Engenharia da Computação

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Utilização da internet das coisas como aumento da produtividade de um sistema de bibliotecas
(2023-06-30) Araújo, Marcus Vinicius; Aguiar, Vinicius Moreira
A Internet das Coisas (IoT) tem se mostrado atualmente, uma tecnologia promissora para indústria 4.0, no que tange a melhoria da eficiência e produtividade em diversos setores, como por exemplo, o de bibliotecas. Bibliotecas possuem um enorme potencial de informações e servem como base para o funcionamento de um sistema inteligente. Esses sistemas, por sua vez, estão sempre em constante evolução e elas tornam as bibliotecas mais eficientes e inovadoras. Este artigo realiza uma análise através de um estudo de caso, de como a utilização da IoT pode intensificar a produtividade de um sistema de bibliotecas, possibilitando benefícios significativos para os colaboradores e seus usuários. Deste modo, exploramos as principais áreas com foco em aplicações IoT, que são direcionadas diretamente ao sistema de uma biblioteca.
Aplicação para aprimoramento da avaliação pré-operatória
(2023-06-27) Ferreira, Matheus Vieira Brandão; Falcão, Filipe Cardoso
As ferramentas modernas na medicina e anestesiologia, como aplicativos e sites acessíveis por dispositivos móveis, têm como objetivo simplificar a rotina dos profissionais e garantir maior segurança para os pacientes. A avaliação do risco cirúrgico e as medidas pré-operatórias desempenham um papel fundamental no manejo anestésico e cirúrgico de alta qualidade. Este trabalho tem como objetivo apresentar uma nova ferramenta a ser utilizada por cirurgiões para solicitação de exames e avaliações pré-operatórias necessários antes da consulta pré-anestésica. O software criado pode ser acessado por qualquer navegador de internet, segue um algoritmo predefinido utilizando os parâmetros fornecidos pelo usuário em uma plataforma simples e direta. Ele oferece sugestões personalizadas que podem ser usadas para aprimorar a avaliação pré-operatória do paciente.
Redução de amplitude de variáveis categóricas utilizando aprendizado não-supervisionado de máquinas
(2023-06-16) Costa, Ed Santana Martins; Brandão, Marcos Aurélio dos Santos
O estudo da informação tem relação com a qualidade dos dados que serão utilizados para as análises realizadas. Entretanto, manter uma base de dados normalizada durante um tempo prologado pode se tornar um grande desafio, além do custo inerente. Num cenário de uma grande empresa, com operações abrangentes em diversas localidades e uma grande variedade de atividades, a base de dados possui muitos dados categóricos que nem sempre seguem um único padrão, situação muitas vezes negligenciada que acaba por desperdiçar o potencial dos seus dados. Este trabalho, presta-se a encontrar soluções para a normalização e sumarização de dados categóricos através de métodos não-supervisionados de processamento de linguagem natural. Com o objetivo de compreender, na prática, o estado da literatura sobre o tema, foi realizado um estudo de caso com dados relacionados a cargos de funcionários, testando soluções de mercado, como RapidMiner e Weka, assim como algoritmo TaxoGen proposto por Zhang et al.
Análise de vulnerabilidade: estudo de caso utilizando a ferramenta Tenable.io para identificação de vulnerabilidades da família web applications
(2023-06-14) Lopes, Alexandre Fernandes
A análise de vulnerabilidade avalia e identifica falhas e ameaças em potencial que podem ser exploradas por criminosos para a realização de ataques, tais quais podem ser citados como exemplo o sequestro de dados e ataques de negação de serviço, entre outros tipos de ataque. Tendo como propósito mitigar estas ameaças, a análise de vulnerabilidade é um procedimento muito comum em ambientes de Data Center e em empresas que detém uma enorme quantidade de ativos em sua rede e, portanto, necessitam de uma proteção mais sofisticada dos componentes de sua rede. O Tenable.io é uma ferramenta de análise de vulnerabilidade que utiliza tecnologia da Nessus. Este artigo tem como objetivo apresentar um breve tutorial de funcionamento desta ferramenta ao utilizá-la para fazer uma varredura em um ativo e identificar as vulnerabilidades encontradas nesta varredura, demonstrando os riscos aos quais um servidor pode estar exposto dentro de uma rede, bem como a avaliação da ferramenta de cada um dos riscos expostos. Para balizar o escopo da investigação, como objetivo específico, as vulnerabilidades da família Web Applications serão o principal objeto de estudo deste artigo.
