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Authors
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Abstract(s)
Este trabalho explora a aplicação de dispositivos vestíveis e análise de Big Data na avaliação da qualidade de vida, com foco no bem-estar emocional. Utilizando dados fisiológicos coletados por dispositivos vestíveis, o sistema integrado desenvolvido emprega técnicas de análise de dados para compreender parâmetros de saúde como sono, atividade física, frequência cardíaca, estresse, ansiedade e tristeza. A implementação do sistema inclui a criação de uma arquitetura modular, o emprego do Python e Django Framework para o
desenvolvimento back-end e front-end, e a configuração do banco de dados InfluxDB para gerenciar os dados de saúde. Além disso, o estudo incorpora um sistema de recomendações personalizadas, baseadas nas pontuações de saúde dos usuários, e uma interface intuitiva, que facilita a interação e o feedback do usuário.
This work focuses on the application of wearable devices and Big Data analysis to assist with quality of life, focusing on emotional well-being. Using data collected by wearable devices, the developed integrated system employs data analysis techniques to understand health parameters such as sleep, physical activity, heart rate, stress, anxiety, and sadness. The system implementation includes the creation of a modular architecture, the use of Python and Django Framework for back-end and front-end development, and the configuration of the InfluxDB database to manage the health data’s. Furthermore, the study incorporates a personalized recommendation system, based on the health scores of users, and an intuitive interface that facilitates user interaction and feedback.
This work focuses on the application of wearable devices and Big Data analysis to assist with quality of life, focusing on emotional well-being. Using data collected by wearable devices, the developed integrated system employs data analysis techniques to understand health parameters such as sleep, physical activity, heart rate, stress, anxiety, and sadness. The system implementation includes the creation of a modular architecture, the use of Python and Django Framework for back-end and front-end development, and the configuration of the InfluxDB database to manage the health data’s. Furthermore, the study incorporates a personalized recommendation system, based on the health scores of users, and an intuitive interface that facilitates user interaction and feedback.
Description
Mestrado de dupla diplomação com a UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Keywords
Dispositivos vestíveis Análise de dados Bem-estar Métricas de saúde