Problemas en la implementación de algoritmos de routing de alta complejidad en dispositivos móviles: el caso Itiner@

La aparición de terminales de telefonía móvil cada vez más potentes abre un nuevo abanico de posibilidades en cuanto a usos y aplicaciones. Sin embargo, y dadas las limitaciones tanto de memoria como de CPU que tienen estos dispositivos, algunas de las aplicaciones potenciales resultan muy difíciles o incluso imposibles de llevar a la práctica. Este es el caso, por ejemplo, de aplicaciones de cálculo de rutas. En el contexto del proyecto Itiner@, un asistente para rutas turísticas completamente autónomo que debe funcionar incluso sin conexión a Internet, todos los procesos deben ejecutarse íntegramente de forma local en el dispositivo móvil. Dado que es un proyecto orientado al ocio, es importante que la experiencia del usuario sea satisfactoria, por lo que además de poder ejecutar el algoritmo de cálculo de rutas, el sistema debe hacerlo de forma rápida. En este sentido, los algoritmos recursivos habituales son demasiado costosos o lentos para su uso en Itiner@ y ha sido necesario reinventar este tipo de algoritmos en función de las limitaciones que tienen estos dispositivos. En el presente trabajo se presenta el proceso seguido y las dificultades encontradas para implementar un algoritmo recursivo de cálculo de rutas que se ejecute íntegramente en un dispositivo móvil Android de forma eficiente. Así, finalmente se llega a un algoritmo recursivo de cálculo de rutas para dispositivos móviles que se ejecuta de forma más eficiente frente a algoritmos directamente portados a dispositivos móviles. La principal contribución del trabajo es doble: por un lado ofrece algunas guías útiles al desarrollo de algoritmos más eficientes para dispositivos móviles; y por el otro, muestra un algoritmo de cálculo de rutas que funciona con un tiempo de respuesta aceptable, en un entorno exigente, como es el de las aplicaciones de turismo en móviles

