  .

Na Equação (27), considerando as constantes auxiliares: 𝑏𝑏 𝑐𝑐

1) 𝐶𝐶1 = − ; 2) 𝐶𝐶2 =

𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑐𝑐𝑐𝑐

3) 𝐶𝐶3 =

8) 𝐶𝐶8 = −

1 𝑏𝑏𝑏𝑏 + 𝐴𝐴𝐴𝐴 ; 𝑐𝑐𝑐𝑐

𝛾𝛾 𝑐𝑐𝑐𝑐

4) 𝐶𝐶4 =− ; 5) 𝐶𝐶5 =

𝑒𝑒𝑒𝑒 ; 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐

7) 𝐶𝐶7 =

𝑢𝑢 − 𝑓𝑓

6) 𝐶𝐶6 = +

9) 𝐶𝐶9 =

𝛽𝛽 𝑐𝑐𝑐𝑐

𝛽𝛽𝛽𝛽 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐

10) 𝐶𝐶10 =

𝛽𝛽𝛽𝛽 𝑓𝑓 2

12) 𝐶𝐶12 =

𝛽𝛽 𝑐𝑐𝑐𝑐

11) 𝐶𝐶11 = −

𝑑𝑑𝑑𝑑 ; 𝑓𝑓2

13) 𝐶𝐶13 = −

14) 𝐶𝐶14 = −

𝐴𝐴 𝑎𝑎𝑎𝑎

(28)

𝛽𝛽𝛽𝛽 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐

𝛽𝛽𝛽𝛽 𝑐𝑐𝑓𝑓2

a dinâmica dada pela Equação (27) pode ser reescrita como:

𝑑𝑑𝑥𝑥1 = 𝐶𝐶1 𝜇𝜇 + 𝐶𝐶2 𝜓𝜓1 + 𝐶𝐶3 𝜓𝜓2 + 𝐶𝐶4 𝜇𝜇𝜓𝜓1 + 𝐶𝐶5 𝜓𝜓1 𝜓𝜓2 + 𝐶𝐶6 𝜓𝜓12 + 𝑢𝑢 𝑡𝑡 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑑𝑑𝑦𝑦1 𝛼𝛼 = 𝐶𝐶7 𝜓𝜓1 + 𝐶𝐶8 𝜇𝜇𝜓𝜓1 + 𝐶𝐶9 𝜓𝜓1 𝜓𝜓2 + 𝐶𝐶10 𝜓𝜓12 + 𝑢𝑢 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑢𝑢

𝑑𝑑𝑧𝑧1 = 𝐶𝐶11 𝜓𝜓2 + 𝐶𝐶12 𝜇𝜇𝜓𝜓1 + 𝐶𝐶13 𝜓𝜓1 𝜓𝜓2 +𝐶𝐶14 𝜓𝜓12 𝑑𝑑𝑑𝑑 ℎ 𝑡𝑡 = 𝜇𝜇 +

382

𝑑𝑑𝑑𝑑 , 𝑢𝑢

ቇ

(29) (30)

(31)

c, d, e  .

CAPÍTULO 15 - Análise De Uma Dinâmica Não-Linear Para Imunologia De HIV Via Linearização Exata

Das Equações (30) e (31), a dinâmica zero em coordenadas normais é dada por: 𝑑𝑑𝑦𝑦1 = 𝐶𝐶7 𝜓𝜓1 + 𝐶𝐶9 𝜓𝜓1 𝜓𝜓2 + 𝐶𝐶10 𝜓𝜓12 𝑑𝑑𝑑𝑑

𝑑𝑑𝑧𝑧1 = 𝐶𝐶11 𝜓𝜓2 + 𝐶𝐶13 𝜓𝜓1 𝜓𝜓2 +𝐶𝐶14 𝜓𝜓12 𝑑𝑑𝑑𝑑

(32)

ℎ 𝑡𝑡 = 0

Da Equação (25), tem-se que a dinâmica de Equação (32) se escreve como: 𝜓𝜓ሶ 1 = 𝑓𝑓𝑓𝑓7 𝜓𝜓1 + 𝑓𝑓𝑓𝑓9 𝜓𝜓1 𝜓𝜓2 + 𝑓𝑓𝑓𝑓10 𝜓𝜓12

𝜓𝜓ሶ 2 = 𝑔𝑔𝑔𝑔11 𝜓𝜓2 + 𝑔𝑔𝐶𝐶13 𝜓𝜓1 𝜓𝜓2 +𝑔𝑔𝐶𝐶14 𝜓𝜓12

(33)

ℎ 𝑡𝑡 = 0.

Note que na Equação (28), esta dinâmica tem expressão dada por: 𝑑𝑑𝜓𝜓1 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑑𝑑𝜓𝜓2 𝑑𝑑𝑑𝑑

= −𝑢𝑢𝜓𝜓1 + 𝐴𝐴 𝑎𝑎

𝛽𝛽𝛽𝛽 𝜓𝜓 𝜓𝜓 𝑐𝑐𝑐𝑐 1 2

= − 𝜓𝜓2 −

ℎ 𝑡𝑡 = 𝜇𝜇

𝛽𝛽𝛽𝛽 𝜓𝜓 𝜓𝜓 𝑐𝑐𝑐𝑐 1 2

𝛽𝛽𝛽𝛽 2 𝜓𝜓1 𝑓𝑓

−

(34)

𝛽𝛽𝑑𝑑𝑑𝑑 2 𝜓𝜓 𝑐𝑐𝑓𝑓2 1

Aplicando o primeiro método de Lyapunov no sistema não linear autônomo dado pela Equação (34) em torno de (0, 0), polinômio característico e autovalores, para este sistema tem-se expressões:

𝑝𝑝 𝜆𝜆 = −𝑢𝑢 − 𝜆𝜆

𝐴𝐴 𝑎𝑎

Da Equação (5) tem-se que:

𝜆𝜆2 = −

𝐴𝐴 𝑎𝑎

− − 𝜆𝜆 , 𝜆𝜆1 = −𝑢𝑢 < 0, 𝜆𝜆2 = − .

𝐴𝐴 = − 𝑢𝑢 + 𝑢𝑢1 < 0. 𝑎𝑎

(35)

(36)

Portanto, pelo primeiro método de Lyapunov tem-se que P0 é um nó assintoticamente estável [Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019, Tanaka, 2020]. Esta informação é importante, pois pode ser utilizada para estabilizar localmente, em malha fechada, o sistema não linear de Eq. (8) ou Eq. (29) - (31) [Chen, 1990, Isidori, 1995; Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019]. De fato, considerando-se o controle não linear:

383

𝜂𝜂(𝑥𝑥1 , 𝑦𝑦1 , 𝑧𝑧1 ) =

1 −𝑐𝑐𝐴𝐴1 𝑥𝑥1 − 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑧𝑧1 − 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑥𝑥1 𝑦𝑦1 + 𝜗𝜗 𝑐𝑐

𝜗𝜗 = −𝑘𝑘𝑜𝑜 ℎ 𝑡𝑡 = −𝑘𝑘𝑜𝑜

𝑐𝑐𝑥𝑥1 + 𝑑𝑑 𝑦𝑦1 +

𝛼𝛼 𝑢𝑢

(37)

+ 𝑒𝑒𝑧𝑧1 , c, d, e  

e ko escolhido de forma conveniente tal que p(λ) = λ + ko seja um polinômio de grau um e tenha raízes negativas [Slotini, 1991; Reis 2014, 2015, 2018, 2019], torna a malha fechada da dinâmica de Eq. (8) assintoticamente estável em torno da origem. Nota-se que p(λ) = λ + ko tem raízes negativas se e somente se ko > 0. Das Equações (5) e (7), o controle não linear de Equação (37) pode ser reescrito na forma:

𝜂𝜂(𝑥𝑥1 , 𝑦𝑦1 , 𝑧𝑧1 ) =

1 𝛾𝛾𝛾𝛾 𝑐𝑐 b + 𝑥𝑥 − 𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑢𝑢 + 𝑢𝑢1 𝑧𝑧1 − 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑥𝑥1 𝑦𝑦1 + 𝜗𝜗 𝑐𝑐 𝑢𝑢 1

𝜗𝜗 = −𝑘𝑘𝑜𝑜 ℎ 𝑡𝑡 = −𝑘𝑘𝑜𝑜

𝑐𝑐𝑥𝑥1 + 𝑑𝑑 𝑦𝑦1 +

(38)

𝛼𝛼 + 𝑒𝑒𝑧𝑧1 , 𝑐𝑐, 𝑑𝑑, 𝑒𝑒 𝑢𝑢

15.5. Simulações Numéricas A seguir, serão apresentadas simulações numéricas do sistema (8) com e sem a entrada de controle dado pela Equação (38), na vizinhança do ponto , para os valores de parâmetros, conforme a Tabela 1.

Tabela 1. Valores de parâmetros Parâmetro

Valor

0.018

0,01

0,3

0,9

2.4

1e-10

Na Figura 1, constam ambas as respostas do sistema após translação para o primeiro ponto crítico, sem a aplicação do controle não linear, e após seu acionamento. Para o primeiro caso, observa-se que, após um determinado tempo de latência, há um período durante o qual os números de vírus livres x(t) (Fig. 1a) circulantes na corrente sanguínea e células TCD-4 infectadas z(t) (Fig. 1b) aumentam expressivamente, ao passo que as células TCD-4 originalmente não infectadas y(t) (e, portanto, suscetíveis) (Fig. 1c) apresentam uma queda abrupta. Salienta-se que as condições iniciais impostas nas simulações numéricas ocorreram no sentido de postergar um pico inicial de propagação, como ocorre na prática; entretanto, a dinâmica deste sistema é fortemente dependente dos parâmetros adotados,

384

CAPÍTULO 15 - Análise De Uma Dinâmica Não-Linear Para Imunologia De HIV Via Linearização Exata

de modo que a escala em dias pode ser, naturalmente, traduzida em meses ou anos, dependendo de seus valores. Ainda assim, esse comportamento é compatível com trabalhos existentes na literatura [Moysis et al. 2016], evidenciando as principais etapas de desenvolvimento do HIV.

Figura 1: Desenvolvimento do vírus do HIV ao longo do tempo em termos de vírus livres, células suscetíveis (não infectadas) e células infectadas

Ademais, note que, com o passar do tempo, a trajetória de células não infectadas, que originalmente (caso houvesse aplicação de controle) tenderia a evoluir positivamente, tem seu crescimento afetado pela presença do vírus na corrente sanguínea, implicando em um patamar consideravelmente mais baixo de células suscetíveis ao final da simulação. Por fim, é possível perceber que o controle não linear proposto é eficiente para os fins de estabilizar a dinâmica de propagação do vírus do HIV, fazendo com que os números de células infectadas e vírus livres tendam a zero já no início da simulação numérica. A natureza desse controle não foi discutida em detalhes neste trabalho, embora possa se traduzir, por exemplo, em tratamentos antirretrovirais, cujo princípio busca reduzir a carga viral presente no organismo. Na Figura 2, por sua vez, ocorre a convergência das trajetórias no espaço de fase para a origem do espaço de estados no sistema transladado (em coordenadas normais), assim como desejava-se, demonstrando a estabilidade assintótica do sistema proposto para os parâmetros adotados nas simulações, conforme resultados obtidos nas Equações (35) e (36).

385

Figura 2: Natureza e estabilidade assintótica do plano da dinâmica interna em coordenadas normais, após a translação para o primeiro ponto crítico

15.6.Conclusões Efetuou-se, neste capítulo, um estudo inicial de uma dinâmica não linear simplificada que descreve a interação do vírus HIV com as células T-CD4 do sistema imunológico celular, via o método de linearização exata entrada saída. Observou-se a facilidade de aplicação desta metodologia de análise de dinâmicas não lineares em relação ao Primeiro método de Lyapunov, já que pela análise da dinâmica zero a verificação de estabilidade assintótica se efetuou de forma simples e direta. Além disso, com a atribuição de valores aleatórios para os parâmetros foi possível analisar o comportamento do modelo matemático por meio dos gráficos que descrevem as respostas das populações no tempo. Foi introduzido um controle não linear que se mostrou eficiente para os fins de estabilizar a dinâmica de propagação do vírus do HIV, fazendo com que os números de células infectadas e vírus livres tenda a zero já no início da simulação numérica. A natureza desse controle não foi discutida em detalhes neste trabalho, embora possa se traduzir, por exemplo, em tratamentos antirretrovirais, cujo princípio busca reduzir a carga viral no organismo. Para trabalhos futuros, pretende-se finalizar a análise do outro ponto crítico deste sistema não linear, além de se efetuar uma análise mais aprofundada do papel do controlador proposto na interação do Vírus HIV com as células do sistema imunológico celular.

