Pesquisadores da Universidade Estadual de Washington (WSU) criaram um algoritmo capaz de identificar, com 77,7% de precisão, atividades diárias de pessoas a partir de dados coletados por smartwatches.

Diferente de estudos anteriores, que reconheciam apenas movimentos simples, como sentar ou caminhar, o novo método abrange tarefas mais complexas, como trabalhar, comer, socializar, fazer compras ou realizar tarefas domésticas.

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Detalhes do estudo

• Publicado no mês passado no IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, o trabalho envolveu 503 voluntários acompanhados ao longo de oito anos.
• Sempre que participavam de um estudo que utilizava smartwatches, os indivíduos eram solicitados, em momentos aleatórios, a escolher entre 12 categorias para descrever o que estavam fazendo.
• Ao todo, foram reunidos mais de 32 milhões de minutos de atividade rotulados, formando um dos maiores conjuntos de dados desse tipo.

De acordo com Diane Cook, professora da WSU e líder da pesquisa, a tecnologia poderá, no futuro, ajudar na avaliação da saúde cognitiva, recuperação cirúrgica, reabilitação e gerenciamento de doenças.

“Se pudermos descrever o comportamento em categorias claras, conseguimos identificar padrões e mudanças importantes para a saúde e independência”, afirmou.

Os pesquisadores defendem que compreender como pessoas doentes ou idosas executam tarefas cotidianas é essencial para medir seu nível de autonomia e determinar a necessidade de apoio.

O modelo e o conjunto de dados, sem informações pessoais, foram disponibilizados publicamente para que outros cientistas possam aplicá-los em estudos, incluindo diagnósticos automatizados e investigações sobre a relação entre comportamento, saúde, genética e ambiente.