Propuesta de algoritmos de predicción de glucosa en pacientes diabéticos

La diabetes mellitus es el conjunto de alteraciones provocadas por un defecto en la cantidad de insulina secretada o por un aprovechamiento deficiente de la misma. Es causa directa de complicaciones a corto, medio y largo plazo que disminuyen la calidad y las expectativas de vida de las personas con diabetes. La diabetes mellitus es en la actualidad uno de los problemas más importantes de salud. Ha triplicado su prevalencia en los últimos 20 anos y para el año 2025 se espera que existan casi 300 millones de personas con diabetes. Este aumento de la prevalencia junto con la morbi-mortalidad asociada a sus complicaciones micro y macro-vasculares convierten la diabetes en una carga para los sistemas sanitarios, sus recursos económicos y sus profesionales, haciendo de la enfermedad un problema individual y de salud pública de enormes proporciones. De momento no existe cura a esta enfermedad, de modo que el objetivo terapéutico del tratamiento de la diabetes se centra en la normalización de la glucemia intentando minimizar los eventos de hiper e hipoglucemia y evitando la aparición o al menos retrasando la evolución de las complicaciones vasculares, que constituyen la principal causa de morbi-mortalidad de las personas con diabetes. Un adecuado control diabetológico implica un tratamiento individualizado que considere multitud de factores para cada paciente (edad, actividad física, hábitos alimentarios, presencia de complicaciones asociadas o no a la diabetes, factores culturales, etc.). Sin embargo, a corto plazo, las dos variables más influyentes que el paciente ha de manejar para intervenir sobre su nivel glucémico son la insulina administrada y la dieta. Ambas presentan un retardo entre el momento de su aplicación y el comienzo de su acción, asociado a la absorción de los mismos. Por este motivo la capacidad de predecir la evolución del perfil glucémico en un futuro cercano, ayudara al paciente a tomar las decisiones adecuadas para mantener un buen control de su enfermedad y evitar situaciones de riesgo. Este es el objetivo de la predicción en diabetes: adelantar la evolución del perfil glucémico en un futuro cercano para ayudar al paciente a adaptar su estilo de vida y sus acciones correctoras, con el propósito de que sus niveles de glucemia se aproximen a los de una persona sana, evitando así los síntomas y complicaciones de un mal control. La aparición reciente de los sistemas de monitorización continua de glucosa ha proporcionado nuevas alternativas. La disponibilidad de un registro exhaustivo de las variaciones del perfil glucémico, con un periodo de muestreo de entre uno y cinco minutos, ha favorecido el planteamiento de nuevos modelos que tratan de predecir la glucemia utilizando tan solo las medidas anteriores de glucemia o al menos reduciendo significativamente la información de entrada a los algoritmos. El hecho de requerir menor intervención por parte del paciente, abre nuevas posibilidades de aplicación de los predictores de glucemia, haciéndose viable su uso en tiempo real, como sistemas de ayuda a la decisión, como detectores de situaciones de riesgo o integrados en algoritmos automáticos de control. En esta tesis doctoral se proponen diferentes algoritmos de predicción de glucemia para pacientes con diabetes, basados en la información registrada por un sistema de monitorización continua de glucosa así como incorporando la información de la insulina administrada y la ingesta de carbohidratos. Los algoritmos propuestos han sido evaluados en simulación y utilizando datos de pacientes registrados en diferentes estudios clínicos. Para ello se ha desarrollado una amplia metodología, que trata de caracterizar las prestaciones de los modelos de predicción desde todos los puntos de vista: precisión, retardo, ruido y capacidad de detección de situaciones de riesgo. Se han desarrollado las herramientas de simulación necesarias y se han analizado y preparado las bases de datos de pacientes. También se ha probado uno de los algoritmos propuestos para comprobar la validez de la predicción en tiempo real en un escenario clínico. Se han desarrollado las herramientas que han permitido llevar a cabo el protocolo experimental definido, en el que el paciente consulta la predicción bajo demanda y tiene el control sobre las variables metabólicas. Este experimento ha permitido valorar el impacto sobre el control glucémico del uso de la predicción de glucosa. ABSTRACT Diabetes mellitus is the set of alterations caused by a defect in the amount of secreted insulin or a suboptimal use of insulin. It causes complications in the short, medium and long term that affect the quality of life and reduce the life expectancy of people with diabetes. Diabetes mellitus is currently one of the most important health problems. Prevalence has tripled in the past 20 years and estimations point out that it will affect almost 300 million people by 2025. Due to this increased prevalence, as well as to morbidity and mortality associated with micro- and macrovascular complications, diabetes has become a burden on health systems, their financial resources and their professionals, thus making the disease a major individual and a public health problem. There is currently no cure for this disease, so that the therapeutic goal of diabetes treatment focuses on normalizing blood glucose events. The aim is to minimize hyper- and hypoglycemia and to avoid, or at least to delay, the appearance and development of vascular complications, which are the main cause of morbidity and mortality among people with diabetes. A suitable, individualized and controlled treatment for diabetes involves many factors that need to be considered for each patient: age, physical activity, eating habits, presence of complications related or unrelated to diabetes, cultural factors, etc. However, in the short term, the two most influential variables that the patient has available in order to manage his/her glycemic levels are administered insulin doses and diet. Both suffer from a delay between their time of application and the onset of the action associated with their absorption. Therefore, the ability to predict the evolution of the glycemic profile in the near future could help the patient to make appropriate decisions on how to maintain good control of his/her disease and to avoid risky situations. Hence, the main goal of glucose prediction in diabetes consists of advancing the evolution of glycemic profiles in the near future. This would assist the patient in adapting his/her lifestyle and in taking corrective actions in a way that blood glucose levels approach those of a healthy person, consequently avoiding the symptoms and complications of a poor glucose control. The recent emergence of continuous glucose monitoring systems has provided new alternatives in this field. The availability of continuous records of changes in glycemic profiles (with a sampling period of one or five minutes) has enabled the design of new models which seek to predict blood glucose by using automatically read glucose measurements only (or at least, reducing significantly the data input manually to the algorithms). By requiring less intervention by the patient, new possibilities are open for the application of glucose predictors, making its use feasible in real-time applications, such as: decision support systems, hypo- and hyperglycemia detectors, integration into automated control algorithms, etc. In this thesis, different glucose prediction algorithms are proposed for patients with diabetes. These are based on information recorded by a continuous glucose monitoring system and incorporate information of the administered insulin and carbohydrate intakes. The proposed algorithms have been evaluated in-silico and using patients’ data recorded in different clinical trials. A complete methodology has been developed to characterize the performance of predictive models from all points of view: accuracy, delay, noise and ability to detect hypo- and hyperglycemia. In addition, simulation tools and patient databases have been deployed. One of the proposed algorithms has additionally been evaluated in terms of real-time prediction performance in a clinical scenario in which the patient checked his/her glucose predictions on demand and he/she had control on his/her metabolic variables. This has allowed assessing the impact of using glucose prediction on glycemic control. The tools to carry out the defined experimental protocols were also developed in this thesis.