386

CAPÍTULO 15 - Análise De Uma Dinâmica Não-Linear Para Imunologia De HIV Via Linearização Exata

15.7. Referências Bibliográficas Florentino, H., O, Cantane, D. R, Reis, C. A., Cólon, D., Rosa, S. R F. (2020 - a) “Exact Linearization Techniques to Analyze the Population Dynamics of the Dengue Fever Vector”. IFMBE Proceedings. 81ed.Coimbra: Springer International Publishing, v. 76, p. 1249-1255. Florentino, H. O., Cantane, D. R., Santos, F. L.P., Reis, C. A., Pato, M. V., Jones, D, Cerasuolo, M., Oliveira, R. A., Lyra, L.G. (2018 - b). “Genetic Algorithm for Optimization of The Aedes Aegypti Control Strategies”. Pesquisa Operacional (Online), V. 38, p. 389-411, 2018. Isidori A., (1985) “Nonlinear Control Systems”, 3ed., Springer-Verlag, Roma. Moysis, L., Kafetzis, I., & Politis, M. (2016, May). A Dynamic Model For Hiv Infection. In 1st Panhellenic Conference of M. Sc. and Ph. D. New Holders in Mathematics (p. 50). Morillo, C. C. E., Carrasco, R.A.L and Meyer, J. F. C. A. (2018), “Dinâmica de HIV e

posterior AIDS uma variante ao modelo de Anderson & Medley”, Biomatemática, IMEEC, Unicamp, V. 28, 39-48. Mukandavire, Z., Garira, W., Tchuenche, J.M. (2009), “Modelling effects of public-health educational campaigns on HIV/AIDS transmission dynamics. Applied Mathematical Modelling”, v. 33, pp. 1-5. Nowak, M. A., May, R. M. (2000) “Virus Dynamics: Mathematical Principles of Immunology and Virology”, Oxford University Press, Oxford. Perelson, A. S. and Nelson, P.W. (1999) “Mathematical analysis of HIV-1 dynamics in vivo”, SIAM Rev. 41, pp. 3–44. Perelson, A.S. (2002) “Modelling viral and immune system dynamics”, Nat. Rev. Immunol. 2, pp. 28–36. Poli, G.I., Yang, H.M. (2006) “Modelo Matemático Aplicado para Imunologia de HIV”, TEMA, v. 7, n. 2, pp 327 – 335.

Porcel, D. Z., Balbo, A. R., Tanaka, G. C., Reis, C. A. (2019) “Um sistema de colheita de energia investigado através do Método de Cardano Tartaglia”. Revista Eletrônica Paulista de Matemática, v. 14, p. 197-213.

387

Reis, C. A., Brogin, J. A. F., Bueno, D. D. (2019) “Uma Abordagem Da Técnica Da Linearização Exata Para Análise De Uma Dinâmica Populacional Simplificada Do Mosquito Aedes Aegypti. Novas Tecnologias Aplicada À Saúde: Desenvolvimento De Sistemas Dinâmicos: Conceitos, Aplicações E Utilização De Técnicas Inteligentes”. 1ed.Mossoró- Rn: Eduern, v. 2, p. 583-605. Reis, C. A., Florentino, H. O., Cólon, D., Rosa, S.R. F., Cantane, D. R. (2017) “An Approach of the Exact Linearization Techniques To Analysis Of Population Dynamics Of The Mosquito Aedes Aegypti. Mathematical Biosciences , v. 299, P. 51-57. Reis, C. A., Silva, H. O. F.,Canate, D., Rosa, S.S.R.F., Colon, D. ,Balthazar, J.M., Costa, F. J., Rocha, A. F. (2015) “Análise de um modelo populacional do mosquito transmissor da dengue via linearização exata”. In: Airam Sausen; Paulo Sausen; Sandro Sawicki. (Org.). Análise de um Modelo Populacional do Mosquito Transmissor da Dengue via Linearização Exata. 1ed.Ijui - RS: Editora UNIJUI, v. 4, p. 61-84. Reis, C. A.,Colon, D., Balthazar, J. M., Rosa, S. R. F., Rocha, R. T. (2014) “O Comportamento de Sistemas Mecatrônicos usando Ferramentas da Dinâmica Zero”. In: Airam Sausen; Paulo Sausen; Sandro Sawicki. (Org.). Coleção Modelagem Matemática Aplicada à Resolução de Problemas nas Engenharias: 1ed.Ijuí: Editora Unijuí da Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul, v. 3, p. 169-194. Slotine, J. and LI, W. (1991) “Applied Nonlinear Control”, Prentice Hall, New Jersey.

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CAPÍTULO 15 - Análise De Uma Dinâmica Não-Linear Para Imunologia De HIV Via Linearização Exata

Lista de Simbolo SIDA/AIDS: Síndrome da Imunodeficiência Adquirida; HIV: vírus causador da AIDS; HIV-1 e o HIV-2: subtipos do vírus HIV; T-CD4: células do sistema imunológico;

x(t), número de vírus livres no instante de tempo t ; y(t) , número de células suscetíveis ou não infectadas T-CD4 do sistema imunológico no instante de tempo t ;

z(t), número de células T-CD4 infectadas no instante de tempo t ; a : taxa de replicação defeituosa do vírus; b : quantidade do vírus liberada pelas células T-CD4 infectadas quando morrem; u : taxa de mortalidade natural das células T-CD4 (𝑦𝑦 e 𝑧𝑧);

: taxa de eliminação de vírus circulante por anticorpos produzidos pelas células B, ativadas pelas células T-CD4; 𝑢𝑢1, taxa de mortalidade adicional das células T-CD4 infectadas pelo vírus;

𝛼𝛼𝛼 taxa de produção das células T-CD4 suscetíveis;

𝛽𝛽, taxa pela qual as células T-CD4 suscetíveis são infectadas, através do contato com o vírus;

c : constante real qualquer; d : constante real qualquer; e : constante real qualquer; 𝑃𝑃𝑖𝑖 , 𝑖𝑖 = 0, 1: Pontos críticos;

(𝑥𝑥1, 𝑦𝑦1, 𝑧𝑧1): sistemas de coordenadas após translação do ponto crítico 𝑃𝑃𝑜𝑜; A, 𝐴𝐴𝑖𝑖 , 𝑖𝑖 = 1, 2, 3: constantes auxiliares;

(t) : difeomorfismo;

 ,i (t), I = 1, 2 : coordenadas normais; u(t): entrada do Sistema;

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h(t): saída do Sistema; r: grau relativo do Sistema; 𝐵𝐵𝑖𝑖 , 𝑖𝑖 = 1, … , 11: constantes auxiliares; 𝐶𝐶𝑖𝑖 ,

𝑖𝑖 = 1, … , 14: constantes auxiliares; P():

polinômio característico;

λ1, λ2: raízes do polinômio característico;

𝜂𝜂𝜂 entrada de controle não linear; 𝜗𝜗𝜗 entrada auxiliar de controle;

M o : Subconjunto do espaço de estados tal que a saída correspondente é identicamente nula (associado à dinâmica interna); k 0 : Constante

real.

Lista de Siglas OMS - Organização Mundial da Saúde;

UNAIDS BRASIL: Programa Conjunto da ONU sobre HIV/Aids (UNAIDS); ONUSIDA: Agência da OMS dedicada a portadores da AIDS.

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CAPÍTULO 15 - Análise De Uma Dinâmica Não-Linear Para Imunologia De HIV Via Linearização Exata

16. SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO APLICADOS AO COVID-19: UMA REVISÃO INTEGRATIVA

Cynthia Moreira Maia1, Júlio Cartier Maia Gomes¹, Dr. Patrício de Alencar Silva2 e Dra. Cicília Raquel Maia Leite²

1. Mestre. Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação-Universidade do Estado do Rio Grande do Norte(UERN) e Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA)-RN, Brasil. 2. Doutor(a). Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação-Universidade do Estado do Rio Grande do Norte (UERN) e Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA)-RN, Brasil.

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Abstract The objective of the chapter is to present an overview of the state of the art of Decision Support Systems (DSS) focused on the context of Coronavírus (COVID-19). To this end, it is presented the conduct of an integrative review that made it possible, through a formal process, to investigate the databases: IEEE and Science Direct, studies for this purpose. As a result of the review, 242 (two hundred and forty-two) studies were formed, and of this total, 15 (fifteen) were selected for data extraction, which allowed to identify the approaches, techniques, objectives, functionalities of these systems and some gaps that may be analyzed in future research in the area. Keywords: COVID-19, Information Technology, DSS, Review.

Resumo O objetivo deste capítulo é apresentar uma visão geral do estado da arte dos Sistemas de Apoio à Decisão (SAD) voltados para o contexto do Coronavírus (COVID-19). Para isso, apresenta-se a condução de uma revisão integrativa que possibilitou por meio de um processo formal, investigar nas bases de dados: IEEE e Science Direct, estudos para esse objetivo. Como resultado da revisão, foram analisados 242 (duzentos e quarenta e dois) estudos, e desse total, 15 (quinze) foram selecionados para extração dos dados, que permitiram identificar as abordagens, técnicas, objetivos, funcionalidades desses sistemas e algumas lacunas que podem ser analisadas em futuras pesquisas da área. Palavras-chave: COVID-19, Tecnologias de Informação, SAD, Revisão.

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CAPÍTULO 16 - Sistemas de Apoio à Decisão Aplicados ao COVID-19: Uma Revisão Integrativa

16.1. Introdução Os hospitais têm como deveres fundamentais oferecer aos pacientes um atendimento de qualidade nos cuidados de saúde, que seja humanizado e acolhedor, garanta sua segurança e que se tenha o mínimo de erros médicos ao longo da sua assistência [Brasil 2009]. O uso de diretrizes, guias de condutas eletrônicas, sistemas de apoio à decisão, permitem o aprimoramento no processo de tomada de decisão dos profissionais de saúde e consequentemente auxiliam na qualidade da assistência ao paciente [Brasil 2005]. Os sistemas voltados para aprimorar as decisões relacionadas à saúde, são definidos como sistemas de apoio à decisão clínica. Esses sistemas são desenvolvidos para auxiliar na tomada de decisão dos clínicos em relação aos pacientes no momento em que essas decisões forem tomadas, seu foco está no uso de tecnologias de informação em saúde para melhoria nos cuidados. Os sistemas incluem uma variedade de recursos, incluindo lembretes ou alertas para pacientes e médicos, modelos de documentação, suporte ao diagnóstico ou diretrizes clínicas [Shahsavarani et al. 2015]. Esses sistemas são aplicados para diferentes domínios na saúde, seja para prestação de cuidados primários e preventivos, realização de triagens, recomendações de vacinação de [Hunt et al. 1998] [Ahmadian et al. 2011], auxiliar no diagnóstico e tratamento de doenças crônicas, como diabetes [O’Connor et al. 2011], câncer [Clauser et al. 2011], demência [Lindgren 2011] e doença cardíaca [Debusk and Houston-MILLER and Raby 2010]. No domínio do Coronavírus (COVID-19), poucos estudos discutem sobre o uso desses sistemas, por meio de uma revisão integrativa, investigou-se o estado da arte dos sistemas de apoio à decisão clínica voltados para o contexto do COVID-19 e dos estudos encontrados, poucos estudos discutem seu uso para o acompanhamento inicial do paciente, com um monitoramento contínuo dos profissionais de saúde em relação ao estado clínico dos pacientes. A doença do COVID-19 é causada pelo vírus, denominado de síndrome respiratória aguda grave SARS-CoV-2, com transmissão humano-humano [Lan et al. 2020]. Os sintomas mais comuns, são: febre, tosse e fadiga [Liu 2020]. Algumas medidas preventivas para evitar contaminações do vírus são: higienização das mãos, uso de máscara, cobrir o nariz/boca ao espirrar ou tossir e uso de tecidos para conter secreções respiratórias [CDC 2020]. O COVID-19 se tornou uma emergência grave de saúde pública (Saxena 2020) e em 11 de março de 2020 a Organização Mundial da Saúde (OMS) anunciou uma pandemia diante do número de casos de COVID-19 que aumentou rapidamente em todo o mundo [WHO 2020] e se tornou uma emergência grave de saúde pública. No Brasil, até 29 de junho de 2020, foram relatados 1.368.195 casos de infecção e

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58.314 mortes [Ministério da Saúde 2020]. Assim, surge uma necessidade de ampliar as pesquisas no contexto do COVID-19. A partir dessas observações, surgiu a motivação de realizar uma revisão integrativa para investigar as pesquisas que estão sendo desenvolvidas no contexto do COVID-19. Assim, teve como objetivo investigar por meio de um processo formal, estudos que abordam os sistemas no contexto do COVID-19 para identificar nesses estudos os métodos, abordagens e funcionalidades. O restante deste Capítulo encontra-se organizado como segue: no item 1.2, apresenta-se a metodologia de pesquisa. Em seguida no item 1.3, são apresentadas as análises dos resultados. Ao final, no item 1.4, são apresentadas as conclusões do capítulo.

