A Clinical Support System Based on Quality of Life Estimation

Quality of life is a concept influenced by social, economic, psychological, spiritual or medical state factors. More specifically, the perceived quality of an individual's daily life is an assessment of their well-being or lack of it. In this context, information technologies may help on the management of services for healthcare of chronic patients such as estimating the patient quality of life and helping the medical staff to take appropriate measures to increase each patient quality of life. This paper describes a Quality of Life estimation system developed using information technologies and the application of data mining algorithms to access the information of clinical data of patients with cancer from Otorhinolaryngology and Head and Neck services of an oncology institution. The system was evaluated with a sample composed of 3013 patients. The results achieved show that there are variables that may be significant predictors for the Quality of Life of the patient: years of smoking (p value 0.049) and size of the tumor (p value < 0.001). In order to assign the variables to the classification of the quality of life the best accuracy was obtained by applying the John Platt's sequential minimal optimization algorithm for training a support vector classifier. In conclusion data mining techniques allow having access to patients additional information helping the physicians to be able to know the quality of life and produce a well-informed clinical decision.

Diagnóstico Energético e proposta de melhorias numa unidade de Produção de Peças de Borracha

O consumo de energia de forma irracional acarreta desvantagens a nível económico para o consumidor e problemas ambientais para toda a sociedade, como a escassez de recursos naturais e o aumento da poluição. Neste contexto, a otimização energética na indústria, e em particular no setor das borrachas, é indispensável de forma a utilizar racionalmente a energia e assim contribuir para a viabilidade das empresas. Este trabalho, efetuado na Flexocol - Fábrica de Artefactos de Borracha, Lda., teve como principal objetivo efetuar um levantamento energético à unidade fabril e propor alternativas que permitissem a redução do consumo de energia elétrica. Foi ainda realizado um estudo sobre a possibilidade de substituir o n-hexano, solvente utilizado na limpeza dos moldes, por um solvente mais adequado. O levantamento energético efetuado permitiu identificar o consumo das utilidades existentes na Flexocol. Esta empresa consome gasóleo e energia elétrica, sendo esta última, a forma de energia mais consumida correspondendo a 96%. O consumo global de energia é cerca 151 tep anuais, inferior a 500 tep/ano, ou seja é considerada uma empresa não consumidora intensiva de energia. Com base neste levantamento determinou-se os indicadores de consumo específico de energia e da intensidade carbónica, 2,73 tep/ ton e 1684,5 kg CO2/tep. A análise do consumo de energia elétrica dos diferentes equipamentos permitiu verificar que o setor que mais consome energia elétrica é a Vulcanização com 45,8%, seguido do setor da Mistura e Serralharia com 27,5% e 26,7%, respetivamente. O sistema de iluminação nos vários setores foi também alvo de estudo e permitiu identificar a Vulcanização como o setor com mais consumo e o da Mistura como o que menos consome. O estudo das variáveis anteriormente referidas permitiu apresentar algumas propostas de melhoria. Uma das propostas analisada foi implementação de condensadores no quadro parcial de forma a diminuir a energia reativa. Com esta medida prevê-se uma poupança de 5631 €/ano e um retorno de investimento de 0,045 anos. Foi também analisada relativamente à iluminação a possibilidade de instalação de balastros eletrónicos que conduziria a uma poupança na energia elétrica de cerca 7072 kWh/ano, mas com um retorno de investimento desfavorável. Por último estudou-se o solvente alternativo ao n-hexano. A acetona foi o solvente proposto uma vez que tem as propriedades indicadas para o fim a que se destina.

An automatic voice pleasantness classification system based on prosodic and acoustic patterns of voice preference

In the last few years the number of systems and devices that use voice based interaction has grown significantly. For a continued use of these systems the interface must be reliable and pleasant in order to provide an optimal user experience. However there are currently very few studies that try to evaluate how good is a voice when the application is a speech based interface. In this paper we present a new automatic voice pleasantness classification system based on prosodic and acoustic patterns of voice preference. Our study is based on a multi-language database composed by female voices. In the objective performance evaluation the system achieved a 7.3% error rate.

Hypermedia-based Web Services as System Integrators

As we move more closely to the practical concept of the Internet of Things and, our reliance on public and private APIs increases, web services and their related topics have become utterly crucial to the informatics community. However, the question about which style of web services would best solve a particular problem, can raise signi cant and multifarious debates. There can be found two implementation styles that highlight themselves: the RPC-oriented style represented by the SOAP protocol’s implementations and the hypermedia style, which is represented by the REST architectural style’s implementations. As we search examples of already established web services, we can nd a handful of robust and reliable public and private SOAP APIs, nevertheless, it seems that RESTful services are gaining popularity in the enterprise community. For the current generation of developers that work on informatics solutions, REST seems to represent a fundamental and straightforward alternative and even, a more deep-rooted approach than SOAP. But are they comparable? Do both approaches have each speci c best suitable scenarios? Such study is brie y carried out in the present document’s chapters, starting with the respective background study, following an analysis of the hypermedia approach and an instantiation of its architecture, in a particular case study applied in a BPM context.

