Identificação Médica Segura por Reconhecimento Facial e Análise por Realidade Aumentada

• Autor(a) principal: Andrade, Leonardo Marques de
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.22/16938
• topic: Identificação Errada; Segurança do Paciente; Reconhecimento Facial; Realidade Aumentada; Eventos Adversos; Aplicação Móvel; Misidentification; Patient Safety; Facial Recognition; Augmented Reality; Adverse Events; Mobile Application

A verificação e identificação do paciente por um ID único é um procedimento importante para os cuidados médicos. Existe o risco do paciente não ser corretamente identificado durante este processo e, quando isso ocorre, pode resultar em danos graves. A Organização Mundial da Saúde informou que, em 2019, 4 em cada 10 pacientes sofreram danos na receção de cuidados médicos, totalizando 134 milhões de eventos adversos dos quais 2.68 milhões (2%) resultaram em óbito. Dado que os métodos de identificação por pulseira/etiqueta aparentam não ser suficientes a utilização de uma aplicação de reconhecimento facial poderá contribuir para reduzir os números apresentados. O objetivo deste estudo foi assim o de desenhar, desenvolver e avaliar uma aplicação móvel de saúde para identificação de pacientes usando tecnologias de reconhecimento facial e de realidade aumentada que num momento futuro possa contribuir para reduzir o número de eventos adversos com pacientes e, consequentemente, as mortes por eles causadas. Nesta aplicação, a tecnologia de reconhecimento facial para a verificação do paciente fornece um método preciso de identificação que, com o suporte da tecnologia de realidade aumentada, permite apresentar e facilitar a análise de zonas críticas de um paciente. Como método de avaliação, foi realizado um inquérito quantitativo e de campo para dimensionar a possível percentagem de redução com a adoção gradual da solução. Os testes funcionais do protótipo identificaram com precisão 99% dos pacientes e a adição da realidade aumentada para análise de zonas críticas revelou-se um módulo muito útil. Conclui-se que, como um novo método de identificação do paciente, a aplicação pode dar uma contribuição valiosa na redução de eventos adversos causados por identificação errada. Os resultados dos testes permitem concluir que a aplicação é funcional, reduz o custo de verificação do paciente, aumenta a segurança do paciente e está pronta para ir à fase de testes de usabilidade em ambiente hospitalar.