16.2. Metodologia da Revisão Integrativa Uma revisão integrativa da literatura visa sintetizar, revisar e criticar o estado do conhecimento de um determinado assunto [Torraco 2016]. A condução da revisão percorreu as seguintes etapas: propósito da revisão e elaboração da questão norteadora da pesquisa, especificação das buscas, definição das informações a serem extraídas dos estudos, análise dos estudos incluídos, discussão dos resultados e síntese dos conhecimentos [Whittemore and Knafl 2005]. As motivações para realização dessa revisão integrativa, surgiram como uma forma de investigar estudos que abordam o desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão para o contexto do COVID-19, com objetivo de identificar nas pesquisas as abordagens utilizadas e seus objetivos. Ao final, pretende-se obter como resultado da revisão integrativa uma visão geral desses sistemas para o problema investigado. O primeiro componente para elaboração da revisão integrativa é a definição da questão norteadora da revisão. Dessa forma, formulou-se a seguinte questão: Como estão sendo desenvolvidos os sistemas de apoio à decisão voltados para o contexto do COVID-19? Definida a questão, a revisão seguiu para a etapa de busca pelos estudos. Investigaram-se as bases: ScienceDirect e IEEE Xplore Digital Library, por meio da String de Busca em inglês:

((”decision support system” OR ”expert systems” OR ”dss” OR ”es”) AND (”COVID” OR ”COVID-19” OR ”SARS-CoV-2”))

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CAPÍTULO 16 - Sistemas de Apoio à Decisão Aplicados ao COVID-19: Uma Revisão Integrativa

Na Science Direct, encontrou-se 176 e na IEEE Xplore Digital Library 66 trabalhos. Para a escolha imparcial dos estudos foram utilizados critérios objetivos de seleção. Os critérios para inclusão (CI) dos estudos foram: •

(CI1) estudos que apresentem a utilização de sistemas de apoio à decisão no contexto do COVID-19;

•

(CI2) estudos que definem as técnicas e abordagens utilizadas no desenvolvimento dos sistemas.

Após a definição dos critérios de inclusão dos estudos, foram considerados também os critérios que excluem (CE) os estudos a serem considerados na revisão, estes critérios foram: •

(CE1) estudos incompletos ou de forma duplicada;

•

(CE2) estudos resumidos de versões completas já encontradas na revisão;

•

(CE3) estudos com desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão para outro domínio.

O período de busca e seleção dos estudos aconteceu de 14/06/2020 a 17/07/2020. O processo de seleção dos estudos consistiu nas quatro etapas, definidas a seguir: •

Primeira etapa: foram formuladas as strings de buscas e essas foram inseridas nas máquinas de buscas. Os estudos retornados nas máquinas foram coletados.

•

Segunda etapa: foram realizadas as leituras dos títulos, resumos e palavras-chave de cada estudo, aplicando-se os critérios de inclusão e exclusão.

•

Terceira etapa: foi realizada a leitura completa dos estudos selecionados na etapa anterior, novamente foram aplicados critérios de inclusão e exclusão.

•

Quarta etapa: realizou-se novamente a leitura completa dos estudos selecionados na etapa anterior e foi verificada a qualidade dos estudos para extração dos dados.

Para auxiliar na organização das informações extraídas dos estudos selecionados, foi utilizado um instrumento em planilha eletrônica que permitiu registrar as seguintes informações: título, ano, país, base de dados, objetivos, tipo do estudo, técnicas, abordagens utilizadas e funcionalidades desenvolvidas. Os estudos foram analisados de forma descritiva e suas características foram sintetizadas em tabelas. As análises serão apresentadas na próxima seção.

395

16.3. Resultados e Discussões O total de artigos retornados nas buscas foi de 242, que foram submetidos às etapas de seleção dos estudos. Na Figura 1, é apresentado um fluxograma no modelo PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis) do processo de seleção dos estudos [Moher et al., 2009. Na Science Direct, encontrou-se 176 e na IEEE Xplore Digital Library 66 trabalhos, ao final, restaram 15 estudos que foram selecionados para a realização das análises.

Figura 1. Fluxograma para seleção dos estudos.

Como definido anteriormente, uma das etapas da revisão integrativa, após a conclusão das etapas de seleção dos estudos é a realização das análises e discussão dos resultados. Dessa forma, buscou-se responder à questão norteadora da revisão, apresentada a seguir.

396

CAPÍTULO 16 - Sistemas de Apoio à Decisão Aplicados ao COVID-19: Uma Revisão Integrativa

16.3.1 Como estão sendo desenvolvidos os sistemas de apoio à decisão voltados para o contexto do COVID-19? Foi encontrado apenas um trabalho em que os autores caracterizaram como sistema de apoio à decisão. Embora os demais trabalhos incluídos na revisão não sejam explicitamente categorizados pelos autores como sistemas de apoio à decisão, esses foram incluídos, por apresentarem características que se assemelham a esse tipo de sistema. Na Tabela 1 são apresentados os estudos e seus respectivos objetivos.

Tabela 1 Estudos encontrados na revisão com seus respectivos objetivos. Autor/Ano

[Chowdhury et al., 2020]

[Govindan and Mina and Alavi 2020]

[Hu et al., 2020]

[Han et al., 2020]

[Jiang et al., 2020]

[Kang et al., 2020]

Base de Dados

IEEE

Objetivo Propor uma técnica robusta para a detecção automática de pneumonia COVID-19 a partir de imagens digitais de raios-X de tórax.

Science Direct

Desenvolver um sistema de apoio à decisão para gerenciamento da cadeia de suprimentos de saúde COVID-19 e que possa controlar os surtos epidêmicos.

IEEE

Propor uma estratégia para detectar e classificar a infecção por COVID-19 a partir de imagens de TC.

IEEE

Propor uma abordagem para alcançar a triagem precisa e interpretável de COVID-19 a partir de TC de tórax.

IEEE

Desenvolver um dispositivo capaz de detectar e rastrear infecções respiratórias de pessoas que usam máscaras, usando sensores de infravermelho RGB.

IEEE

Realizar o diagnóstico de COVID-19 por meio de uma série de características extraídas de imagens de tomografia computadorizada (TC).

397

[Karanam et al., 2020]

[Liu et al., 2020]

IEEE

Projetar e desenvolver um sistema de posicionamento de paciente sem contato, para reduzir o tempo de contato físico com um paciente.

Propor um sistema para monitoCitado em um dos ramento do COVID-19 desde os estudos encontrados estágios iniciais até recuperação na IEEE do paciente.

[Mohammed 2020]

IEEE

Propor uma metodologia inteligente para auxiliar as organizações de saúde na seleção do sistema de diagnóstico COVID-19.

[Oh & Park & Ye 2020]

IEEE

Propor uma abordagem para o diagnóstico COVID-19.

IEEE

Desenvolver uma rede de atenção de amostragem dupla para diagnosticar automaticamente COVID-19 da pneumonia adquirida na comunidade em TC de tórax.

IEEE

Propor uma modelagem de fala e uma estrutura de processamento de sinais para detectar e rastrear COVID-19 através de estágios assintomáticos e sintomáticos.

IEEE

Desenvolver um sistema/dispositivo vestível que permita rastrear os principais sintomas do COVID-19.

IEEE

Propor uma estrutura conceitualmente simples para rastreamento rápido de COVID-19 em imagens 3D de TC de tórax.

IEEE

Propor uma técnica de segmentação de lesão de pneumonia COVID-19 a partir de imagens de TC, Uma estrutura robusta de ruído para segmentação automática de lesões de pneumonia COVID-19 a partir de imagens de TC.

[Ouyang et al., 2020]

[Quatieri and Talkar and Palmer 2020]

[Stojanovic and Skraba and Lutovac 2020]

[Wang et al., 2020]

De acordo com as informações apresentadas na Tabela 1, só um estudo foi oriundo da base de dados Science Direct e os demais são da IEEE. Após a definição dos estudos com seus respectivos objetivos, a seguir, são discutidas e sintetizadas as técnicas, abor-

398

CAPÍTULO 16 - Sistemas de Apoio à Decisão Aplicados ao COVID-19: Uma Revisão Integrativa

dagens utilizadas nos estudos selecionados na revisão. Como descrito anteriormente, foi encontrado apenas um trabalho em que os autores caracterizaram como sistema de apoio à decisão. No trabalho de Govindan and Mina and Alavi (2020), a problemática é voltada para o desenvolvimento de um sistema de apoio à decisão para gerenciamento da cadeia de suprimentos de saúde (COVID-19). Para isso, foram utilizados conhecimentos médicos e o sistema de inferência Fuzzy. A abordagem foi validada em ambiente real, que mostrou sua eficácia e precisão no seu uso. No estudo, foi apresentada uma arquitetura geral do sistema, como apresentado na Figura 2.

Figura 2. Arquitetura geral do sistema de apoio à decisão para gerenciamento da cadeia de abastecimento. Fonte: Govindan and Mina and Alavi. (2020).

O sistema é composto por uma cadeia em dois escalões, que incluem membros da comunidade (destinatários do serviço) e o sistema de saúde (fornecedores). Na cadeia, os produtos considerados são os equipamentos e serviços de saúde prestados pelo sistema de saúde. Para aumentar a precisão do sistema foram considerados critérios que incluem idade e doenças pré-existentes, como: problemas cardíacos, diabetes e alguns sintomas principais, como: febre, tosse seca e cansaço. Os destinatários do serviço são classificados a partir da inserção das suas informações, que são: os critérios da condição física dos indivíduos. Posteriormente, como saída são informados sobre o tipo de serviço que devem receber dos provedores de serviços. O sistema fornece as bases para o gerenciamento da demanda na cadeia de abastecimento de saúde, classificando os destinatários do serviço. No trabalho de Jiang et al.,(2020) apresentou-se um dispositivo capaz de detectar e rastrear infecções respiratórias de pessoas que usam máscaras, usando sensores de infravermelho RGB. Foi utilizada uma rede neural no modelo e os resultados foram satisfatórios na validação em conjunto de dados do ambiente real. Na Figura 3 é apre-

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sentada uma visão geral do sistema de rastreio de saúde portátil e inteligente para infecções respiratórias: a) é apresentada a tela inicial do sistema e b) o resultado da análise.

Figura 3. Visão geral do sistema de rastreio. Fonte: Jiang et al. 2020.

Já no trabalho de Karanam et al.,(2020), foi desenvolvido um sistema de posicionamento de pacientes, que permite a digitalização de pacientes de maneira totalmente remota e sem contato. Na Figura 4 é apresentada a imagem do sistema em ambiente real para diagnosticar um paciente infectado por COVID-19. O sistema compreende componentes automatizados de calibração, posicionamento e síntese de múltiplas visualizações. Foi utilizado um algoritmo de fusão dinâmica para modelagem precisa do corpo do paciente em 3D. O sistema foi utilizado e teve impactos positivos em hospitais e com técnicos nas linhas de frente para enfrentamento do COVID-19, capaz de fornecer um fluxo de trabalho eficiente e sem contato para os médicos. No trabalho de Stojanovic and Skraba and Lutovac (2020), foi proposto um sistema/ dispositivo vestível que permite rastrear os principais sintomas do COVID-19, é utilizado sensores simples para detectar e monitorar a temperatura corporal, frequência cardíaca, frequência respiratória e outros sinais vitais, que são importantes para alertar os pacientes e equipe clínica de forma remota sobre os sintomas. O processamento do sinal é feito pelo filtro passa-baixo, filtro passa-alto, filtro de entalhe, limiar, FFT (Fast Fourier Transform), limiar, contagem e exibição. A abordagem produziu resultados bons e estáveis e pode ser considerada uma das soluções viáveis na detecção de sintomas durante a COVID-19.

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CAPÍTULO 16 - Sistemas de Apoio à Decisão Aplicados ao COVID-19: Uma Revisão Integrativa

Figura 4. Sistema sendo utilizado em um hospital para diagnóstico de pacientes com COVID-19. Fonte: Karanam et al., (2020).