Providing Adaptation for an Adaptive Hypermedia System

O ensino à distância cresceu consideravelmente nos últimos anos e a tendência é para que continue a crescer em anos vindouros. No entanto, enquanto que a maioria das plataformas de ensino à distância utilizam a mesma abordagem de ensino para todos os utilizadores, os estudantes que as usam são na realidade pessoas de diferentes culturas, locais, idades e géneros, e que possuem diferentes níveis de educação. Ao contrário do ensino à distância tradicional, os sistemas de hipermédia adaptativa educacional adaptam interface, apresentação de conteúdos e navegação, entre outros, às características, necessidades e interesses específicos de diferentes utilizadores. Apesar da investigação na área de sistemas de hipermédia adaptativa já estar bastante desenvolvida, é necessário efetuar mais desenvolvimento e experimentação de modo a determinar quais são os aspetos mais eficazes destes sistemas e avaliar o seu sucesso. A Plataforma de Aprendizagem Colaborativa da Matemática (PCMAT) é um sistema de hipermédia adaptativa educacional com uma abordagem construtivista, que foi desenvolvido com o objetivo de contribuir para a investigação na área de sistemas de hipermédia adaptativa. A plataforma avalia o conhecimento do utilizador e apresenta conteúdos e atividades adaptadas às características e estilo de aprendizagem dominante de estudantes de matemática do segundo ciclo. O desenvolvimento do PCMAT tem também o propósito de auxiliar os alunos Portugueses com a aprendizagem da matemática. De acordo com o estudo PISA 2012 da OCDE [OECD, 2014], o desempenho dos alunos Portugueses na área da matemática melhorou em relação à edição anterior do estudo, mas os resultados obtidos permanecem abaixo da média da OCDE. Por este motivo, uma das finalidades deste projeto é desenvolver um sistema de hipermédia adaptativa que, ao adequar o ensino da matemática às necessidades específicas de cada aluno, os assista com a aquisição de conhecimento. A adaptação é efetuada pelo sistema usando a informação constante no modelo do utilizador para definir um grafo de conceitos do domínio específico. Este grafo é adaptado do modelo do domínio e utilizado para dar resposta às necessidades particulares de cada aluno. Embora a trajetória inicial seja definida pelo professor, o percurso percorrido no grafo por cada aluno é determinado pela sua interação com o sistema, usando para o efeito a representação do conhecimento do aluno e outras características disponíveis no modelo do utilizador, assim como avaliação progressiva. A adaptação é conseguida através de alterações na apresentação de conteúdos e na estrutura e anotações das hiperligações. A apresentação de conteúdos é alterada mostrando ou ocultando cada um dos vários fragmentos que compõe as páginas dum curso. Estes fragmentos são compostos por diferentes objetos de aprendizagem, tais como exercícios, figuras, diagramas, etc. As mudanças efetuadas na estrutura e anotações das hiperligações têm o objetivo de guiar o estudante, apontando-o na direção do conhecimento mais relevante e mantendo-o afastado de informação inadequada. A escolha de objectos de aprendizagem adequados às características particulares de cada aluno é um aspecto essencial do modelo de adaptação do PCMAT. A plataforma inclui para esse propósito um módulo responsável pela recomendação de objectos de aprendizagem, e um módulo para a pesquisa e recuperação dos mesmos. O módulo de recomendação utiliza lógica Fuzzy para converter determinados atributos do aluno num conjunto de parâmetros que caracterizam o objecto de aprendizagem que idealmente deveria ser apresentado ao aluno. Uma vez que o objecto “ideal” poderá não existir no repositório de objectos de aprendizagem do sistema, esses parâmetros são utilizados pelo módulo de pesquisa e recuperação para procurar e devolver ao módulo de recomendação uma lista com os objectos que mais se assemelham ao objecto “ideal”. A pesquisa é feita numa árvore k-d usando o algoritmo k-vizinhos mais próximos. O modelo de recomendação utiliza a lista devolvida pelo módulo de pesquisa e recuperação para seleccionar o objecto de aprendizagem mais apropriado para o aluno e processa-o para inclusão numa das páginas Web do curso. O presente documento descreve o trabalho desenvolvido no âmbito do projeto PCMAT (PTDS/CED/108339/2008), dando relevância à adaptação de conteúdos.