Avaliação da consulta médica realizada por ingressantes na residência de Pediatria

Diversos autores relatam que a consulta médica se associa a melhores resultados quando se adota como referencial o modelo centrado no paciente. OBJETIVO: Avaliar se os médicos ingressantes na residência de Pediatria realizam consultas ambulatoriais segundo pressupostos do modelo centrado no paciente. MÉTODO: Em 2007, no início de seu estágio de ambulatório, dez residentes foram selecionados aleatoriamente para serem filmados durante a realização de uma consulta. Adotando-se como referencial teórico pressupostos do modelo centrado no paciente, os dados foram analisados por meio de metodologia qualitativa, por meio da técnica exploratória, com três juízes independentes. RESULTADOS: A maioria dos residentes explora precocemente a primeira queixa referida pelos pais, assumindo-a como principal; não explora outras queixas; decide e faz orientações terapêuticas de modo não compartilhado; conversa pouco com as crianças; cria longos momentos de silêncio durante a consulta; não explica o exame físico e às vezes utiliza o prontuário como a principal fonte de informação. CONCLUSÃO: Os residentes realizam consultas sem a inclusão da perspectiva dos pais e, portanto, não atendem segundo pressupostos do modelo centrado no paciente.

Aptidão agrícola e algoritmos genéticos na organização espacial em projetos de reforma agrária

A definição das parcelas familiares em projetos de reforma agrária envolve questões técnicas e sociais. Essas questões estão associadas principalmente às diferentes aptidões agrícolas do solo nestes projetos. O objetivo deste trabalho foi apresentar método para realizar o processo de ordenamento territorial em assentamentos de reforma agrária empregando Algoritmo Genético (AG). O AG foi testado no Projeto de Assentamento Veredas, em Minas Gerais, e implementado com base no sistema de aptidão agrícola das terras.

Central de orienta????o do cliente: cliente consulta

A partir do processo de mudan??a organizacional que estabeleceu o direcionamento estrat??gico do Banco do Nordeste foram definidas as seguintes diretrizes: priorizar as a????es com foco no cliente (agente produtivo), assegurar auto-sustentabilidade e ampliar e aprimorar as rela????es s??cio-pol??tico-institucionais. Entre os instrumentos criados dentro da vis??o "focar as a????es no cliente" foi implantado o Servi??o de Orienta????o ao Cliente - Cliente Consulta, um canal gratuito de comunica????o entre o Banco e a comunidade que tem car??ter consultivo sobre os ramos de neg??cio do Banco: cr??dito, capacita????o, capta????o e servi??os. No Servi??o de Orienta????o ao Cliente os clientes atuais e potenciais recebem atendimento remoto e personalizado por equipe qualificada que propicia orienta????o adequada, criando novas possibilidades de atua????o do Banco a partir das necessidades e expectativas dos clientes ou ajustando-se a essas. O servi??o tem entre seus objetivos otimizar o tempo dos clientes e dos gerentes nas diversas unidades, com ganhos de ambas as partes, al??m de refor??ar a imagem do Banco do Nordeste e seu compromisso com o desenvolvimento sustentado do Nordeste

