Ubiquitous Computing or Pervasive Computing is a new paradigm that aims to provide information and communication technology accessible anywhere, by anyone, available anytime, where computational resources should be integrated into the physical environment in a transparent manner. One of the areas of research on pervasive computing infrastructure is related to hospital settings, because of the characteristics of mobility, collaboration and interruption. In this context, the ClinicSpace project, under development at GMob / PPGI / UFSM, uses the concepts of Pervasive Computing to help physicians while performing their tasks in an hospital settings. The goal is to allow doctors to customize the execution of their tasks, which are managed by a middleware in a pervasive environment. Medical work is highly collaborative because of specialist nature of treatments: physicians from different specialties need to collaborate across time and space. Another important aspect to note is characteristic of the asynchronous communication between these professionals, for example, when changing shift. This thesis presents a Collaboration Service created to support asynchronous collaboration among professionals through the delegation of tasks that are not yet complete, integrated to architecture of the ClinicSpace project. Currently, most studies that focus the collaborative aspects in hospital settings with a base of a pervasive middleware have focused on synchronous collaboration, with several efforts to create mechanisms to help, especially in diagnostics, physically distributed teams. Unlike these approaches, this thesis focuses on the characteristics of asynchronous collaboration in hospital settings, always with central vision in the doctor and the particular way of executing their medical activity. An analysis of the applications performance was made after the modifications to the architecture of ClinicSpace project and the conclusion was that after the introduction of a caching mechanism for the tasks, changes in the architecture remained a performance in the execution of applications in pervasive environment, similar than what they had before the modifications. / A Computação Ubíqua (Ubiquitous Computing) ou Pervasiva (Pervasive Computing) é um novo paradigma computacional que objetiva prover tecnologia de informação e comunicação em qualquer lugar, acessível por qualquer pessoa, disponível o tempo todo, onde os recursos computacionais devem estar integrados ao ambiente físico de forma transparente. Uma das áreas de pesquisa sobre infraestrutura computacional pervasiva está relacionada a ambientes clínicos, devido às características de mobilidade, interrupção e colaboração. Dentro deste contexto, o projeto ClinicSpace, em desenvolvimento no GMob / PPGI / UFSM, utiliza os conceitos de Computação Pervasiva para auxiliar os médicos na execução de suas tarefas em um ambiente hospitalar. O objetivo é permitir aos médicos a personalização da execução de suas tarefas, que são gerenciadas por uma infraestrutura computacional em um ambiente pervasivo. O trabalho clínico é altamente colaborativo devido à natureza especialista do tratamento: médicos de diferentes especialidades precisam colaborar através do tempo e espaço. Outro aspecto importante a ser observado é a característica assíncrona da comunicação entre esses profissionais, como por exemplo, em uma troca de turno. Este trabalho apresenta o Serviço de Colaboração criado para dar suporte à colaboração assíncrona entre os profissionais da área da saúde através da delegação de tarefas que ainda não foram concluídas, de forma integrada à arquitetura do projeto ClinicSpace. Atualmente, a maioria dos trabalhos que abordam os aspectos colaborativos de ambientes clínicos com suporte de uma infraestrutura computacional pervasiva tem o foco na colaboração síncrona, com vários esforços para a criação de mecanismos para auxiliar, principalmente, os diagnósticos em equipes fisicamente distribuídas. Diferente destas abordagens, este trabalho observa as características assíncronas da colaboração em ambientes hospitalares, sempre com a visão central no clínico e sua forma particular de executar a atividade médica. Foi feita uma análise de desempenho das aplicações após as modificações realizadas na arquitetura do projeto ClinicSpace e a conclusão foi que, após a introdução de um mecanismo de cache para as tarefas, as alterações na arquitetura mantiveram um desempenho na execução das aplicações no ambiente pervasivo, semelhante ao que se tinha antes das modificações.