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Startup de IoT cria sistema de alerta para evitar falhas em equipamentos de saúde

Article-Startup de IoT cria sistema de alerta para evitar falhas em equipamentos de saúde

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Software para gestão de alerta inteligente em equipamentos de monitoramento e controle de temperatura já foi testado pela Sensorweb na Engie Brasil; dispositivo será usado principalmente em unidades de saúde a partir do segundo semestre

A healthtech catarinense Sensorweb — referência em tecnologia para a cadeia fria da Saúde no Brasil — concluiu o piloto do “Sensorweb Insights”, um sistema de inteligência artificial (IA) para gestão de alerta inteligente em aplicações de Internet das Coisas (IoT), que será lançado no segundo semestre de 2021. A primeira versão do software baseado em “nuvem” foi testada em parceria com a Engie Brasil, maior geradora privada de energia do país, para a predição de falhas em ar-condicionados instalados em edifícios comerciais e escritórios. A solução, no entanto, vai servir principalmente ao setor da Saúde por permitir detectar, analisar e prever falhas de máquinas e processos com capacidades de inteligência muito superiores às técnicas de telemetria, tele-diagnóstico ou de manutenção preditiva disponíveis no mercado.

O projeto começou há cerca de três anos e foi impulsionado no ano passado ao obter investimento por meio do edital FINEP 4.0/2020, vinculado ao Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI), quando ficou entre os 10 melhores dentre 1,8 mil propostas. Para desenvolver o sistema foram aplicados R$ 1,52 milhão em subsídio da Financiadora de Estudos e Projetos, e, R$ 777 mil do caixa da startup. Além de Engie e FINEP, o Sensorweb Insights conta com parceria do SENAI, Shiftone e Neovero.

Devido ao avanço da tecnologia, os componentes de hardware e software já produzidos permitem o início de projetos customizados com os mais de 220 clientes da Sensorweb no nicho de cadeia fria. Grandes hospitais públicos e privados do Brasil são candidatos naturais ao uso pioneiro do sistema ainda neste ano. Isso ocorre devido a grande quantidade de equipamentos a serem gerenciados e o auxílio que a plataforma promove quanto ao monitoramento digital de produtos sensíveis como vacinas, medicamentos, bolsas de sangue e amostras biológicas em pesquisas. A expectativa é que a inteligência reduza a emissão de falsos alertas e que envolvem falhas em equipamentos hospitalares, como tomografias, ressonâncias, centros cirúrgicos e refrigeradores. 

Outro efeito é reduzir a necessidade de profissionais da linha de frente no combate à pandemia de Covid-19 e outras patologias em inspecionar o funcionamento de máquina e ambientes, uma  vez que estes passam a ser monitorados remotamente. Assim, o Sensorweb Insights busca tornar as instituições de saúde melhor gerenciadas a médio e longo prazo, o que os levarão ao uso dos recursos técnicos melhorados e maior controle de desperdícios de insumos. A solução contribui ainda para a universalização dos sistemas de saúde, com menores custos e redução em quantidade e período das internações — essenciais para o bem-estar do paciente e para a redução de contaminações por vírus e bactérias nesses locais.

Conheça a solução

De acordo com Victor Rocha Pusch, CTO da Sensorweb, o software do tipo SaaS funciona através de uma fusão das tecnologias de IA e de IoT, no qual equipamentos das mais diferentes categorias reportam sua situação continuamente através de sensores conectados à nuvem. Com a conexão, os dados coletados são usados para treinar os algoritmos de reconhecimento de falhas e padrões que se tornam cada vez mais precisos à medida que o sistema é utilizado. Ou seja, será possível monitorar de maneira pró-ativa equipamentos de imagens médicas, freezers e refrigeradores, componentes de infraestrutura ou "utilities" (água, gases, energia entre outros) em operação nas unidades de saúde. 

“A combinação de IoT com IA permite que o sistema em nuvem aprenda, sozinho ou com auxílio de um especialista, sobre os equipamentos que estão monitorados - passando a conhecer quais são os funcionamentos "normais" e funcionamentos "em falha". Permite que menos alertas sejam gerados de maneira mais eficiente e com maior precisão, além de avisos gerados antes que falhas reais aconteçam, trabalhando através de previsões matemáticas de comportamento dos equipamentos”, detalha Pusch.

Os alertas são disparados para uma interface de usuário na Internet como navegadores comuns, painéis de monitoramento e controle, aplicativos mobile, além da possibilidade de envio instantâneo por SMS e sistemas de mensagens como WhatsApp e Telegram. Outra funcionalidade é abrir automaticamente “ordens de serviço” em um software de gestão da manutenção integrado ao equipamento.

“Devido à maturidade conquistada, é possível fazer a aplicação em instituições interessadas. Atualmente, o projeto está na etapa de evolução da biblioteca de algoritmos e comportamentos — inédita no mercado, na qual combinamos duas grandes famílias de técnicas da Inteligência Artificial. Na primeira delas, o conhecimento de especialistas é capturado para a plataforma, reforçando o reconhecimento de padrões "normais" em contraste aos padrões "de falha" no monitoramento de temperatura e umidade da cadeia fria na Saúde. Na outra frente, o próprio algoritmo detecta a presença de padrões inesperados ou anomalias, oferecendo as configurações iniciais sugeridas, e acelerando o processo de parametrização dos painéis de alertas construídos no sistema”, completa o CTO da Sensorweb.