Análise da difusão tecnológica usando algoritmos genéticos

Este artigo avalia os diferentes impactos de variáveis relevantes na descoberta e na difusão de tecnologias, em mercados de alta competitividade. O objetivo foi identificar possibilidades de convívio de diferentes grupos estratégicos, associados ao uso ou à produção de tecnologias convencionais ou inovadoras. Foi utilizado um método matemático de busca e otimização, inspirado nos mecanismos da genética e na evolução de população de seres vivos. Os resultados obtidos sugerem que a interação entre empresas inovadoras pode, simultaneamente, permitir um aprimoramento da tecnologia e criar obstáculos para a entrada de novos competidores. Apesar de ser uma simplificação que não permite incorporar toda a complexidade do mercado, o modelo possibilita uma investigação dos comportamentos corporativos e de evolução de estratégias tecnológicas, principalmente em situações em que é difícil levantar dados empíricos ou em que casos específicos não permitem generalizações de evidências.

Classificação internacional de motivos de consulta para assistência primária: teste em algumas áreas brasileiras

É apresentada uma nova classificação internacional de motivos de consulta em assistência primária proposta pela OMS, comentando os resultados de teste realizado em seis locais do Brasil, para verificação da abrangência e exeqüibilidade da nova classificação. Os resultados foram satisfatórios, levando à conclusão da viabilidade do uso do instrumento.

Sorologia positiva para sífilis, toxoplasmose e doença de Chagas em gestantes de primeira consulta em centros de saúde de área metropolitana, Brasil

Alguns testes sorológicos têm sido utilizados para detectar, indiretamente, a presença de possíveis agentes etiológicos infecciosos durante a gestação, que sendo transmitidos ao feto, por via placentária, causam infecções congênitas com seqüelas leves ou graves e até morte fetal. Foram estudadas 481 gestantes, com idade média de 24,5 anos (de 14 a 46 anos), atendidas em primeira consulta nos Centros de Saúde, na Cidade de São Paulo, SP (Brasil) no período de abril a outubro de 1988. Segundo o trimestre gestacional, 230 pacientes (47,8%) estavam no primeiro trimestre; 203 (42,2%) no 2º e 48 (10,0%) no 3º. Das 474 pacientes que declararam algum tipo de renda mensal, 309 (65,2%) pertenciam a familias com renda até 1 SMPC (salário mínimo per capita) e somente 15 (3,2%) pertenciam a famílias com renda superior a 3 SMPC, caracterizando o baixo nível econômico das gestantes. Das 481 pacientes 159 (33,1%) eram nascidas no Estado de São Paulo e as 322 (66,9%) restantes eram imigrantes procedentes de outros Estados, destacando-se Bahia (23,1%); Minas Gerais (11,4%); Paraná (7,5%); Paraíba (5,4%) e Pernambuco(5,4%). Foram realizados testes imunodiagnósticos para sífilis, toxoplasmose e doença de Chagas. Foram observados resultados positivos para sífilis em 25 gestantes (5,2%). Para toxoplasmose, 157 (32,4%) não tinham anticorpos em nível detectável e 67 (13,9%) apresentaram títulos elevados, indicativos de infecção ativa, das quais em 6 (10,3%) foram detectados anticorpos da classe IgM. Para doença de Chagas foram encontrados anticorpos específicos em 14 (2,9%) gestantes, sendo que destas, 10 (71,4%) eram procedentes da Bahia e Minas Gerais.

