Shubhangi Rathkanthiwar / YOGESH KALE
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O livro 'Um sistema de saúde inteligente: Reduzir as falsas previsões de doenças crónicas utilizando a IoT e a aprendizagem automática' apresenta um sistema inovador e rentável de Monitorização Ambulatória da Pressão Arterial (IABPM) baseado na IoT que visa o rastreio em tempo real e a deteção precoce de Doenças Cardíacas Crónicas (CHD). Aproveita os sensores vestíveis e a integração na nuvem para registar a pressão arterial e os dados de pulso ao longo do dia, melhorando a mobilidade e os cuidados do paciente. O sistema aplica algoritmos de ML como Naïve Bayes, KNN, Árvore de Decisão, SVM e XGBoost a conjuntos de dados clínicos (SMHRCE e Kaggle) para prever as pontuações de alerta precoce (EWS). O modelo proposto apresenta uma elevada precisão (até 99,85%) e ajuda a reduzir os custos dos cuidados de saúde, a apoiar uma intervenção proactiva e a melhorar a precisão do diagnóstico. O projeto preenche as lacunas dos sistemas tradicionais de MAPA, oferecendo monitorização contínua, alertas automáticos e acessibilidade à nuvem - abrindo caminho para uma melhor gestão das doenças crónicas através da integração tecnológica.