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The research in Pervasive Computing have directed their efforts to the modeling and development of programmable and interactive environments, able to assist users in their daily activities. The Systems Group of Mobile Computing (gMob) of Federal University of Santa Maria, developed the project ClinicSpace, a system to aid clinical tasks in hospitals based on Pervasive Computing technologies. On the other hand, the Affective Computing, which is a relatively new field of research in computer science, came up with the proposal to identify and synthesize human feelings in machinery, in order to make the interaction with computing devices more enjoyable and less frustrating. Given that pervasive systems work with context information to adapt their applications according to user needs, it becomes feasible through the Affective Computing, identify emotional characteristics of a person for this type of information can be used as context element, making the adjustment more precise applications pervasive. In this context, this research proposes a model of acquisition of affective context using techniques of inference of stress from psychological tools, emotional self-analysis and stressful classification of clinical tasks. Integrating the concepts of Affective Computing and Pervasive Computing, this model aims to classify the state of stress of the users of ClinicSpace and use it as an affective context, increasing the wealth of contextual information used in this system. To develop the proposed model, studies were performed on the Perceived Stress Scale (PSS), responsible for identifying stress in an individual, the use of AffectButtons to identify the user s emotional state, and the development of a questionnaire, applied to health care professionals to identify and classify the degree of stress of clinical activities. Based on these three approaches was possible to develop a classification model of stress for ClinicSpace users (doctors). To validate the proposal, was implemented a prototype of Affective Context Service for architecture ClinicSpace, which was tested in the Annas Dias Hospital (Ibirubá - RS). The results showed that the model proposed in this work is able to classify the state of stress for clinicians that this type of information can be used as an element of context in pervasive systems. / As pesquisas na área da Computação Pervasiva têm direcionado seus esforços para a modelagem e desenvolvimento de ambientes programáveis e interativos capazes de auxiliar os usuários em suas atividades rotineiras. O Grupo de Sistemas de Computação Móvel (GMob) da Universidade Federal de Santa Maria, desenvolve o projeto ClinicSpace, um sistema de auxílio à tarefas clínicas em ambientes hospitalares baseado em tecnologias da Computação Pervasiva. Por outro lado, a Computação Afetiva, que é um campo de pesquisa relativamente novo na informática, surgiu com a proposta de identificar e sintetizar sentimentos humanos em máquinas, com a finalidade de tornar a interação com dispositivos computacionais mais agradável e menos frustrante. Tendo em vista que sistemas pervasivos trabalham com informações de contexto para adaptar suas aplicações de acordo com as necessidades do usuário, torna-se viável através da Computação Afetiva, identificar características emocionais de uma pessoa para que esse tipo de informação possa ser usada como dados de contexto, tornando a adaptação das aplicações pervasivas mais precisas. Neste contexto, o presente trabalho propõe um modelo de aquisição de contexto afetivo utilizando técnicas de inferência de estresse a partir de ferramentas psicológicas, autoanálise emocional e classificação estressora de tarefas clínicas. Integrando os conceitos de Computação Afetiva e Computação Pervasiva, este modelo visa classificar o estado de estresse dos usuários do ClinicSpace e utilizá-lo como elemento de contexto afetivo, aumentando a riqueza de informações de contexto utilizadas neste sistema. Para o desenvolvimento do modelo proposto, foram realizados estudos sobre a Escala de Estresse Percebido (PSS Perceived Stress Scale), responsável pela identificação de estresse em um indivíduo, o uso de AffectButtons para identificar o estado emocional do usuário, e o desenvolvimento de um questionário, aplicado em profissionais da área da saúde, para identificar e classificar o grau de estresse de atividades clínicas. Com base nessas três abordagens foi possível elaborar um modelo de classificação de estresse para os usuários do ClinicSpace (médicos). Para validar a proposta, foi implementado um protótipo de Serviço de Contexto Afetivo para a arquitetura ClinicSpace, que foi testado no Hospital Annas Dias (Ibirubá RS). Os resultados mostraram que o modelo proposto neste trabalho é capaz de classificar o estado de estresse de profissionais clínicos para que este tipo de informação possa ser utilizado como elemento de contexto em sistemas pervasivos.