Na Figura 5 é apresentado o sistema proposto para rastreamento de sintomas COVID-19. A proposta é de medir os sinais vitais usando diferentes dispositivos, como: smartphones, fones de ouvido e termistores.

Figura 5. Sistema/Dispositivo para rastreamento de sintomas do COVID-19. Fonte: Stojanovic and Skraba and Lutovac (2020).

E no trabalho de Liu et al., (2020), foi proposto um sistema baseado em conhecimentos médicos e diretrizes clínicas que permitam contribuir, inicialmente, para identificação do risco de COVID-19. E, caso apresente um risco, o sistema possa auxiliar nas avaliações detalhadas do caso clínico, com monitoramento remoto do estado do paciente, que contribua para sua recuperação. O sistema será baseado em uma plataforma móvel e web. Na Figura 6 é apresentada a arquitetura do sistema. A plataforma web gera infográficos de acompanhamento dos pacientes, permitirá realizar as avaliações desses

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e receber de forma remota informações do estado clínico. E a móvel será destinada ao paciente, para que recebam e verifiquem as informações da sua condição clínica. O monitoramento será possível por meio do uso de sensores, como de temperatura que possibilitará a coleta de dados.

Figura 6. Arquitetura do sistema proposto. Fonte: Liu et al., (2020).

Os demais foram incluídos, por auxiliar em uma melhor decisão para os profissionais de saúde, que permitam levar a um diagnóstico mais preciso. Nesses estudos não foram apresentados os sistemas por completo, mas são apresentadas as técnicas utilizadas (MOHAMMED, 2020; QUATIERI & TALKAR & PALMER, 2020; KANG et al., 2020; WANG et al., 2020; OUYANG et al., 2020; OH & PARK & YE, 2020; HU et al., 2020; HAN et al., 2020; CHOWDHURY et al., 2020; WANG et al., 2020), com uso de aprendizado de máquina para processamento e análises de imagens médicas. Na Tabela 2 são apresentadas algumas das técnicas utilizadas no desenvolvimento dos sistemas de forma resumida.

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CAPÍTULO 16 - Sistemas de Apoio à Decisão Aplicados ao COVID-19: Uma Revisão Integrativa

Tabela 2 Estudos encontrados na revisão com suas respectivas técnicas ou abordagens. Autor

Abordagem/Técnica utilizada

[Chowdhury et al., 2020]

Algoritmos de aprendizagem profunda pré-treinados.

[Govindan and Mina and Alavi 2020]

Lógica Fuzzy.

[Hu et al., 2020]

Estratégia de aprendizado profundo fracamente supervisionado.

[Han et al., 2020]

Aprendizado de múltiplas instâncias 3D profundo baseado na atenção (AD3D-MIL).

[Jiang et al., 2020] [Kang et al., 2020] [Karanam et al., , 2020] [Liu et al., 2020]

[Mohammed 2020]

Rede neural GRU bidirecional. Aprendizagem de representação Multi-View. Algoritmo de fusão dinâmica. Algoritmo de regressão logística multiclasse. Metodologia de seleção para o modelo ideal de diagnóstico do COVID-19, baseado nos métodos de Entropia e TOPSIS. Doze algoritmos de aprendizado de máquina foram usados como alternativas no método de decisão multicritério, para análise comparativa.

[Oh & Park & Ye 2020]

Abordagem de rede neural convolucional baseada em patch.

[Ouyang et al., 2020]

Novo módulo de atenção online com uma rede convolucional 3D (CNN).

[Quatieri and Talkar and Palmer 2020]

Estrutura de Biomarcadores, baseada na complexidade da coordenação neuromotora.

O processamento do sinal capturado é feito pelo filtro passa-bai[Stojanovic and Skraba and xo, filtro passa-alto, filtro de entalhe, limiar, FFT (Fast Fourier Lutovac 2020] Transform), limiar, contagem e exibição. [Wang et al., 2020]

Nova estratégia multitarefa de aprendizado de atenção prévia.

[Wang et al., 2020]

Aprendizado profundo com uma nova estrutura robusta a ruído para aprender com rótulos ruidosos para a tarefa de segmentação.

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16.5.Conclusões Neste capítulo, foi apresentada uma revisão integrativa com o objetivo de investigar o uso dos sistemas de apoio à decisão no contexto do COVID-19. Foram coletados 242 estudos e, desses, 15 foram selecionados para as análises. Nos estudos analisados, foram coletadas as seguintes informações: autores, ano, base de dados, objetivo e técnicas/ abordagens utilizadas para seu desenvolvimento. Foi encontrado apenas um estudo em que os autores caracterizaram como sistema de apoio à decisão, mas o estudo é voltado para auxiliar no gerenciamento da cadeia de suprimentos de saúde (COVID-19). E os demais foram inseridos na revisão por se assemelharem a esses sistemas, mas não são caracterizados como sistemas de apoio à decisão. Em relação à questão norteadora da pesquisa, foi possível fornecer uma visão geral desses sistemas, com a coleta de algumas informações. Dessa forma, a partir das análises, tem-se poucos estudos difundidos em relação ao desenvolvimentismo de sistemas de apoio à decisão clínica para acompanhar os indivíduos com suspeita de COVID-19, de forma remota, desde os estágios de avaliação inicial, com o objetivo de minimizar os riscos de contaminação em relação aos profissionais de saúde, pois estão prestando assistência a pacientes infectados e estão expostos a superfícies contaminadas pelo vírus. Assim, a possibilidade de identificar e auxiliar por meio de um sistema remoto se o indivíduo apresenta um risco do COVID-19 e de acompanhar os casos clínicos de pacientes infectados a distância, torna-se importante. Dessa forma, com a revisão é possível observar algumas direções futuras de pesquisa da área.

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CAPÍTULO 16 - Sistemas de Apoio à Decisão Aplicados ao COVID-19: Uma Revisão Integrativa

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CAPÍTULO 16 - Sistemas de Apoio à Decisão Aplicados ao COVID-19: Uma Revisão Integrativa

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CAPÍTULO 16 - Sistemas de Apoio à Decisão Aplicados ao COVID-19: Uma Revisão Integrativa

17. ANÁLISE DE UM MODELO SIR DO COVID 19 NO BRASIL VIA TÉCNICA DE LINEARIZAÇÃO EXATA

Dra. Célia Aparecida dos Reis1, Me. João Angelo Ferres Brogin2, Dr. Douglas Domingues Bueno1

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Abstract Since December 2019, groups of a respiratory disease attributed to a new coronavirus, the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2, COVID-19, whose vector is a SARS class virus, have been identified in the city of Wuhan, Hubei Province of the China, CoV2. The new coronavirus spread rapidly across Asia, Europe and other continents, and on March 11, 2020, COVID-19 was characterized by World Health Organizationas (WMS) a pandemic and planet Earth, to varying degrees, was impacted by the COVID-19 pandemic. This is the most devastating pandemic since the last century, the worst since the Spanish flu (1918-20). According to Pan American Health Organization (OPHAS) and WMS, 36,002,827 cases of COVID-19 (338,779 new in relation to the previous day) and 1,049,810 deaths (5,514 new in relation to the previous day) were confirmed by October 8, 2020. There is still no vaccine for this disease and every type of effort has been made, worldwide to combat this virus that affects a population of all age groups. Thus, the proposition of epidemiological dynamics has been used in order to raise estimates that can serve as a basis for measures to control, combat and eradicate this disease. In this sense, in this chapter, a study is made of a simplified dynamic SIR model for epidemic analysis of COVID-19 in Brazil. In this study, it is considered that there is no change in the population within the compartments due to other causes, that the disease confers immunity after recovery and that the population has no transmissibility including recovered and dead infectives. The analysis of this dynamic was performed using the exact linearization technique, aiming at a better understanding of the SARS-CoV-2 epidemiological process. The objective of this study is to provide subsidies so that this procedure can be applied to more complete models, taking into account social isolation, quarantine, interactions between different categories, the importance of undocumented infections, the role of mobility in the early spread of the disease and the potential for contact tracking as a solution. Numerical simulations will be presented showing how the dynamics could be used to describe the epidemic situation in Brazil, in addition to showing possible actions to combat the disease. Keywords: COVID-19, Exact Linearization, Asymptotic Stability, Nonlinear dynamic systems

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CAPÍTULO 17 - Análise de Um Modelo SIR do COVID 19 no Brasil via Técnica de Linearização Exata

Resumo Desde dezembro de 2019, foram identificados na cidade de Wuhan, cidade na província de Hubei, China, grupos de uma doença respiratória atribuída a um novo coronavírus, a síndrome respiratória aguda grave coronavírus 2, COVID-19, cujo vetor é um vírus da classe SARS, CoV-2. O novo coronavírus se espalhou rapidamente pela Ásia, Europa e outros continentes, e em 11 de março de 2020, a COVID-19 foi caracterizada pela Organização Mundial da saúde (OMS) como uma pandemia e o planeta terra, em graus variados, foi impactado pela pandemia de COVID-19. Esta é a pandemia mais devastadora desde o último século, a pior desde a gripe espanhola (1918-20). De acordo com a Organização Pan-Americana da Saúde (OPAS) e OMS, foram confirmados no mundo 36.002.827 casos de COVID-19 (338.779 novos em relação ao dia anterior) e 1.049.810 mortes (5.514 novas em relação ao dia anterior) até 8 de outubro de 2020. Ainda não existe vacina para esta doença e todo tipo de esforço tem sido feito, a nível mundial para o combate deste vírus que atinge uma população de todas as faixas etárias. Desta forma, a proposição de dinâmicas epidemiológicas têm sido utilizadas para que se possa levantar estimativas que possam servir de base para medidas de controle, combate e erradicação desta doença. Neste sentido, neste capítulo, efetua-se um estudo de um modelo dinâmico simplificado SIR para análise epidêmica do COVID-19 no Brasil. Considera-se, neste estudo, que não existe alteração da população dentro dos compartimentos devido a outras causas, que a doença confere imunidade após a recuperação e que a população não tem transmissibilidade, incluindo os infectivos recuperados e mortos. A análise desta dinâmica foi efetuada mediante a técnica da linearização exata, visando um melhor entendimento do processo epidemiológico do SARS-CoV-2. O objetivo deste estudo é fornecer subsídios para que este procedimento possa ser aplicado a modelos mais completos, levando em conta isolamento social, quarentena, interações entre as diversas categorias, a importância das infecções não documentadas, o papel da mobilidade na propagação precoce da doença e o potencial de rastreamento de contato como solução. Simulações numéricas serão apresentadas mostrando como a dinâmica poderia ser utilizada para descrever a situação epidêmica no Brasil, além de mostrar possíveis atuações no combate à doença.

