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.
Tecnologia aliada no trabalho com pessoas doentes
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.
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