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.

The health systems of the future point to the use of pervasive computing, which aims to help users in their daily activities. Accordingly, we seek to make the systems more oriented to end-user, reducing the distance between how the user performs activities and modeling these in information to a Health s system, providing to the doctor services that meet the requirements as proactivity and the context which his activities are performed. To meet these requirements, the project ClinicSpace (which aims to assist clinicians in their clinical activities) prototyped a software architecture that is developed from the point of view of the user (doctor), oriented to clinical activities, context-aware, based on mobile and pervasive technologies, using techniques of end-user s programming. Identify the elements that act / participate in the context of clinical activities in an automated way and adapt the information from the identification process are goals of this dissertation. Thus was created a model of contextualized identification that guided the development of an architecture, resulting in the identification service to ClinicSpace. Through an XML structure and the use of tags QRCodes was possible to identify and distinguish the elements known and not known for the architecture ClinicSpace and, with the adaptation module, contextualize this information. Impact tests were performed to validate the solution and allow to improvement and refinement it to use in ClinicSpace. / Os sistemas de saúde do futuro apontam para o uso da computação pervasiva, a qual visa auxiliar o usuário em suas atividades cotidianas. Nesse sentido, busca-se deixar os sistemas mais orientados ao usuário-final, diminuindo a distância entre a forma como o usuário realiza suas atividades e a modelagem destas nos Sistemas de Informação em Saúde, disponibilizando ao médico serviços que atendam a requisitos como pró-atividade e o contexto em que as atividades são executadas. Para atender tais requisitos, o projeto ClinicSpace (que visa auxiliar o médico em suas atividades clínicas) prototipa uma arquitetura de software que é desenvolvida sob o ponto de vista do usuário (médico), orientada às atividades clínicas, consciente do contexto, baseada em tecnologias móveis e pervasivas, utilizando técnicas da programação do usuário-final. Identificar os elementos que atuam/participam do contexto das atividades clínicas de forma automatizada e adaptar as informações advindas do processo de identificação são objetivos dessa dissertação. Assim, foi criado um modelo de identificação contextualizada que orientou o desenvolvimento de uma arquitetura, originando o serviço de identificação no ClinicSpace. Através de uma estrutura XML e a utilização de tags QRCodes foi possível identificar e distinguir os elementos conhecidos e os não conhecidos pela arquitetura ClinicSpace e, com o módulo de adaptação da informação, contextualizar essas informações. Testes de impacto foram realizados, a fim de validar a solução e permitir o seu refinamento e melhoramento para uso no ClinicSpace.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Currently, we seek to make the systems more oriented to end-user, reducing the distance between how the user carries out its activities and modeling these in Information Systems in Health, the doctor providing adaptive and personalized forms of use, configuration and control system, based on historical usage, or a profile. To meet these requirements, the project ClinicSpace, prototyped a software architecture that is developed from the point of view of the user (doctor), led to clinical activities, context-aware, based on mobile technologies and pervasive, and uses the techniques of programming end-user. Identify the context that affects an activity within a hospital clinic, and identify ways to express your doctor interest in a particular context, linking context to their daily activities, are the goals of this dissertation. From the identification of some basic elements of context, including the patient, device and environmental resources, was created to describe this ontological domain to be associated with clinical tasks modeled by the doctor. For introduce context associated with the tasks in the architecture ClinicSpace, changed the editing interface tasks of architecture. Moreover, various departments of the subsystems involved have been re-implemented in architecture, highlighting the Access Service Task, which was re-implemented to support the loading of the ontology that describes the tasks and context, and thus provide structures computational (objects Java) to use the Interface Editing Tasks and Context used by the doctor. Load tests were conducted to identify the impact that the solution used in the architecture introduces ClinicSpace allowing refine it and refine it for use by the system. / Atualmente, busca-se deixar os sistemas mais orientados ao usuário-final, diminuindo a distância entre a forma como o usuário realiza suas atividades e a modelagem destas nos Sistemas de Informação em Saúde, disponibilizando ao médico formas adaptativas e personalizadas de utilização, configuração e controle do sistema, baseadas em um histórico de uso ou em um perfil. Para atender tais requisitos, o projeto ClinicSpace prototipa uma arquitetura de software que é desenvolvida sob o ponto de vista do usuário (médico), orientada às atividades clínicas, consciente do contexto, baseada em tecnologias móveis e pervasivas, e utiliza técnicas da programação do usuário-final. Identificar o contexto que afeta uma atividade clinica dentro de um hospital, bem como identificar formas de o médico expressar seu interesse em um determinado contexto, associando contexto às suas atividades diárias, são os objetivos desta dissertação. A partir da identificação de alguns elementos básicos de contexto, entre eles paciente, dispositivo e recursos ambientais, foi criado a descrição ontológica deste domínio para ser associado às tarefas clínicas modeladas pelo médico. Para introduzir contexto associado às tarefas na arquitetura ClinicSpace, foi alterada a interface de edição de tarefas da arquitetura. Além disso, diversos serviços dos subsistemas envolvidos foram re-implementados na arquitetura, destacando-se o Serviço de Acesso a Tarefas, o qual foi re-implementado para suportar o carregamento da ontologia que descreve as tarefas e contexto, e, assim, disponibilizar estruturas computacionais (objetos Java) para utilização pela Interface de Edição de Tarefas e Contexto utilizada pelo médico. Testes de carga foram realizados para identificar o impacto que a solução utilizada introduz na arquitetura ClinicSpace, permitindo refiná-la e melhorá-la para uso pelo sistema.