Eventos sutis
Espasmos, sono e alterações comportamentais dependem de contexto temporal.
Tecnologia que observa. Pessoas que cuidam.
Tecnologia para apoiar cuidados complexos.
Visão computacional em desenvolvimento para monitorar espasmos, sono, decúbito, posicionamento corporal e estados comportamentais, com revisão humana.
Por que existimos
Transformar observação em informação útil para o cuidado.
Noah precisa de monitoramento constante. Eventos sutis podem acontecer rapidamente, durante o sono ou em mudanças de postura difíceis de perceber ao longo de horas de vídeo.
Não buscamos substituir o olhar humano. Buscamos dar a ele mais contexto, memória e tempo.
Posicionamento
Mudanças de decúbito e longos períodos na mesma posição importam para conforto e prevenção.
Dados revisáveis
Clipes curtos tornam possível revisar, registrar e aprender sem percorrer horas de vídeo.
POSTURA · LATERAL
JANELA 00:18s
Evento candidatorevisar
Decúbitomonitorado
O que é
Um sistema local que aprende com a realidade do Noah.
A câmera alimenta um buffer local. O modelo analisa sequências de vídeo, gera clipes candidatos e apresenta cada evento para confirmação humana.
- Análise temporal, não de frames isolados
- Classificação inicial de sono, vigília e possíveis espasmos
- Monitoramento de decúbito e movimentação
- Aprendizado incremental com rótulos confirmados
A verdade vem da revisão humana.O modelo sugere. A família confirma ou corrige.
Como funciona
Do vídeo contínuo ao aprendizado validado.
O sistema observa uma janela de comportamento. Quando encontra algo relevante, reduz horas de gravação a momentos que podem ser revisados rapidamente.
01Câmeracaptura contínua
02Janela temporal16–20 segundos
03Modelo de vídeoMoViNet / TensorFlow
04Evento candidatosinal relevante
05Clipe curtotrecho revisável
06Revisão humanaconfirma ou corrige
07Dataset validadoverdade supervisionada
08Novo treinamentomelhoria incremental
Narrador inteligente
Dar voz aos sinais que o cuidado precisa compreender.
O narrador combina MediaPipe, heurísticas visuais e os modelos temporais para descrever contexto, postura, movimento e eventos candidatos em linguagem acessível.
Demonstração real
Um exemplo do narrador interpretando sinais do monitor em funcionamento.
Observação gerada pelo sistemaagora
“Mudança de posição identificada. Permanência em decúbito lateral por período prolongado. Recomenda-se revisão do trecho.”
Hipótese observacional · requer validação humanaSinais que ajudam a contar a história
01
Mudança ou permanência prolongada em um decúbito
02
Movimentos incomuns e possíveis espasmos
03
Sono, agitação ou sinais de desconforto
04
Interações com cuidadores e contexto da cena
05
Baixa visibilidade ou interferências externas
O narrador não faz diagnóstico médico.
Arquitetura técnica
Pensado para operar perto de onde o cuidado acontece.
Uma arquitetura modular prioriza resposta local, rastreabilidade e controle dos dados.
Edge
Captura, buffer circular, inferência local e geração de clipes.
Backend
FastAPI, SQLite, eventos, histórico de rótulos e WebSocket.
Web
Preview local, revisão de eventos e alertas visuais e sonoros.
Inteligência artificial
MoViNet/TensorFlow no tempo. MediaPipe como apoio heurístico.
Treinamento supervisionado
Revisar clipes curtos. Ensinar continuamente.
A experiência de anotação é inspirada na agilidade das plataformas de vídeos curtos, mas desenhada para pesquisa responsável.
1
Evento detectado
2
Clipe curto
3
Confirmação ou correção
4
Dataset validado
5
Modelo melhorado
09:41Revisão · 12 de 28•••
00:18evento candidato
MODELO SUGERE
Possível espasmo
Confirme, corrija ou marque como incerto.
Estado atual
Um MVP funcional, com um caminho claro de evolução.