Palavras-Chaves: COVID-19, Linearização Exata, Estabilidade Assintótica, Sistemas Dinâmicos Não Lineares

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17.1.Introdução Em dezembro de 2019, foram identificados na cidade de Wuhan, província de Hubei na China, grupos de uma doença respiratória atribuída a um novo coronavírus, a qual foi denominada síndrome respiratória aguda grave coronavírus 2, COVID-19, cujo vetor é um vírus da classe SARS, CoV-2 [Backer, 2020; Cai et al; 2020; Cowling, 2020; Ferguson et al., 2020; GDISPEN, 2020; Guan et al., 2020; Lauer et al., 2020; Li Q. et al., 2020; Linton et al., 2020; Liu, 2020; Mizumoto, 2020; Nowak, 2020; Santarpia, 2020; Tindale, et al., 2020; Van Doremalen, 2020; Wu, 2020, Zong et al., 2020]. Este novo coronavírus se espalhou rapidamente pela Ásia, Europa e outros continentes, e em 11 de março de 2020, a COVID-19 foi caracterizada pela OMS como uma pandemia e o planeta terra, em graus variados, foi impactado pela pandemia de COVID-19. Sem dúvida, esta é a pandemia mais devastadora desde o último século, a pior desde a gripe espanhola (1918-20). De acordo com a Organização Pan-Americana da Saúde (OPAS) e a Organização Mundial da Saúde (OMS), foram confirmados no mundo 36.002.827 casos de COVID-19 (338.779 novos em relação ao dia anterior) e 1.049.810 mortes (5.514 novas em relação ao dia anterior) até 8 de outubro de 2020. No Brasil, o primeiro registro da doença data de março de 2020 e até o dia 14 de outubro deste ano, foram registrados 5.103.408 casos confirmados de COVID-19 com 150.689 óbitos, sendo o segundo país com maior número de ocorrências, já que o primeiro país com maior número de infecções é os Estados Unidos da América. Constituídos de um complexo conjunto de características epidemiológicas, os surtos de COVID-19 apresentam uma série de desafios para controle desta doença. Os sintomas mais comuns são febre, cansaço e tosse seca, dores em alguns casos, congestão nasal, dor de cabeça, conjuntivite, dor de garganta, diarreia, perda de paladar ou olfato, erupção cutânea na pele ou descoloração dos dedos das mãos ou dos pés. Esses sintomas podem se manifestar de forma leve e começam gradualmente, podendo atingir estágios irreversíveis, culminando em óbito [Backer, 2020; Cai et al; 2020; Cowling, 2020; Ferguson et al., 2020; GDISPEN, 2020; Guan et al., 2020; Lauer et al., 2020; Li Q. et al., 2020; Linton et al., 2020; Liu, 2020; Mizumoto, 2020; Nowak, 2020; Santarpia, 2020; Tindale, et al., 2020; Van Doremalen, 2020; Wu, 2020; Zong et al., 2020]. As medidas de proteção existentes são lavagem frequente das mãos com água e sabão ou álcool em gel e cobrir a boca com o antebraço quando tossir ou espirrar (ou utilização de lenço descartável e, após tossir/espirrar, jogando-o no lixo e lavando as mãos

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CAPÍTULO 17 - Análise de Um Modelo SIR do COVID 19 no Brasil via Técnica de Linearização Exata

em seguida). Recomenda-se o distanciamento de pelo menos 1 metro de distância das outras pessoas e atualmente o uso de máscaras é obrigatório. Vale ressaltar que ainda não temos vacina como forma de prevenção da doença. Desta forma, os níveis de redução da transmissão e proteção das populações vulneráveis são muito variáveis, sendo muitas vezes estas variações extremamente acentuadas de um local para outro na taxa, intensidade e/ou gravidade de crescimento da epidemia [Backer, 2020; Cai et al; 2020; Cowling, 2020; Ferguson et al., 2020; GDISPEN, 2020; Guan et al., 2020; Lauer et al., 2020; Li Q. et al., 2020; Linton et al., 2020; Liu, 2020; Mizumoto, 2020; Nowak, 2020; Santarpia, 2020; Tindale, et al., 2020; Van Doremalen, 2020; Wu, 2020; Zong et al., 2020]. Como a modelagem matemática de doenças infecciosas é antiga e remonta os estudos de Daniel Bernoulli na análise da varíola em 1760 [Bailey, 1975], modelos epidemiológicos compartimentais têm sido utilizados e propostos para uma compreensão de como o SARS-CoV-2 é transmitido em diferentes ambientes ou categorias disjuntas de densidades de indivíduos, essenciais para orientação de intervenções presentes e futuras, levando em conta isolamento social, quarentena, interações entre as diversas categorias, a importância das infecções não documentadas, o papel da mobilidade na propagação precoce da doença e o potencial de rastreamento de contato como solução. Alguns modelos incorporaram recursos de transmissão indireta ou ambiental, mas sem levar em conta propriedades dinâmicas de sobrevivência de vida livre do vírus no ambiente [Zong et al., 2020, Li Q. et al., 2020; Bailey, 1975; Alves, 2006; Hethcote, 2008; Li Q. et al., 2020; Nowak, 2000]. Neste contexto, o modelo SIR é um dos mais comuns na literatura, já que este permite introduzir os principais conceitos do modelo epidêmico de forma simples, servindo de base para estudos de modelos mais gerais [Zong et al., 2020; Bailey, 1975; Alves, 2006; Hethcote, 2008; Li Q. et al., 2020; Nowak, 2000]. Segundo Ogbunugafor, (2020) e Hethcote, (2008), em modelos epidêmicos mais gerais, o número reprodutivo básico (R0), a taxa de fatalidade, o período de incubação, o intervalo de transmissão, a prevalência de eventos de super espalhamento e outros aspectos relevantes da epidemiologia COVID-19, fornecem informações importantes de como o SARS-CoV-2 é transmitido em configurações diferentes, daí a necessidade de estudos de modelos mais complexos. Neste trabalho, tomando como base o estudo de um modelo dinâmico SIR para análise epidêmica do COVID-19 em Wuhan [Zhong, 2020], efetuamos uma análise desta dinâmica mediante a técnica da linearização exata, visando um melhor entendimento do processo epidemiológico do SARS-CoV-2, aqui no Brasil. O objetivo deste estudo é fornecer subsídios para que este procedimento possa ser aplicado a modelos mais

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completos, levando em conta isolamento social, quarentena, interações entre as diversas categorias, a importância das infecções não documentadas, o papel da mobilidade na propagação precoce da doença e o potencial de rastreamento de contato como solução. A linearização exata por realimentação (do inglês Feedback Linearization) é um procedimento que permite transformar a dinâmica de um sistema não linear, em uma dinâmica linear, mediante uma realimentação não linear do estado ou da saída escolhida previamente. Além disso, permite também o desenvolvimento de controladores não lineares robustos e adaptativos [Isidori, 1995; Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019]. Esta metodologia de análise de dinâmicas não lineares tem sido utilizada com êxito numa grande gama de aplicações, tais como problemas de rastreamento, controle de braços de robô e manipuladores, peças de artilharia, helicópteros, aviões e satélites, além de ser usado em aparelhagem médica, nas indústrias química e farmacêutica, na engenharia biomédica [Isidori, 1995; Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019] etc. Na linearização exata por realimentação entrada-saída, o objetivo é decompor a dinâmica do sistema não linear na forma normal, isto é, em uma parte externa linear (entrada-saída) e uma parte interna não linear. Para tal, define-se um novo conjunto de estados, definidos a partir da saída e suas derivadas e prova-se a existência de um difeomorfismo, o qual transforma o sistema não linear em outro linear e de menor grau que relaciona a entrada e a saída, e uma parte não linear que representa os estados não observáveis, e que fornece a dinâmica interna do sistema original. O conhecimento da dinâmica interna é importante, pois, a partir de seu equacionamento, torna-se possível a análise da dinâmica zero a qual pode ser utilizada para análise de estabilidade assintótica da dinâmica não linear original [Isidori, 1995; Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019]. Este capítulo encontra-se organizado da seguinte forma: na seção 17.2 encontra-se a descrição do modelo proposto. Na seção 17.3 determina-se a forma normal deste modelo, além da dinâmica interna e da dinâmica zero. Na seção 17.4 foram determinados os pontos críticos do sistema dinâmico, efetuado o estudo da estabilidade assintótica em torno do ponto analisado e apresentação de um controle não linear, para avaliação do cenário brasileiro de propagação do COVID 19 com e sem controle. Na seção 17.5, simulações numéricas são apresentadas, mostrando, inclusive, a eficácia da metodologia utilizada. Na 17.6, são apresentadas as conclusões do trabalho e previsões de trabalhos futuros.

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CAPÍTULO 17 - Análise de Um Modelo SIR do COVID 19 no Brasil via Técnica de Linearização Exata

17.2.A Descrição do Modelo Matemático Analisado Considera-se neste capítulo, um modelo dinâmico SIR epidemiológico simplicado (ZHONG, L. et al., 2020; Alves, 2006) nas seguintes hipóteses: não existe alteração da população dentro dos compartimentos devido a outras causas e considera-se que a doença confere imunidade após a recuperação e que a população não tem transmissibilidade, incluindo os infectivos recuperados e mortos. A população é dividida em três classes distintas: 1. os susceptíveis (S), que é a população saudável, mas vulnerável à infecção; 2. os infecciosos (I), a população infectada, ou seja, daqueles indivíduos que são capazes de transmitir a doença aos susceptíveis; 3. os infecciosos removidos (R), ou seja, daqueles que já foram infectados pela doença e morreram, ou se isolaram, ou ficaram permanentemente imunes à doença. Assim, em um instante de tempo t uma população é caracterizada pelas densidades S(t), I(t) e R(t), sendo N(t) = S(t) + I(t) + R(t). A densidade populacional das três classes é governada pelo seguinte sistema dinâmico não linear (ZHONG, L. et all, 2020; Alves, 2006), conforme a Figura 1:

β΄

Figura 1: O modelo SIR.

𝑆𝑆ሶ = −𝛽𝛽 ′ 𝑆𝑆𝑆𝑆

𝐼𝐼 ሶ = 𝛽𝛽 ′ 𝑆𝑆𝑆𝑆 − 𝛾𝛾𝛾𝛾

𝑅𝑅ሶ = 𝛾𝛾𝛾𝛾

(1)

𝑆𝑆 0 = 𝑆𝑆𝑜𝑜 , 𝐼𝐼 0 = 𝐼𝐼𝑜𝑜 = 1 e 𝑅𝑅 0 = 0,

sendo t o tempo em mês, β΄ a taxa de infecção, ou seja, a proporção de infectados por um infeccioso durante uma unidade de tempo; e γ a taxa de remoção, ou seja, a proporção na qual o número de infectados são transferidos para a população de recuperados.

415

É importante observar que em um modelo compartimental, esta classificação não significa divisão da população e nesta classe de modelos não há espaço e qualquer indivíduo pode estar em qualquer lugar a cada instante. Apenas os atributos são diferentes para cada indivíduo, ou seja, os indivíduos de qualquer classe estão homogeneamente misturados, de tal forma que qualquer indivíduo de uma classe pode estar em contato com qualquer outro indivíduo de outra classe a qualquer instante de tempo (Alves, 2006). Como N = S + I + R, derivando em relação ao tempo e somando as equações em (1), observa-se que: 𝑁𝑁ሶ = −𝛽𝛽 ′ 𝑆𝑆𝑆𝑆 + 𝛽𝛽 ′ 𝑆𝑆𝑆𝑆 − 𝛾𝛾𝛾𝛾 + 𝛾𝛾𝛾𝛾 = 0.

(2)

Portanto, de (2) N(t) é constante e igual ao seu valor inicial: 𝑁𝑁 = 𝑆𝑆𝑜𝑜 + 𝐼𝐼𝑜𝑜 .

(3)

Em (1), dividindo todas as equações por N, obtém-se: 𝑆𝑆ሶ −𝛽𝛽 ′ 𝑆𝑆𝑆𝑆 = 𝑁𝑁 𝑁𝑁

𝐼𝐼 ሶ 𝛽𝛽 ′ 𝑆𝑆𝑆𝑆 𝛾𝛾𝛾𝛾 = − 𝑁𝑁 𝑁𝑁 𝑁𝑁

(4)

𝑅𝑅ሶ 𝛾𝛾𝛾𝛾 = . 𝑁𝑁 𝑁𝑁

Em (4), introduzindo as variáveis: 𝑆𝑆 ; 𝑁𝑁 𝐼𝐼 b) 𝒾𝒾 = ; 𝑁𝑁

a) 𝓈𝓈 =

𝑐𝑐) 𝑟𝑟 =

(5)

𝑅𝑅 . 𝑁𝑁

essas razões expressam as frações de indivíduos suscetíveis, infectados e recuperados, respectivamente, e a dinâmica (4) pode ser escrita em termos destas frações como:

416

CAPÍTULO 17 - Análise de Um Modelo SIR do COVID 19 no Brasil via Técnica de Linearização Exata

𝑑𝑑𝓈𝓈 −𝛽𝛽 ′ 𝑆𝑆𝑆𝑆 = 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑁𝑁

𝑑𝑑𝑑𝑑 𝛽𝛽 ′ 𝑆𝑆𝑆𝑆 𝛾𝛾𝛾𝛾 = − 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑁𝑁 𝑁𝑁

(6)

𝑑𝑑𝑑𝑑 𝛾𝛾𝛾𝛾 = . 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑁𝑁

Das expressões (5), nota-se que: 𝓈𝓈 + 𝑖𝑖 + 𝑟𝑟 = 1 e

𝑟𝑟 = 1 − 𝓈𝓈 − 𝑖𝑖.

(7)

Introduzindo na dinâmica (6) a notação:

𝛽𝛽 ′ =

𝛽𝛽 , 𝑁𝑁

(8)

esta dinâmica se escreve como: 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑑𝑑𝑑𝑑

= − 𝛽𝛽𝓈𝓈𝓈𝓈

𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑑𝑑𝑑𝑑

= 𝛾𝛾𝛾𝛾.

𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑑𝑑𝑑𝑑

= − 𝛽𝛽𝓈𝓈𝓈𝓈

𝑑𝑑𝑑𝑑 = 𝛽𝛽𝓈𝓈𝑖𝑖 − 𝛾𝛾𝛾𝛾 𝑑𝑑𝑑𝑑

(9)

De (9), observa-se que a terceira equação que representa a fração de indivíduos recuperados é desacoplada do sistema pois r=1˗ ẟ˗ ⅰ . Desta forma, a dinâmica (9) assume a forma:

𝑑𝑑𝑑𝑑 = 𝛽𝛽𝓈𝓈𝑖𝑖 − 𝛾𝛾𝛾𝛾. 𝑑𝑑𝑑𝑑

(10)

Para descrever a incidência per capita ou também denominada força de infeção, introduz-se o parâmetro: 𝜆𝜆 = 𝛽𝛽𝛽𝛽,

(11)

sendo denominada de taxa de contato total da comunidade.

417

Note que de (7) e (11) tem-se que a fração de indivíduos recuperados tem expressão: 𝑟𝑟 = 1 − 𝓈𝓈 −

1 𝜆𝜆. 𝛽𝛽

(11-a)

Na dinâmica (10), não será utilizada a fração de indivíduos infectados e, sim, a força de infecção conforme (11), que está diretamente relacionada com a fração dos indivíduos infectantes. Desta forma, multiplicando a segunda equação de (10) por , esta dinâmica será descrita por: 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑑𝑑𝑑𝑑

= − 𝓈𝓈𝓈𝓈

(12)

𝑑𝑑𝑑𝑑 = −𝛾𝛾𝛾𝛾 + 𝛽𝛽𝛽𝛽𝓈𝓈 𝑑𝑑𝑑𝑑

Em (12), introduzindo a mudança na notação das variáveis: (13)

𝑥𝑥 = 𝓈𝓈, e 𝑦𝑦 = 𝜆𝜆

e de (11) e (13), esta dinâmica se escreve como: 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑑𝑑𝑑𝑑

= − 𝑥𝑥𝑥𝑥

(14)

𝑑𝑑𝑑𝑑 = −𝛾𝛾𝛾𝛾 + 𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽, 𝑑𝑑𝑑𝑑

sendo que x e y representam as frações de indivíduos suscetíveis e infectados, respectivamente. Note, além disso, que de (11-a) e (14), tem-se a relação entre as frações de indivíduos suscetíveis e infectados:

𝑥𝑥 +

1 𝑦𝑦 = 1 𝛽𝛽

(14-a)

Na forma matricial (14) pode ser expressa como: 𝑑𝑑𝑑𝑑 1 𝑑𝑑𝑑𝑑 = − 𝑥𝑥𝑥𝑥 −𝛾𝛾𝛾𝛾 + 𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽 + 0 𝑢𝑢 𝑡𝑡 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑑𝑑𝑑𝑑

൲

(15)

h(t) = ax +by a, b reais.

Em (15), u(t) representa uma entrada de controle para a dinâmica, podendo representar, por exemplo, o uso de uma máscara ou quarentena.

418

CAPÍTULO 17 - Análise de Um Modelo SIR do COVID 19 no Brasil via Técnica de Linearização Exata

17.3.A Forma Normal da Dinâmica Proposta Para análise do modelo proposto, será aplicada a técnica da linearização exata. Para tal é necessário a determinação de um difeomorfismo ψ(t), que transforma a dinâmica (15) em uma dinâmica equivalente, possibilitando a determinação da parte observável e não observável desta. Inicialmente, observa-se que o grau relativo da dinâmica (15) é r = 1. De fato, derivando a saída obtém-se: ሶ ℎ(𝑡𝑡) = 𝑎𝑎𝑥𝑥ሶ + 𝑏𝑏𝑦𝑦ሶ = − a𝑥𝑥𝑥𝑥 +𝑢𝑢 𝑡𝑡 + 𝑏𝑏 −𝛾𝛾𝛾𝛾 + 𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽 .

(16)

obtendo uma relação implícita entre a entrada u(t) e a saída h. Portanto, r = 1, sendo possível a análise da dinâmica interna e da dinâmica zero do sistema (15) [Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019]. Desta forma, existe um difeomorfismo ψ(t) no espaço de estados, cujo vetor de estados é dado pela mudança de coordenadas: (17)

(t) = 𝜇𝜇, 𝜓𝜓1 = ℎ, 𝜓𝜓1 ,

sendo h(t) a saída e uma solução do conjunto de equações diferenciais parciais (EDP) dado por [Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019]: 𝜕𝜕𝜓𝜓1 (𝒙𝒙,𝒚𝒚) 𝜕𝜕𝜕𝜕

𝛻𝛻𝜓𝜓1 ⋅ 𝑔𝑔(𝑥𝑥) = 0,

= 0.

(18)

Neste caso, basta tomar as coordenadas normais apresentadas a seguir: (t) = 𝑎𝑎𝑎𝑎 + 𝑏𝑏𝑏𝑏, 𝑐𝑐𝑐𝑐 , a, b, c reais não nulos.

(19)

A transformação linear ψ é um difeomorfismo, pois para Portanto, ψ é um difeomorfismo global [Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019]. Das Eq. (17) e (19) tem-se que: 1 𝑎𝑎

𝑥𝑥 = 𝜇𝜇 −

𝑏𝑏 𝜓𝜓 𝑎𝑎𝑎𝑎 1

1 𝑐𝑐

e 𝑦𝑦 = 𝜓𝜓1 ,

(20)

e portanto é inversível, com inversa: −1 𝜇𝜇, 𝜓𝜓1 =

1 𝜇𝜇 𝑎𝑎

−

𝑏𝑏 1 𝜓𝜓 , 𝜓𝜓 𝑎𝑎𝑎𝑎 1 𝑐𝑐 1

(21)

Das Equações (17) e (19), para a determinação da forma normal tem-se que:

419

𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑑𝑑𝑑𝑑 = −𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 − 𝑎𝑎 − 𝑏𝑏𝑏𝑏 𝑥𝑥𝑥𝑥 + 𝑎𝑎𝑎𝑎(𝑡𝑡ሻ 𝑑𝑑𝜓𝜓1 −𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 + 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑑𝑑𝑑𝑑 1 𝜇𝜇 𝑎𝑎

h(t) = 𝜇𝜇,

1 𝑎𝑎𝛽𝛽𝑐𝑐

(22)

𝑎𝑎 − 𝛽𝛽𝑏𝑏 𝜓𝜓1 = 1

A substituição das expressões (20) em (22) gera a dinâmica na forma normal [Isidori, 1995; Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019]: 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑏𝑏𝑏𝑏 𝑎𝑎 − 𝑏𝑏𝑏𝑏 𝑏𝑏 𝑎𝑎 − 𝑏𝑏𝑏𝑏 2 = − 𝜓𝜓1 − 𝜇𝜇𝜓𝜓1 + 𝜓𝜓1 + 𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑡𝑡 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑐𝑐 𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑎𝑎𝑐𝑐 2 𝑑𝑑𝜓𝜓1 𝛽𝛽 𝑏𝑏𝑏𝑏 2 = −𝛾𝛾𝜓𝜓1 + 𝜇𝜇𝜓𝜓1 − 𝜓𝜓 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑎𝑎 𝑎𝑎𝑎𝑎 1

h(t) = 𝜇𝜇,

1 𝜇𝜇 𝑎𝑎

1 𝑎𝑎𝛽𝛽𝑐𝑐

ቇ

(23)

(24)

𝑎𝑎 − 𝛽𝛽𝑏𝑏 𝜓𝜓1 = 1

Note que a equação (23) relaciona entrada e saída, correspondendo à parte externa do sistema, enquanto a equação (24) corresponde a parte interna, não dependendo da entrada u(t). Portanto, esta equação corresponde à parte não observável e não controlável da dinâmica (24) [Isidori, 1995; Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019]. A dinâmica interna de (23), (24) tem equação dada por [Isidori, 1995; Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019]: 𝑑𝑑𝜓𝜓1 𝛽𝛽 𝑏𝑏𝑏𝑏 2 = −𝛾𝛾𝜓𝜓1 + 𝜇𝜇𝜓𝜓1 − 𝜓𝜓 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑎𝑎 𝑎𝑎𝑎𝑎 1

(25)

ℎ 𝑡𝑡 = 𝜇𝜇.

A dinâmica zero é obtida quando y(t) = 0 para todo t > 0, o que implica µ(t) = 0 ∀t. Isto significa que existe uma subvariedade Mo no espaço de estados na qual a saída e suas derivadas são todas nulas, isto é, y(n) (t)=0∀t, e então os estados que se iniciam em Mo permanecem em Mo, daí, e , gerando o sistema dinâmico não linear, a seguir: 𝑑𝑑𝜓𝜓1 𝑏𝑏𝑏𝑏 2 = −𝛾𝛾𝜓𝜓1 − 𝜓𝜓 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑎𝑎𝑎𝑎 1

(26)

ℎ 𝑡𝑡 = 0.

420

CAPÍTULO 17 - Análise de Um Modelo SIR do COVID 19 no Brasil via Técnica de Linearização Exata

Esta dinâmica é importante para análise da estabilidade assintótica em torno dos pontos críticos, da dinâmica de equações (15) ou (23), (24) [Isidori, 1995; Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019]. Isto é o que será apresentado na próxima seção.

17.4.Determinação de Pontos Críticos e Análise da Estabilidade Assintótica Determinando os pontos críticos do sistema dinâmico de equação (15), prova-se que existem dois pontos críticos, a saber: 𝑃𝑃1 =

𝛾𝛾 ,0 𝛽𝛽

𝛾𝛾 , 𝛽𝛽 𝛽𝛽

𝑃𝑃2 =

1−

𝛾𝛾 𝛽𝛽

(27)

Em (27), introduzindo o parâmetro auxiliar: 𝑅𝑅𝑜𝑜 =

𝛽𝛽 , 𝛾𝛾

(28)

de (28), os pontos críticos P1 e P2 em (27) podem ser escritos da forma: 𝑃𝑃1 =

1 ,0 𝑅𝑅𝑜𝑜

𝑃𝑃2 =

1 , 𝛽𝛽 𝑅𝑅𝑜𝑜

1−

1 𝑅𝑅𝑜𝑜

(29)

O parâmetro é denominado o número de reprodutividade basal e é interpretado como sendo o número médio de infecções secundárias produzidas por um indivíduo infectado, quando ele é introduzido em uma população totalmente suscetível [Ogbunugafor, 2020; Hethcote, 2008]. Neste capítulo será efetuada a análise da natureza e estabilidade assintótica do ponto crítico Como este ponto encontra-se deslocado da origem, efetua-se a translação: 𝑥𝑥1 = 𝑥𝑥 −

𝑥𝑥 = 𝑥𝑥1 +

1 , 𝑅𝑅𝑜𝑜

𝑥𝑥2 = 𝑦𝑦;

𝑦𝑦 = 𝑥𝑥2 .

(30)

421

Das coordenadas (30), o sistema dinâmico (14), após a translação, se escreve como: 1 𝑑𝑑𝑥𝑥1 − 𝑥𝑥2 − 𝑥𝑥1 𝑥𝑥2 𝑅𝑅 𝑜𝑜 1 𝑑𝑑𝑑𝑑 = + 𝑢𝑢 𝑡𝑡 1 𝑑𝑑𝑥𝑥2 0 −𝛾𝛾 + 𝑥𝑥2 + 𝛽𝛽𝑥𝑥1 𝑥𝑥2 𝑅𝑅𝑜𝑜 𝑑𝑑𝑑𝑑

ℎ(𝑡𝑡) = 𝑎𝑎 𝑥𝑥1 +

(31)

1 + 𝑏𝑏𝑥𝑥2 . 𝑅𝑅𝑜𝑜

A dinâmica (31) necessita ser expressa em coordenadas normais para análise de sua dinâmica zero. Para tal, das equações (20), as coordenadas de translação em (30), estão relacionadas às coordenadas normais como: 𝑥𝑥1 =

1 𝜇𝜇 𝑎𝑎

−

𝑏𝑏 𝜓𝜓 𝑎𝑎𝑎𝑎 1

−

1 , 𝑅𝑅𝑜𝑜

1 𝑐𝑐

𝑥𝑥2 = 𝜓𝜓1 .