Estudo comparativo de interoperabilidade do sistema de saúde digital do Brasil e da Estônia: RNDS e e-Health Recorder
(2023-06-24) Santos, Maria Luiza Passos dos; Rebouças, Wesley de Andrade
A Organização Mundial de Saúde (OMS) criou um documento que disponibiliza soluções às necessidades dos países, em quaisquer níveis de desenvolvimento, que buscam adequar ou utilizar as mais recentes Tecnologia de Informação e Comunicação (TIC) na saúde para desenvolvimento de âmbito nacional e seus respectivos planos de ação e monitoramento para benefício populacional. Não obstante, neste artigo será abordado o funcionamento da Rede Nacional de Dados em Saúde (RNDS) e dos demais sistemas de saúde digital internacionais - com enfoque no sistema utilizado na Estônia - quanto à validação e utilização nos países. A análise visa apresentar as principais diferenças que foram utilizadas para solucionar a carência administrativa, de interoperabilidade e de segurança no sistema atual brasileiro. O artigo é um estudo comparativo, portanto, tem como objetivo analisar quais são as principais necessidades do sistema de saúde brasileiro e como o sistema estoniano poderia ser utilizado como mais uma referência para saná-los, provendo detalhes referentes a comunicação do sistema, funcionamento e suas aplicabilidades.
Aplicação para aprimoramento da avaliação préoperatória
(2023-06-27) Ferreira, Matheus Cardoso; Falcão, Filipe Vieira Brandão
As ferramentas modernas na medicina e anestesiologia, como aplicativos e sites acessíveis por dispositivos móveis, têm como objetivo simplificar a rotina dos profissionais e garantir maior segurança para os pacientes. A avaliação do risco cirúrgico e as medidas pré-operatórias desempenham um papel fundamental no manejo anestésico e cirúrgico de alta qualidade. Este trabalho tem como objetivo apresentar uma nova ferramenta a ser utilizada por cirurgiões para solicitação de exames e avaliações pré-operatórias necessários antes da consulta pré-anestésica. O software criado pode ser acessado por qualquer navegador de internet, segue um algoritmo predefinido utilizando os parâmetros fornecidos pelo usuário em uma plataforma simples e direta. Ele oferece sugestões personalizadas que podem ser usadas para aprimorar a avaliação pré-operatória do paciente.
AudioMassa: uma ferramenta para envio de mensagens em massa com áudio gerados por inteligência artificial no WhatsApp
(2023-06-13) Santos, Lucas Vinicius Santiago de Oliveira; Silva, Rafael Conceição
O presente estudo tem como propósito o desenvolvimento de uma ferramenta automatizada para o envio de mensagens em massa via WhatsApp, utilizando Python e Selenium. O objetivo é proporcionar uma solução eficiente e personalizada para a comunicação via WhatsApp, agregando valor com o envio de mensagens em massa de áudio geradas por inteligência artificial. A metodologia empregada na pesquisa adota a abordagem qualitativa através de pesquisa primária, e com caráter exploratório, a fim de alcançar a qualidade desejada e gerar novos conhecimentos para aprimorar o envio de mensagens em massa e reduzir custos. Além disso, o estudo busca conquistar a credibilidade do software AudioMassa em relação a outras ferramentas disponíveis no mercado, por meio do recurso adicional proposto. Os resultados indicaram que a ferramenta é eficiente e personalizada, representando uma alternativa viável para reduzir despesas e melhorar a comunicação entre empresas e clientes.
Benefícios do uso da inteligência artificial na medicina diagnóstica: uma revisão sistemática da literatura
(2022-12-06) Barbosa, Júlio Magalhães; Oliveira, Suzana Passos
A Inteligência Artificial (IA) demonstra ser uma importante aliada à medicina há algumas décadas. Na medicina diagnóstica, o uso de tecnologias da IA encontra-se em constante avanço para alcançar melhorias em relação à eficiência do diagnóstico médico, podendo prever precocemente resultados e obter um melhor tratamento e rápido prognóstico. Através de dados coletados de pacientes por diversos meios, sendo eles em formato de texto, imagens, áudios e vídeos; e utilizando algoritmos capazes de processar e compreender, a IA consegue tomar decisões e prover melhorias na prática clínica. Este trabalho tem como objetivo realizar uma revisão sistemática da literatura para apresentar as otimizações e benefícios trazidos pela utilização da IA na medicina diagnóstica, quais as tecnologias mais utilizadas e destacar as áreas onde há um maior foco do uso.
