O uso do contexto em aplicações interativas é cada vez mais presente e
necessita de um estudo mais aprofundado especialmente nos casos em que
os cenários estão em constantes mudanças, por exemplo, os que envolvem
Ambient Intelligence (AmI) e computação ubíqua. Os sistemas de automação
tradicionais necessitam da intervenção humana e muitas vezes devem ser
pré-ajustados usando controles remotos ou mesmo por aplicativos
embarcados em dispositivos móveis. No entanto, o contexto do ambiente e
preferências do usuário não é levado em consideração. Um sistema que
integre os serviços de healthcare necessita acessar diversas bases de dados e
a maioria não é contextualizada, dificultando assim a agregação de serviços
personalizados a cada usuário do sistema. Técnicas de inteligência
computacional e computação ubíqua somada a uma base de dados
contextual podem facilitar a disponibilização de serviços customizados de
acordo com as características do usuário e dados provenientes de sensores.
Este trabalho tem como objetivo especificar, construir e validar um Sistema
Integrado de Mensagens para Auxiliar na Aderência à Medicação baseado em
dados contextualizados de pacientes, por meio de um sistema automatizado,
que considera os dados da receita médica, o ambiente e os dados de
sensores e de dispositivos móveis da residência. O sistema possui uma
camada de razão composta por algoritmos de árvore de decisão para auxiliar
médicos e equipes de saúde no acompanhamento da adesão de
medicamentos com acurácia de 96%.
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