Portanto, de (32) tem-se que: 𝑑𝑑𝑑𝑑1 1 𝑏𝑏 = 𝜇𝜇ሶ − 𝜓𝜓ሶ 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑎𝑎 𝑎𝑎𝑎𝑎 1 𝑑𝑑𝑑𝑑2 𝑑𝑑𝑑𝑑

(32)

(33)

1 = 𝜓𝜓ሶ 1 𝑐𝑐

(34)

ℎ 𝑡𝑡 = 𝜇𝜇

Das equações em (23) e (24), o sistema dinâmico (33) e (34), em torno do ponto P1 pode ser expresso como: 𝑑𝑑𝑑𝑑1 1 𝑏𝑏 = − 𝜇𝜇𝜓𝜓1 + 2 𝜓𝜓12 + 𝑢𝑢(𝑡𝑡) 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑎𝑎𝑐𝑐 𝑑𝑑𝑑𝑑1 1 𝑏𝑏 = − 𝜇𝜇𝜓𝜓1 + 2 𝜓𝜓12 + 𝑢𝑢(𝑡𝑡) 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑎𝑎𝑐𝑐

(35)

ℎ(𝑡𝑡) = 𝜇𝜇.

Da dinâmica (35) interessa a dinâmica interna em coordenadas normais. Nota-se que de (34) a segunda equação de (35) pode ser escrita como: 𝑑𝑑𝑑𝑑2 𝑑𝑑𝑑𝑑

1 𝑑𝑑𝜓𝜓1 𝑐𝑐 𝑑𝑑𝑑𝑑

ℎ(𝑡𝑡) = 𝜇𝜇.

1 𝑐𝑐

𝛽𝛽 𝑎𝑎

−𝛾𝛾𝜓𝜓1 + 𝜇𝜇𝜓𝜓1 −

𝑏𝑏𝑏𝑏 2 𝜓𝜓 𝑎𝑎𝑎𝑎 1

(36)

Portanto de (36), a dinâmica interna e a dinâmica zero em torno de P1 são dadas por:

422

CAPÍTULO 17 - Análise de Um Modelo SIR do COVID 19 no Brasil via Técnica de Linearização Exata

𝑑𝑑𝜓𝜓1 𝑑𝑑𝑑𝑑

𝛽𝛽 𝑎𝑎

= −𝛾𝛾𝜓𝜓1 + 𝜇𝜇𝜓𝜓1 −

ℎ(𝑡𝑡) = 𝜇𝜇.

𝑏𝑏𝑏𝑏 2 𝜓𝜓 𝑎𝑎𝑎𝑎 1

(37)

𝑑𝑑𝜓𝜓1 𝑏𝑏𝑏𝑏 2 = −𝛾𝛾𝜓𝜓1 − 𝜓𝜓 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑎𝑎𝑎𝑎 1

(38)

h(t) = 0

Note que de (32), (38) a dinâmica zero satisfaz o PVI:

Assim, de (1), (3), (5), (11), (13), (20), (30) e

𝑑𝑑𝜓𝜓1 𝑏𝑏𝑏𝑏 2 = −𝛾𝛾𝜓𝜓1 − 𝜓𝜓 , 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑎𝑎𝑎𝑎 1 𝑐𝑐𝑐𝑐 ℎ 𝑡𝑡 = 0, 𝜓𝜓1 0 = . 𝑆𝑆𝑜𝑜 + 1

(39)

Observe que a equação (39), na variável procurada é uma equação de Bernoulli, que pode ser resolvida pela substituição da variável auxiliar cuja solução é dada pela família a um parâmetro de soluções: 𝜓𝜓1 = −

𝑏𝑏𝑏𝑏 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎

𝜓𝜓1 0 =

+ 𝐶𝐶𝑜𝑜 𝑒𝑒 𝛾𝛾𝛾𝛾

−1

sendo a, b, c, C0  ,

(40)

𝑐𝑐𝑐𝑐 . 𝑆𝑆𝑜𝑜 + 1

Usando a condição inicial em (40), determina-se o seguinte valor para C0: (41) Portanto: 𝜓𝜓1 = −

𝑏𝑏 𝑅𝑅 𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑜𝑜

1 𝑆𝑆𝑜𝑜 +1 𝑐𝑐 𝛽𝛽

𝑏𝑏 𝑎𝑎

+ 𝑅𝑅𝑜𝑜 𝑒𝑒 𝛾𝛾𝛾𝛾

−1

sendo a, b, c  ,

(42)

e lim 𝜓𝜓1 = −

𝑡𝑡 →+∞

𝑎𝑎𝑎𝑎 1 𝑏𝑏 𝑅𝑅𝑜𝑜

= 0.

Isto se deve ao fato de que nas coordenadas transladadas x1x2, tanto, a dinâmica interna é assintoticamente estável.

(43) . Por-

Esta informação é importante, pois pode ser utilizada para estabilizar localmente, em malha fechada, o sistema não linear (31) [Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019]. De fato, considerando-se o controle não linear:

423

𝜂𝜂 𝑥𝑥1 , 𝑥𝑥2 =

1 𝑎𝑎

1 𝑅𝑅𝑜𝑜

−

𝑎𝑎 + 𝑏𝑏 + 𝑏𝑏𝑏𝑏 𝑥𝑥2 − 𝑎𝑎 + 𝑏𝑏𝑏𝑏 𝑥𝑥1 𝑥𝑥2 − 𝜗𝜗 ,

(44)

sendo e ko escolhido de forma conveniente tal que p(λ) = λ + ko é um polinômio de grau um e tem raízes negativas, torna a malha fechada da dinâmica (31) assintoticamente estável em torno da origem [Slotini, 1991; Florentino, 2020: a, b; Reis 2014, 2015, 2017, 2019]. Nota-se que p(λ) = λ + ko tem raízes negativas se e somente se ko > 0. Uma observação importante é que de (30) e (32), como x2 =y e representa a fração de indivíduos infectados, a função (42), em coordenadas normais, permite a obtenção de uma expressão que dá esta fração. De fato, como: 𝑦𝑦 =

1 𝜓𝜓 𝑐𝑐 1

𝑦𝑦 =

1 𝑐𝑐

a fração de indivíduos infectados pode ser expressa por: −

𝑏𝑏 𝑅𝑅 𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑜𝑜

1 𝑆𝑆𝑜𝑜 +1 𝑐𝑐 𝛽𝛽

𝑏𝑏 𝑎𝑎

+ 𝑅𝑅𝑜𝑜 𝑒𝑒 𝛾𝛾𝛾𝛾

−1

sendo a, b, c  ,

(45)

sendo:

é o número de reprodutividade basal e é interpretado como sendo o número médio de infecções secundárias produzidas por um indivíduo infectado, quando ele é introduzido em uma população totalmente suscetível;

é a taxa de contato total da comunidade;

3. γ é a taxa de remoção. Agora, da equação (13), tem-se e de (11) Assim, da equação (45) tem-se que a força de infecção e a fração de indivíduos infectados são expressos pelas funções: 𝜆𝜆 = 𝑖𝑖 =

1 𝑐𝑐

1 𝛽𝛽𝛽𝛽

−

𝑏𝑏 𝑅𝑅 𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑜𝑜

−

1 𝑐𝑐

1 𝑆𝑆𝑜𝑜 +1 𝑐𝑐 𝛽𝛽

𝑏𝑏 𝑅𝑅 𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑜𝑜

𝑏𝑏 𝑎𝑎

+ 𝑅𝑅𝑜𝑜 𝑒𝑒 𝛾𝛾𝛾𝛾

1 𝑆𝑆𝑜𝑜 +1 𝑐𝑐 𝛽𝛽

𝑏𝑏 𝑎𝑎

−1

= 𝛽𝛽𝛽𝛽 sendo a, b, c ,

+ 𝑅𝑅𝑜𝑜 𝑒𝑒 𝛾𝛾𝛾𝛾

−1

sendo a, b, c  .

(46) (47)

Da Equação (5), , portanto, a Equação (47) pode ser usada para expressar a parcela de infectados da população, ou seja:

424

CAPÍTULO 17 - Análise de Um Modelo SIR do COVID 19 no Brasil via Técnica de Linearização Exata

𝑁𝑁 𝛽𝛽𝛽𝛽

𝐼𝐼 =

1 𝑐𝑐

−

𝑏𝑏 𝑅𝑅 𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑜𝑜

1 𝑆𝑆𝑜𝑜 +1 𝑐𝑐 𝛽𝛽

𝑏𝑏 𝑎𝑎

+ 𝑅𝑅𝑜𝑜 𝑒𝑒 𝛾𝛾𝛾𝛾

−1

sendo a, b, c  .

(48)

Da dinâmica (6), tem-se que a relação entre a taxa de recuperados e a parcela da população infectada é expressa por: 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑑𝑑𝑑𝑑

𝛾𝛾𝛾𝛾 . 𝑁𝑁

𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑑𝑑𝑑𝑑

𝛾𝛾 𝛽𝛽 ′ 𝑐𝑐

−

𝑏𝑏 𝑅𝑅 𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑜𝑜

+ 𝐶𝐶𝑜𝑜 𝑒𝑒 𝛾𝛾𝛾𝛾

𝛾𝛾 ‫׬‬ 𝛽𝛽 ′ 𝑐𝑐

−

𝑏𝑏 𝑅𝑅 𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑜𝑜

+ 𝐶𝐶𝑜𝑜 𝑒𝑒 𝛾𝛾𝛾𝛾

(49)

A substituição de (48) em (49) e da Equação (9), como variáveis separáveis e expressa por: −1

sendo a, b, c  .

a EDO (49) é de

(50)

Portanto, de (50), tem-se que a parcela que expressa a população removida é dada pela integral: 𝑟𝑟 =

−1

𝑑𝑑𝑑𝑑 sendo a, b, c  ,

(51)

cuja solução é dada pela expressão: 𝑟𝑟(𝑡𝑡) =

1 𝑙𝑙𝑙𝑙 𝛽𝛽 ′ 𝑐𝑐𝑐𝑐

−

𝑏𝑏 𝑅𝑅 𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑜𝑜

+ 𝐶𝐶𝑜𝑜 𝑒𝑒 𝛾𝛾𝛾𝛾 + 𝐶𝐶1 , sendo C1  .

(52)

Da equação (1), como R(0) = 0, tem-se a densidade populacional de removidos que é dada por:

𝑟𝑟(𝑡𝑡) =

1 −𝑏𝑏𝑅𝑅𝑜𝑜 +𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑜𝑜 𝑒𝑒 𝛾𝛾𝛾𝛾 𝑙𝑙𝑙𝑙 𝛽𝛽 ′ 𝑐𝑐𝐶𝐶𝑜𝑜 𝑏𝑏𝑅𝑅𝑜𝑜

(53)

sendo C0 dado pela expressão:

𝐶𝐶𝑜𝑜 =

1 𝑆𝑆𝑜𝑜 +1 𝑏𝑏 + 𝑅𝑅𝑜𝑜 𝑐𝑐 𝛽𝛽 𝑎𝑎

sendo a, b, c .

(54)

17.5.Simulações Numéricas As Figuras 2 e 3 apresentam a dinâmica do sistema de equações transladado (31) para o primeiro ponto de equilíbrio P1, porém ilustrado de volta nas coordenadas físicas iniciais, isto é, em termos das variáveis que representam as taxas de pessoas suscetíveis, infectadas e recuperadas, para condições de controle distintas.

425

Considerou-se uma população aproximadamente igual a 220.000.000 de habitantes, como é o caso do Brasil, para apenas 1 infectado no início da pandemia, de modo que a taxa inicial de infectados seja 1/220.000.000, bem como nenhum recuperado. Os parâmetros de simulação adotados, conforme a Tabela 1, foram baseados em dados que refletem a realidade brasileira [GDISPEN, 2020]. Dois casos de controle foram abordados: o primeiro, considerando uma entrada de controle menos intensa, de modo a refletir o cenário real do Brasil. O segundo, considerando a mesma entrada, porém de maior intensidade em módulo. A natureza física dessa entrada não é discutida em detalhes neste trabalho, porém pode implicar, por exemplo, em medidas de distanciamento social, uso de máscaras, ou mesmo aplicação de vacinas contra o coronavírus.

Tabela 1. Valores de parâmetros Parâmetro

ko*

Valor

0,3077

1/5,2

0,00025

0,005

Figura 2: Dinâmica do modelo SIR para os casos suscetíveis, infectados e recuperados no domínio do tempo, considerando uma entrada de controle menos expressiva (ko), de modo a simular o cenário real do Brasil.

Note que, para a primeira situação, Figura 2, o número de infectados atinge um pico após aproximadamente 5,5 meses, atingindo cerca de 2,5% da população. Caso nenhuma entrada de controle fosse aplicada (isto é, cenário onde nenhuma medida de isolamento ou precaução fosse tomada), esse número poderia chegar a aumentar para aproximadamente 5 a 10%, por exemplo.