Utilização da rede neural profunda Yolo para a detecção do glaucoma
(2022-12-08) Anunciação, Jayme
O glaucoma vem sendo uma das doenças que mais causa cegueira no mundo. Ela é caracterizada por uma degeneração das fibras presentes no nervo óptico, o seu diagnóstico é feito de forma manual o que influencia na velocidade com que ela é detectada. Com esse problema em mãos, algumas técnicas de análise de imagens e de algoritmos de aprendizagem de máquina foram desenvolvidas para solucionar esse problema, porém muitos desses métodos utilizam múltiplos exames ou realizam etapas complexas para detecção do glaucoma. Em função disso, esse trabalho utiliza a rede deep learning YOLO v5 para conseguir classificar imagens do fundo do olho de maneira simples e fornecer um método viável para a utilização em hospitais. Os resultados obtidos no melhor experimento realizado foi de uma acurácia de 92%, e foi observado que a rede YOLO consegue lidar com facilidade na detecção do glaucoma caso as imagens utilizadas no treinamento possuam uma quantidade equilibrada de imagens com e sem glaucoma.
Descritores do câncer de mama: uma revisão sistemática da literatura
(2022-12-10) de Macêdo, Paulo
O câncer de mama quando detectado precocemente, tem mais chances de ser curado, porém, a grande quantidade de mamografias a serem analisadas por um radiologista pode afetar a avaliação das imagens, por isso tem sido desenvolvidos sistemas computacionais para ajudar na detecção e classificação da mamografia. Através do exame da mamografia é possível identificar anormalidades no tecido mamário, que podem ser cancerosas. Para classificar o achado como benigno ou maligno, é necessário realizar uma análise dos descritores, como forma, margem e densidade. Para apresentar bons resultados, os sistemas computacionais precisam ser treinados para conseguir interpretar corretamente as características de cada descritor. Este treino é feito com grupos de dados bem documentados, chamados de datasets, de mamografias com lesões já identificadas e diagnosticadas. O objetivo desse artigo é reunir os principais métodos e datasets utilizados na classificação das lesões encontradas em mamografias, para auxiliar no desenvolvimento destes sistemas. Uma busca realizada nas bases de pesquisa PubMed e ScienceDirect, retornou 5020 artigos, dos quais 89 foram selecionados, e apenas 14 passaram na avaliação de qualidade. Foram identificados 6 datasets, dos quais os mais utilizados foram o DDSM, presente em 12 artigos, e o INBreast, presente em 3 artigos. Foram identificadas 17 características de forma e margem para classificar a lesão da mamografia.
Arquitetura de software modular e redução de acoplamento e seu impacto na escalabilidade de projetos de software
(2022-12-07) Rocha, Dimitri
A indústria de software acompanha, desde seu surgimento, a rápida evolução em hardware. Isso possibilitou uma integração tecnológica na vida diária de cada vez mais pessoas. Sistemas de software estão em mudança constante e precisam ser mais escaláveis. No entanto, a evolução acelerada de processamento em hardware vem se estabilizando, e com isso tornando mecanismos de software que garantam escalabilidade importantes. Esse estado de transição torna a avaliação e decisão sobre arquitetura de software um processo fundamental para garantia de escalabilidade, isso tem levado à adoção de arquiteturas com baixo acoplamento. Esse trabalho propõe uma revisão sistemática de literatura associando arquiteturas com baixo acoplamento e seu impacto nos critérios de escalabilidade. O resultado encontrado sugere que apesar de existir uma associação conceitual entre redução de acoplamento e escalabilidade, ainda é necessário aprofundar a definição e utilização de métricas de acoplamento, de forma a habilitar análise em sistemas heterogêneos.
Monitoramento da qualidade do ar interno (QAI) baseado na internet das coisas: uma revisão sistemática da literatura
(2022-12-08) Farias, Luivi Moreno; Santos, Marcele Fonseca dos
A má qualidade do ar tem sido umas das problemáticas frequentes de discussão atuais, e principalmente os riscos relacionados à saúde, conforto e bem-estar. Neste artigo, é apresentado uma revisão sistemática literária (RSL) para analisar, identificar, e caracterizar o estado da arte sobre o uso da internet das coisas (IOT) no monitoramento da qualidade do ar interno (QAI). Para isso, foi realizada uma pesquisa bibliográfica em quatro bibliotecas digitais. Um processo de triagem foi realizado em 508 publicações revisadas aplicando critérios de seleção adequados para definir os estudos apropriados ao escopo de RSL. Em seguida, 40 estudos analisados foram encaminhados para a fase de extração de dados. Após a análise dos estudos selecionados, foi possível analisar os benefícios no uso de IOT na QAI, suas aplicações, sensores e interfaces utilizadas para visualização das informações. Foi identificado um aumento significativo no número de artigos publicados nos últimos anos, indicando o crescente interesse da comunidade científica por esse tema.