Prevalência de anemia em gestantes de primeira consulta em centros de saúde de área metropolitana, Brasil

No período de abril a outubro de 1988, foram estudadas 363 gestantes de primeira consulta, as quais estavam inscritas no Programa de Atendimento à Gestante da Secretaria do Estado da Saúde de São Paulo, subdistrito do Butantã, Município de São Paulo, Brasil. Na ocasião da coleta do material biológico estas gestantes não faziam uso de medicamentos contendo ferro, ácido fólico, vitamina B12 ou associações destes. A idade média das gestantes foi de 25 anos, 65,9% delas pertenciam a famílias com renda até 1 SMPC (salário mínimo per capita) e apenas 3,1% pertenciam a famílias com renda superior a 3 SMPC. A prevalência de anemia foi de 12,4%. A média da concentração de hemoglobina (g/dl) no primeiro trimestre foi significativamente maior que as médias no segundo e terceiro trimestres gestacional. A prevalência de anemia no primeiro trimestre: (3,6%) foi significativamente menor do que aquelas encontradas no segundo (20,9%) e terceiro trimestre (32,1%). As gestantes que tiveram mais que três partos tiveram prevalência de anemia significativamente maior do que aquelas com até três partos. A prevalência de anemia foi maior no grupo das gestantes que pertenciam a famílias com renda até 0,5 SMPC.

Prevalência de deficiência de ferro em gestantes de primeira consulta em centros de saúde de área metropolitana, Brasil: etiologia da anemia

No período compreendido entre abril e outubro de 1988, foram estudadas 363 gestantes de primeira consulta , que estavam inscritas no Programa de Atendimento à Gestante em oito Centros de Saúde da Secretaria da Saúde do Estado de São Paulo (Brasil). Na ocasião da coleta de material estas gestantes não faziam uso de medicamentos que continham ferro, ácido fólico, vitamina B12 ou associações destes. A idade média das gestantes foi de 25 anos; 65,9% delas pertenciam a famílias com renda de até um SMPC (salário mínimo per capita) e apenas 3,1% pertenciam a famílias com renda superior a 3 SMPC. Tomando-se a saturação da transferrina inferior a 15% como índice mínimo para definir a deficiência de ferro, a prevalência de deficiência de ferro no primeiro trimestre (4,6%) foi significativamente menor do que a observada no segundo (17,3%), e esta foi menor do que no terceiro trimestre (42,8%). A prevalência de deficiência de ferro total agrupada nos três trimestres foi de 12,4%. Não houve diferença significativa entre as prevalências de deficiência de ferro segundo o número de partos. Esta prevalência foi maior no grupo das gestantes que pertenciam a famílias com renda de até 0,5 SMPC. Nas gestantes anêmicas, 46,7% eram deficientes de ferro, 44,4% de ácido fólico, 20,0% de ferro e ácido fólico e nenhuma delas eram deficientes de vitamina B12.

Aprendizagem automática baseada em algoritmos genéticos

Ao me ter sido apresentado o tema focado neste trabalho, a curiosidade apoderou-se de mim para tentar perceber o que eram os algoritmos genéticos, a aprendizagem automática e a aplicação dos algoritmos genéticos sobre este tipo de aprendizagem e onde é que estas técnicas podiam ser aplicadas. Assim, neste trabalho é realizado um estudo destes temas relativamente ao seu funcionamento, aplicabilidade, problemas e soluções existentes, bem como, a comparação entre duas das mais conhecidas abordagens ao nível da aprendizagem automática baseada em algoritmos genéticos. São no fim apresentados programas exemplificativos de implementações de aplicação de algoritmos genéticos a problemas de optimização/descoberta e de aprendizagem automática. Este texto está organizado em cinco capítulos, sendo o primeiro a introdução, o segundo é uma apresentação dos algoritmos genéticos, no terceiro capítulo é apresentada a técnica de aprendizagem automática baseada em algoritmos genéticos, as suas diferentes abordagens e implementações, aplicabilidade e comparação entre abordagens. No quarto capítulo são apresentados alguns exemplos práticos que pretendem demonstrar a forma como se implementam algumas das abordagens referidas nos capítulos anteriores com o intuito de ver o seu funcionamento na prática e comparar diferentes algoritmos no mesmo problema.

