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Previous issue date: 2015-08-19 / UNISINOS - Universidade do Vale do Rio dos Sinos / Avanços em computação ubíqua estão permitindo o surgimento de oportunidades em diversas áreas, entre elas está a área da saúde. Nessa área surgem diversas aplicações que utilizam computação ubíqua para cuidados com a saúde, chamadas de aplicações de Cuidados Ubíquos. Conforme pesquisa realizada, foram encontrados vários modelos que possibilitam cuidados ubíquos para os usuários, tais como planejamento alimentar, controle de ingestão de alimentos calóricos, sugestão de restaurantes, acompanhamento diário dos alimentos ingeridos e suporte na seleção de menus conforme restrições para uma dieta segura. Entretanto, nenhum dos modelos considerados fornece suporte de maneira ubíqua a usuários que sofrem de alergia alimentar. Assim, a proposta deste trabalho é a de desenvolver um modelo ubíquo, baseado em ciência de situação, de detecção de risco de ingestão dos oito ingredientes alergênicos (soja, ovo, leite, trigo, peixe, crustáceo, amêndoas oriundas de árvores e amendoim) e seus derivados, que são responsáveis por mais de 90% dos casos de alergias alimentares. A maior contribuição do modelo Allergy Detector para a comunidade científica consiste em empregar a ciência de situação para o propósito específico de dar suporte a usuários na área de alergia alimentar. Além disso, o modelo apresenta também uma importante contribuição para a sociedade, dando suporte a usuários que sofrem de alergia aos oito principais alergênicos, apontando as proteínas contidas nesses alimentos ou em seus derivados, sendo essas informações obtidas da base dados apresentada no site da União Internacional de Sociedades de Imunologia (WHO/IUIS). Utilizou-se o modelo de Endsley como base para poder-se aplicar a técnica de ciência de situação, que a partir da utilização dos contextos de perfil e de localização, somados à correlação desses dois contextos, permite realizar as inferências necessárias. E que a partir da correlação desses dois contextos, o modelo consegue identificar se existem pratos com alergênicos à saúde do usuário. Essa correlação só é possível graças à ontologia criada, que armazena todas as informações sobre os pratos e ingredientes desses pratos do restaurante identificado, bem como as informações das proteínas alergênicas contidas nos oito principais alergênicos. O modelo proposto teve três avaliações, sendo uma avaliação através de um estudo de caso, outra quanto ao desempenho do aplicativo e uma terceira avaliação relativa à usabilidade do modelo. Para o estudo de caso utilizou-se o protótipo criado e confirmou-se a expectativa de que a aplicação de ciência de situação, baseada no modelo de Endsley, possibilitaria que o modelo de forma ubíqua detectasse riscos ao usuário da presença de alergênicos nos pratos servidos nos restaurantes. Enquanto que para avaliação do desempenho, coletou-se os tempos médios de respostas para requisições entre os principais serviços, bem como mediu-se o consumo de CPU durante os conjuntos de requisições aplicadas, constando-se que o tempo médio de resposta cresce linearmente até um determinado número de requisições e após isso apresenta um comportamento exponencial e quanto ao consumo de CPU, constatou-se que os serviços pouco oneraram as plataformas PaaSs. Como última avaliação mediu-se a usabilidade do modelo através de experimentos de campo com 10 voluntários, que atestaram que o modelo atendeu a todos os construtos medidos e a partir dos resultados de análise estatística, pode-se confirmar que o modelo de medição proposto é coerente com as Hipóteses identificadas sobre influência entre construtos. / Advances in ubiquitous computing are enabling the emergence of opportunities in many areas, among them is the health area. In this area emerge many applications using ubiquitous computing for health care, called Ubiquitous Healthcare applications. According to survey conducted, have been found many models that enable ubiquitous healthcare to users, such as food planning, control intake of high-calorie foods, restaurant suggestions, daily monitoring of the diet and support in the selection menus as restrictions for safe diet. However, none of the models concerned provides support ubiquitous way for users who suffer from food allergies. Thus, this paper proposes to develop a ubiquitous model based on situation awareness, of risk detection intake of the eight major allergens (soy, egg, milk, wheat, fish, crustacean, trees nuts and peanuts) and their derivate, which causes about 90% of cases of all food allergies. The biggest model contribution to the scientific community consists of using the situation awareness for the specific purpose of supporting users in food allergy area. In addition, the model presents too an important contribution for society, supporting users who suffer from allergy to eight major allergens, presenting proteins contained in these foods or its derivatives, and that information obtained from the database hosted on the Union International Immunology Societies (WHO / IUIS) website. Was used the Endsley´s model as base to apply the situation awareness technique, which from the use of the profile and location contexts, added to the correlation of these two contexts, allows to perform the necessary inferences. And that from the correlation of these two contexts, the model is able to identify if there are dishes with allergens to the user's health. This correlation is only possible due to the ontology created, which stores all the information about the dishes and ingredients in these dishes the restaurant identified as well as the information of allergenic proteins contained in the eight major allergens. The proposed model had three evaluations, the first as an assessment by a case study, another on the application performance and a third evaluation on the usability of the model. For the case study were used the prototype created and confirmed the expectation that the situation awareness application, based on the Endsley´s model, would enable the model ubiquitously detect hazards to the user of the presence of allergens in food served in restaurants. While for performance evaluation, were collected the average response times for requests among the main services, and was measured CPU consumption during the sets applied requests, stating that the average response time increases linearly up a number of requests and thereafter presents an exponential behavior, and as the CPU consumption, it was found that the service used PaaSs platforms bit. As a final evaluation measured the usability of the model through field experiments with 10 volunteers, who testified that the model met all the measured constructs and from the results of statistical analysis, it can be confirmed that the proposed measurement model is consistent with the hypotheses identified on influence among constructs.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.jesuita.org.br:UNISINOS/4861 |
| Date | 19 August 2015 |
| Creators | Quevedo, Nelson Manoel de Moura |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/9637121030877187, Costa, Cristiano André da |
| Publisher | Universidade do Vale do Rio dos Sinos, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Unisinos, Brasil, Escola Politécnica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UNISINOS, instname:Universidade do Vale do Rio dos Sinos, instacron:UNISINOS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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