Monitoramento da qualidade do ar interno (QAI) baseado na internet das coisas: uma revisão sistemática da literatura
(2022-12-08) Santos, Marcele Fonseca dos; Farias, Luivi Moreno
A má qualidade do ar tem sido umas das problemáticas frequentes de discussão atuais, e principalmente os riscos relacionados à saúde, conforto e bem-estar. Neste artigo, é apresentado uma revisão sistemática literária (RSL) para analisar, identificar, e caracterizar o estado da arte sobre o uso da internet das coisas (IOT) no monitoramento da qualidade do ar interno (QAI). Para isso, foi realizada uma pesquisa bibliográfica em quatro bibliotecas digitais. Um processo de triagem foi realizado em 508 publicações revisadas aplicando critérios de seleção adequados para definir os estudos apropriados ao escopo de RSL. Em seguida, 40 estudos analisados foram encaminhados para a fase de extração de dados. Após a análise dos estudos selecionados, foi possível analisar os benefícios no uso de IOT na QAI, suas aplicações, sensores e interfaces utilizadas para visualização das informações. Foi identificado um aumento significativo no número de artigos publicados nos últimos anos, indicando o crescente interesse da comunidade científica por esse tema.
A influência da tecnologia da informação no tratamento de dados na área da saúde seguindo as normas da Lei Geral de Proteção da Dados(LGPD)
(2022-12-08) Santana, João Daniel Laranjeiras Cardoso
A Lei Geral de Proteção de Dados (Lei de nº 13.709/2018) surgiu em 14 de agosto de 2018, com o objetivo de regulamentar a proteção e a privacidade de dados no Brasil. Apesar de não se limitar ao meio digital, essa lei chegou para transformar positivamente a circulação de dados pessoais e sensíveis nos sistemas de informações, que posteriormente ficam armazenados nos bancos de dados das corporações, sejam elas públicas ou privadas. Com o aumento da utilização do prontuário eletrônico do paciente (PEP) nas instituições de saúde é gerada a necessidade de adequação neste segmento. E para isso, a Tecnologia da Informação assume um papel importante, a partir do momento que precisa entrar em conformidade com as normas de armazenamento, acesso e proteção de dados previstas em lei. Nosso objetivo neste artigo, com uma revisão sistemática da literatura, é destacar os impactos positivos do setor de Tecnologia da Informação das corporações nesse processo de implementação, principalmente quanto a Segurança da Informação, trazendo os principais aspectos da LGPD, e os desafios para as instituições de saúde no país para adequação à lei.
A influência da tecnologia da informação no tratamento de dados na área da saúde seguindo as normas da Lei Geral De Proteção Da Dados (LGPD)
(2022-12-08) Santana, João Daniel Laranjeiras Cardoso; de Santana, Alisson Pereira
A Lei Geral de Proteção de Dados (Lei de nº 13.709/2018) surgiu em 14 de agosto de 2018, com o objetivo de regulamentar a proteção e a privacidade de dados no Brasil. Apesar de não se limitar ao meio digital, essa lei chegou para transformar positivamente a circulação de dados pessoais e sensíveis nos sistemas de informações, que posteriormente ficam armazenados nos bancos de dados das corporações, sejam elas públicas ou privadas. Com o aumento da utilização do prontuário eletrônico do paciente (PEP) nas instituições de saúde é gerada a necessidade de adequação neste segmento. E para isso, a Tecnologia da Informação assume um papel importante, a partir do momento que precisa entrar em conformidade com as normas de armazenamento, acesso e proteção de dados previstas em lei. Nosso objetivo neste artigo, com uma revisão sistemática da literatura, é destacar os impactos positivos do setor de Tecnologia da Informação das corporações nesse processo de implementação, principalmente quanto a Segurança da Informação, trazendo os principais aspectos da LGPD, e os desafios para as instituições de saúde no país para adequação à lei.

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