Itabirito

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https://repositorio.ifmg.edu.br/handle/20.500.14387/807

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Navegando Itabirito por Autor "Giancoti, Paula Caroline Pego Sales"

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    Sistema para identificação e monitoramento das características de crises epilépticas integrado ao aplicativo Telegram
    (2024-08-07) Giancoti, Paula Caroline Pego Sales; Mestre Gabriel Cambraia Soares
    Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um protótipo para a detecção e predição de crises epilépticas, com o objetivo de melhorar a qualidade de vida das pessoas com epilepsia (PCE). A epilepsia é uma condição neurológica que afeta milhões de pessoas em todo o mundo e frequentemente requer monitoramento contínuo devido ao risco de crises súbitas e debilitantes. O objetivo principal deste projeto é criar um dispositivo capaz de identificar crises epilépticas por meio da análise de biomarcadores, principalmente a variação do batimento cardíaco, e complementarmente via autorrelato. O sistema deverá registrar informações que corroborem para a classificação dos tipos de crise, além de emitir alertas sonoros e enviar mensagens ao Telegram. O protótipo utiliza sensores para monitorar o batimento cardíaco, detectando alterações significativas que precedem ou ocorrem durante uma crise. Dados sobre enrijecimento muscular e movimentações também são coletados para auxiliar na classificação do tipo de crise. A comunicação entre o dispositivo e os cuidadores é facilitada pelo aplicativo Telegram, uma plataforma de mensagens amplamente utilizada no mundo, permitindo o envio imediato de alertas e relatórios detalhados sobre as crises. Os métodos aplicados incluem a utilização de microcontroladores de baixo custo e fácil programação, integrados com sensores fisiológicos para coleta de dados em tempo real. A detecção de crises aciona alertas sonoros e o envio de notificações instantâneas para um grupo do Telegram, que pode incluir familiares, cuidadores e profissionais de saúde. Esse sistema garante uma resposta rápida em situações de emergência, aumentando a segurança das PCE. Os resultados mostram que o dispositivo é capaz de identificar simulações de crises epilépticas de forma eficaz e emitir alertas em tempo hábil. A análise dos dados coletados possibilita um diagnóstico mais preciso, permitindo ajustes personalizados no tratamento. A capacidade de predição de crises com antecedência de alguns segundos ou minutos proporciona maior autonomia às PCE, reduzindo o impacto social e psicológico das crises inesperadas. Conclui-se que o desenvolvimento deste protótipo representa um avanço significativo no monitoramento de crises epilépticas. A integração com o Telegram facilita a comunicação rápida e eficiente entre o dispositivo e os cuidadores, contribuindo para intervenções médicas mais ágeis e a prevenção de complicações severas, como a morte súbita por epilepsia (Sudep). Futuras melhorias incluirão a miniaturização do dispositivo, a implementação de sensores mais precisos e a realização de testes clínicos para validar sua eficácia em ambientes hospitalares e domiciliares.