Utilização de serviços ambulatoriais em Pelotas: onde a população consulta e com que freqüência

OBJETIVO: Estabelecer a utilização de serviços médicos ambulatoriais na Cidade de Pelotas, RS, Brasil. METODOLOGIA: Foi feito estudo transversal amostral com base populacional. Foram entrevistados 1.657 adultos, durante os meses de março e junho de 1992. As perdas amostrais totalizaram 9,7%. Durante a análise utilizou-se duas variáveis dependentes: o tipo de serviço de saúde classificado quanto à natureza do lucro e a freqüência de consultas durante o último ano. RESULTADOS: Na análise verificou-se que o tipo de serviço estava associado com variáveis sociais tais como classe social, propriamente dita, escolaridade e local de residência. A variável freqüência de consultas relacionou-se com sexo feminino, fatores de risco e motivos de consultas. CONCLUSÃO: Concluiu-se que a escolha do tipo de serviço de saúde dependia de fatores ligados à classe social antes do que variáveis associadas à gravidade dos problemas de saúde.

Análise funcional comparativa de algoritmos de aprendizagem por reforço

De entre todos os paradigmas de aprendizagem actualmente identificados, a Aprendizagem por Reforço revela-se de especial interesse e aplicabilidade nos inúmeros processos que nos rodeiam: desde a solitária sonda que explora o planeta mais remoto, passando pelo programa especialista que aprende a apoiar a decisão médica pela experiencia adquirida, até ao cão de brincar que faz as delícias da criança interagindo com ela e adaptando-se aos seus gostos, e todo um novo mundo que nos rodeia e apela crescentemente a que façamos mais e melhor nesta área. Desde o aparecimento do conceito de aprendizagem por reforço, diferentes métodos tem sido propostos para a sua concretização, cada um deles abordando aspectos específicos. Duas vertentes distintas, mas complementares entre si, apresentam-se como características chave do processo de aprendizagem por reforço: a obtenção de experiência através da exploração do espaço de estados e o aproveitamento do conhecimento obtido através dessa mesma experiência. Esta dissertação propõe-se seleccionar alguns dos métodos propostos mais promissores de ambas as vertentes de exploração e aproveitamento, efectuar uma implementação de cada um destes sobre uma plataforma modular que permita a simulação do uso de agentes inteligentes e, através da sua aplicação na resolução de diferentes configurações de ambientes padrão, gerar estatísticas funcionais que permitam inferir conclusões que retractem entre outros aspectos a sua eficiência e eficácia comparativas em condições específicas.

Avaliação do projecto - Formalização da consulta de enfermagem em pneumologia

Mestrado em Intervenção Sócio-Organizacional na Saúde - Área de especialização: Políticas de Administração e Gestão de Serviços de Saúde.

Desenvolvimento de algoritmos para a determinação da máxima injeção nodal em redes de energia elétrica

A presente dissertação apresenta um conjunto de algoritmos, cujo objetivo é a determinação da capacidade máxima de energia que é possível integrar numa rede de energia elétrica, seja num único nó ou em vários nós simultaneamente. Deste modo, obtém-se uma indicação dos locais mais adequados à nova instalação de geração e quais os reforços de rede necessários, de forma a permitirem a alocação da nova energia. Foram estudados e identificados os fatores que influenciam o valor da capacidade máxima nodal, assim como as suas consequências no funcionamento da rede, em particular o carácter simultâneo associado às referidas injeções nodais. Nesse sentido, são apresentados e desenvolvidos algoritmos que têm em consideração as características técnicas da geração a ligar e as restrições físicas impostas pela rede elétrica existente. Os algoritmos desenvolvidos apresentados baseiam-se em busca gaussiana, tendo sido igualmente implementada uma heurística que tem em consideração a proximidade de outras injeções em nós adjacentes e finalmente, dada a natureza combinatória do problema, propõe-se a aplicação de algoritmos genéticos especificamente adaptados ao problema Conclui-se que os algoritmos genéticos encerram características que lhes permitem ser aplicados em qualquer topologia com resultados superiores a todos os algoritmos desenvolvidos. Os métodos apresentados foram desenvolvidos e implementados usando a linguagem de programação Python, tendo-se desenvolvido ainda um interface visual ao utilizador, baseado em wxPython, onde estão implementadas diversas ferramentas que possibilitam a execução dos algoritmos, a configuração dos seus parâmetros e ainda o acesso à informação resultante dos algoritmos em formato Excel.