O projeto já captura, organiza e apresenta eventos. O foco agora é ampliar dados validados, reduzir erros e consolidar protocolos.
acordadodormindoespasmoincertobaixa visibilidademovimento externo
Captura localAtivo
Geração de clipesAtivo
Painel de revisãoMVP
Monitoramento de decúbitoInicial
Dataset validadoEm construção
Como ajudar
Uma iniciativa aberta a conhecimento, parceria e cuidado.
O desafio é técnico, científico, humano e institucional. Há diferentes formas de contribuir.
Pesquisa
Pesquisadores
Ajude a transformar observações em um protocolo cientificamente válido.
- Validação científica e desenho de estudo
- Métricas, metodologia de anotação e revisão bibliográfica
- Ética, consentimento, privacidade e parcerias clínicas
Tecnologia
Desenvolvedores
Contribua com visão computacional, produto e infraestrutura local segura.
- MoViNet, modelos temporais, MediaPipe e OpenCV
- TFLite, ONNX, edge, Windows e interface mobile
- Testes, segurança, documentação e instalação
Cuidado
Profissionais de saúde
Ajude a construir uma linguagem observacional útil, ética e não diagnóstica.
- Interpretação de sono, desconforto e agitação
- Padrões de posicionamento e decúbito
- Protocolos de anotação para família e cuidadores
Parcerias
Instituições
Universidades, hospitais, fundações e empresas podem ampliar o alcance do projeto.
- Parceria científica e infraestrutura
- Editais, bioética, privacidade e validação
- Internacionalização e tecnologia replicável
Sustentação
Apoiadores
Recursos e conhecimento viabilizam desenvolvimento, equipamentos e validação.
- Doação, patrocínio técnico e equipamentos
- Horas de desenvolvimento e apoio acadêmico
- Apoio jurídico, LGPD e comunicação
Próximos passos
O que precisamos agora.
Prioridades concretas para tornar o sistema mais confiável, documentado e responsável.
01
Melhorar a acurácia do modelo
02
Reduzir falsos positivos
03
Aumentar o recall de espasmos
04
Evoluir o monitoramento de decúbito
05
Organizar o dataset validado
06
Melhorar o painel de rotulagem
07
Criar documentação pública
08
Definir protocolo de privacidade
09
Conseguir apoio técnico e institucional
10
Validar o sistema em uso real
Privacidade e segurança
Vídeos são dados sensíveis. O controle precisa permanecer com a família.
O projeto prioriza processamento local e retenção apenas de clipes relevantes. Qualquer compartilhamento externo depende de consentimento explícito.
- Processamento local por padrão
- Menor retenção de vídeo possível
- Sem imagens clínicas reais no site
Perguntas frequentes
Clareza antes de tecnologia.
Limites e objetivos precisam estar explícitos desde o início.
O sistema faz diagnóstico?
Não. É uma ferramenta de apoio, monitoramento e registro. Qualquer interpretação clínica depende de profissionais habilitados.
Ele substitui cuidador ou médico?
Não. O monitor_noah apoia a observação e a revisão, sem substituir o cuidado humano ou a avaliação médica.
Por que usar vídeo?
Porque muitos eventos são visuais e temporais. O contexto de uma sequência informa mais do que uma imagem isolada.
Por que analisar janelas temporais?
Espasmos, mudanças de postura, decúbito e estados comportamentais dependem de uma sequência de movimentos. O sistema observa cerca de 16 a 20 segundos.
O que é o narrador inteligente?
É uma camada interpretativa que transforma sinais visuais e eventos candidatos em descrições compreensíveis para apoiar a revisão humana.
O projeto pode ajudar outras pessoas no futuro?
Potencialmente, sim. Isso exige validação, adaptação, consentimento, privacidade e responsabilidade clínica.
Faça parte
Toda contribuição pode abrir um novo caminho.
Conte como você pode ajudar. A mensagem será enviada diretamente para a equipe do projeto.