426

CAPÍTULO 17 - Análise de Um Modelo SIR do COVID 19 no Brasil via Técnica de Linearização Exata

Para a segunda situação, Figura 3 – a) e b), observa-se que houve um aumento do módulo da força de controle, considerando-se o aumento do valor do parâmetro ko na expressão (44), descrito na Tabela 1 como ko*, leva a um achatamento expressivo da curva de infectados. Isto pode ser observado mediante a Figura 3 – b), o que implica em, virtualmente, número zero de infectados. Estes resultados mostram o quão importante se torna, na prática, medidas de controle como uso de máscaras, vacinação, quarentena, isolamento social etc, mesmo que estes resultados sejam provenientes de um modelo dinâmico epidemiológico simplificado.

Figura 3 – a), b): Dinâmica do modelo SIR para os casos suscetíveis, infectados e recuperados no domínio do tempo, considerando uma entrada de controle mais expressiva (ko*), de modo a simular o cenário ideal no Brasil, onde não haveria, virtualmente, nenhum caso fatal.

427

17.6.Conclusões Efetuou-se, neste capítulo, um estudo de uma dinâmica SIR para análise epidêmica do COVID-19, aplicada ao cenário Brasileiro. A análise foi efetuada mediante a técnica da linearização exata, visando um melhor entendimento do processo epidemiológico do SARS-CoV-2, aqui no Brasil. O objetivo deste estudo é fornecer subsídios para que este procedimento possa ser aplicado a modelos mais completos, levando em conta isolamento social, quarentena, interações entre as diversas categorias, a importância das infecções não documentadas, o papel da mobilidade na propagação precoce da doença e o potencial de rastreamento de contato como solução. Foram abordados dois tipos de controle: o primeiro, considerando uma entrada menos intensa, de modo a refletir o cenário real do Brasil. O segundo, considerando a mesma entrada, porém de maior intensidade em módulo. A natureza física dessa entrada de controle não é discutida em detalhes neste trabalho, porém pode implicar, por exemplo, em medidas de distanciamento social, uso de máscaras, ou mesmo aplicação de vacinas contra o coronavírus. Apesar da dinâmica adotada ser simplificada, a importância da aplicação de um controle pôde ser observada, conforme as simulações efetuadas. Observou-se, conforme a Figura 2, que o número de infectados atinge um pico após aproximadamente 5,5 meses, atingindo cerca de 2,5% da população. Caso nenhuma entrada de controle fosse aplicada, isto é, em um cenário em que nenhuma medida de isolamento ou precaução fosse tomada, esse número poderia chegar a aumentar para aproximadamente 5 a 10%, por exemplo. Observou-se também que aumentando o módulo da força de controle, na Figura 3 – a) e b), acarreta um achatamento expressivo da curva de infectados, o que implica em, virtualmente, esse número estar muito próximo de zero. Para trabalhos futuros, pretende-se finalizar a análise do outro ponto crítico deste sistema não linear, além de se efetuar uma análise de um modelo epidemiológico no qual se considera isolamento social, quarentena, interações entre as diversas categorias, a importância das infecções não documentadas, o papel da mobilidade na propagação precoce da doença e o potencial de rastreamento de contato como solução.

428

CAPÍTULO 17 - Análise de Um Modelo SIR do COVID 19 no Brasil via Técnica de Linearização Exata

17.7. Referências Bibliográficas Alves, D., Gagliardi, F. H. (2006) Técnicas de Modelagem de Processos Epidêmicos e Evolucionários, Notas em Matemática Aplicada, SBMAC, SC, Brasil, 2006. Backer J. A., D. Klinkenberg, and J. Wallinga (2020), Incubation period of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) infections among travellers from Wuhan, China, 20–28 January 2020. Eurosurveillance 25: 2000062. Bailey, N. T. J. “The Mathematical Theory of Infectious Diseases and its applications”, Griffin, London, 1975. Backer J. A., D. Klinkenberg, and J. Wallinga (2020), Incubation period of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) infections among travellers from Wuhan, China, 20–28 January 2020. Eurosurveillance 25: 2000062. Cai J., W. Sun, J. Huang, M. Gamber, J. Wu, et al (2020), Indirect Virus Transmission in Cluster of COVID-19 Cases, Wenzhou, China, 2020. Emerg. Infect. Dis. 26. https://doi.org/10.3201/eid2606.200412 Cowling B. J., and G. M. Leung (2020), Epidemiological research priorities for public health control of the ongoing global novel coronavirus (2019-nCoV) outbreak. Eurosurveillance 25. Ferguson N., et al (2020), Report 9: Impact of non-pharmaceutical interventions (NPIs) to reduce COVID19 mortality and healthcare demand Florentino, H., O, Cantane, D. R, Reis, C. A., Cólon, D., Rosa, S. R F. (2020 - a) “Exact Linearization Techniques to Analyze the Population Dynamics of the Dengue Fever Vector”. IFMBE Proceedings. 81ed.Coimbra: Springer International Publishing, v. 76, p. 1249-1255. Florentino, H. O., Cantane, D. R., Santos, F. L.P., Reis, C. A., Pato, M. V., Jones, D, Cerasuolo, M., Oliveira, R. A., Lyra, L.G. (2018 - b). “Genetic Algorithm for Optimization of The Aedes Aegypti Control Strategies”. Pesquisa Operacional (Online), V. 38, p. 389-411, 2018. GDISPEN (2020). A Evolução epidêmica do COVID-19 – Modelo SIR. GDISPEN – Grupo de Dispersão de Poluentes & Engenharia Nuclear da UFPel, Disponível em: https://wp.ufpel.edu.br/fentransporte/2020/04/09/a-evolucao-epidemica-do-covid-19-modelo-sir/. Acesso em: 05, out. 2020.

429

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430

CAPÍTULO 17 - Análise de Um Modelo SIR do COVID 19 no Brasil via Técnica de Linearização Exata

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431

Lista de Simbolo COVID-19: síndrome respiratória aguda grave coronavírus 2; SARS, CoV-2: vírus causador da COVID 19;

S: população saudável mas vulnerável à infecção; I: população infectada, ou seja, daqueles indivíduos que são capazes de transmitir a doença aos susceptíveis;

R: populações que já foram infectadas pela doença e morreram, ou se isolaram, ou ficaram permanentemente imunes à doença;

N(t) = S(t) + I(t) + R(t): densidade populacional total;

𝑆𝑆(0) = 𝑆𝑆𝑜𝑜, 𝐼𝐼(0) = 𝐼𝐼𝑜𝑜 = 1 e 𝑅𝑅(0) = 0: condições iniciais em cada segmento das populações;

t: o tempo em mês;

𝛽𝛽′: a taxa de infecção, ou seja, a proporção de infectados por um infeccioso durante uma unidade de tempo;

: taxa de remoção, ou seja, a proporção na qual o número de infectados são transferidos para a população de recuperados;

𝓈𝓈𝓈 𝒾𝒾𝒾 𝑟𝑟𝑟𝑟frações de respectivamente;

indivíduos

suscetíveis,

infectados

recuperados,

𝛽𝛽 = 𝑁𝑁𝑁𝑁′: taxa de contato total da comunidade;

𝜆𝜆 = 𝛽𝛽𝛽𝛽: variável que representa a força de infecção; 𝑥𝑥𝑥 fração de indivíduos suscetíveis;

𝑦𝑦𝑦 variável que representa a força de infecção;

a : constante real qualquer;

b : constante real qualquer;

𝑅𝑅𝑜𝑜: número de reprodutividade basal; 𝑃𝑃𝑖𝑖 , 𝑖𝑖 = 1, 2: Pontos críticos;

(t) : difeomorfismo;

 ,1 (t) : coordenadas normais;

u(t): entrada do sistema; h(t): saída do Sistema; r: grau relativo do Sistema; (𝑥𝑥1, 𝑦𝑦1): sistemas de coordenadas após translação do ponto crítico 𝑃𝑃1; Ci, i = 1, 2 : constantes de integração; 𝜂𝜂𝜂 entrada de controle não linear; 𝜗𝜗𝜗 entrada auxiliar de controle;

432

CAPÍTULO 17 - Análise de Um Modelo SIR do COVID 19 no Brasil via Técnica de Linearização Exata

Mo :

Subconjunto do espaço de estados tal que a saída correspondente é

identicamente nula (associado à dinâmica interna); K0: Constante real.

Lista de Siglas OMS - Organização Mundial da Saúde;

OPAS - Organização Pan-Americana da Saúde.

433

POSFÁCIO Ao ser convidada para escrever estas páginas, o primeiro sentimento que me veio foi a gratidão, pela oportunidade de emitir a minha opinião sobre esta prima obra. Em seguida, um sentimento de honra por se tratar de um trabalho multi-institucional, construído a muitas mãos, mas organizado à quatro mãos de mentes brilhantes que fizeram nascer de um ideal esta obra igualmente brilhante. Para mim, a leitura foi como uma canção, com melodia, ritmo e uma mensagem. O desenrolar dos tópicos flui de maneira harmoniosa, em linguagem clara, capaz de dilatar a compreensão do leitor acerca da realidade da tecnologia na área da saúde. Ao mesmo tempo esta obra desmistifica um pouco a complexidade aparente, mas também real dos assuntos tecnológicos. Esta belíssima obra revela o quão pluricultural é a tecnologia e deixa também uma mensagem muito viva sobre o seu papel como importante estratégia de solução para a saúde, tanto no presente como no futuro, com perspectiva de alcance exponencial de sua aplicabilidade na área da saúde. Os autores trouxeram de maneira sutil em todas as entrelinhas e linhas, ao longo de todo o trabalho, o quanto a tecnologia pode e deve se relacionar com o ser humano de uma forma construtiva, com suas melhores aplicações pelo ser humano e para o ser humano, de forma a se atingir uma, por assim dizer, maturidade tecnológica para que todos os recursos presentes e que avançam a cada dia possam ser bem usados a favor da vida. A maneira didática com que os capítulos foram dispostos facilitou o aproveitamento da leitura e, ao mesmo tempo, a tornou muito prazerosa. Chama a atenção as soluções tecnológicas inovadoras muito bem apresentadas nos capítulos 2 e 9 para o tratamento do Diabetes mellitus, uma das doenças crônicas não transmissíveis de maior impacto na saúde pública mundial. Igualmente importante são os benefícios da aplicação da tecnologia como uma solução a mais nas áreas de cardiologia, neurologia, infectologia e reabilitação, descritos nos capítulos 6, 5, 4, 15 e 12. As doenças cardíacas e neurológicas estão entre as que mais causam mortalidade e morbidade ao ser humano. Os autores apresentaram ainda nos capítulos 13 e 14 a importante contribuição da tecnologia na integração de dados, bem como no diagnóstico das doenças, por meio da patologia digital, apresentando de forma realmente transformadora soluções inovadoras no manejo de imagens e dados, trazendo mais facilidade, rapidez e segurança. De forma a consolidar a importância da tecnologia aplicada à saúde, os capítulos 16 e 17 apresentaram soluções importantes no auxílio ao enfrentamento da pandemia decorrente

do vírus SARS-Cov-2 que causa a doença COVID-19. Os autores trouxeram também, nos capítulos 7 e 8, a grande importância da aplicação de tecnologias inovadoras no campo da pesquisa. Além disso, os autores dedicaram um capítulo para discorrerem sobre a importância de se avaliar os programas de pós-graduação voltados para a área de tecnologia aplicada à saúde, bem como observar o perfil dos egressos de tais programas. Percebe-se a seriedade com que os autores tratam o tema, pois para que a consolidação da área tecnológica voltada para a saúde e sua consequente aplicação cada vez maior é fundamental que os programas sejam fortalecidos e reconhecidos em suas origens e entre seus pares. Nos capítulos 10 e 11 observamos também a aplicação da tecnologia na promoção da saúde e bem estar, denotando o imenso leque de possibilidades de aplicação da tecnologia à saúde. De maneira muito didática e feliz, os dois primeiros capítulos foram reservados para discorrer sobre os conceitos e as questões éticas e regulatórias que envolvem a tecnologia aplicada à saúde, o posicionamento destes dois assuntos logo no início motiva o leitor a seguir adiante com muito mais entusiasmo. Em resumo, o que posso dizer é que é uma obra prima, de grande relevância, em que os autores, já brilhantes em suas atuações e longa experiência na área, exploraram o vasto campo da saúde humana onde há oportunidade de soluções tecnológicas inovadoras, que já é o tempo presente que vivemos e que é também uma esperança de um futuro próximo promissor, em que a relação do ser humano com a tecnologia seja sempre pautada pela ética, para manter a dignidade e a vida.

Fátima Mrué Secretaria Municipal de Saúde de Goiânia