O CHS-Care é um projeto de investigação e inovação com o objetivo principal de desenvolver uma plataforma digital integrada, centrada no utilizador, para apoiar a prestação de cuidados de saúde e sociais na comunidade, com especial foco na deteção precoce e prevenção do declínio cognitivo. A solução combina sensores e dispositivos não invasivos, dados do quotidiano e inteligência artificial para analisar padrões de comportamento e identificar alterações relevantes, apoiando intervenções mais atempadas e preventivas. O projeto integra, desde o início, a participação ativa de utentes, cuidadores e entidades institucionais, reconhecendo que a adoção de soluções digitais depende tanto de fatores sociais e organizacionais como da tecnologia.
Do ponto de vista tecnológico, o CHS-Care assenta numa arquitetura modular e escalável baseada em agentes inteligentes, capaz de integrar recolha de dados, raciocínio automático e interação com o utilizador. Esta abordagem permite adaptar a plataforma a diferentes contextos clínicos e operacionais, garantindo elevados níveis de segurança, privacidade e ética. Através da colaboração com entidades como a Alzheimer Portugal e da complementaridade de competências do consórcio, o projeto está a criar bases sólidas para validação em contexto real e futura adoção em ecossistemas de cuidados diversos.
- Arquitetura multi-agente distribuída que coordena componentes autónomos para recolha de dados, análise, raciocínio, interação com o utilizador e supervisão do sistema. A abordagem favorece escalabilidade, resiliência e adaptação contínua.
- Integração nativa de dados contextuais e comportamentais do quotidiano, recolhidos através de sensores e dispositivos IoT não invasivos. Explora padrões de rotina, atividade e interação como fonte primária de conhecimento, complementando dados clínicos.
- Adaptação dinâmica e contextual onde agentes inteligentes ajustam o comportamento do sistema com base na evolução do utilizador, no contexto operacional e nas necessidades dos cuidadores, suportando cuidados personalizados em tempo quase real.
- Orquestração inteligente de componentes heterogéneos incluindo aquisição de dados, processamento distribuído, modelos de IA, interfaces de utilizador e mecanismos de supervisão, integrados numa plataforma modular e interoperável.
- IA para deteção precoce e apoio à decisão combinando análise de padrões, inferência e mecanismos explicáveis para reforçar confiança e utilidade clínica.
- Security-, privacy- and ethics-by-design desde a origem, integrando requisitos de proteção de dados, governação ética e conformidade regulamentar, críticos para adoção em saúde e social.
- Desenvolver uma plataforma digital integrada e centrada no utilizador, baseada numa arquitetura multi-agente, para suporte à prestação de cuidados de saúde e sociais em contexto comunitário.
- Implementar uma infraestrutura de recolha, consolidação e análise de dados contextuais e comportamentais provenientes de sensores e dispositivos IoT não invasivos.
- Desenvolver e integrar agentes inteligentes para deteção precoce de alterações relevantes, apoio à decisão e adaptação dinâmica dos cuidados.
- Suportar a orquestração de múltiplos componentes heterogéneos (sensores, análise, interação e supervisão) num ecossistema digital unificado.
- Viabilizar cuidados preventivos e personalizados baseados em evidência, com elevados requisitos de segurança, privacidade e ética.
Gestão do projeto
- T1.1 Gestão do projeto
Estudos de caso, plataforma e requisitos do utilizador
- T2.1 Descrições dos estudos de caso e SoTA
- T2.2 Sensores e wearables adaptados aos idosos
- T2.3 Estratégia e resultados do envolvimento dos utilizadores, do público (PPI) e das partes interessadas
- T2.4 Requisitos funcionais da plataforma (demonstrador)
Plataforma integrada de monitorização remota, recolha e consolidação de dados
- T3.1 Conceção e implementação da arquitetura da plataforma
- T3.2 Integração de wearables e dispositivos IoT
- T3.3 Capacidades avançadas de recolha e armazenamento de dados
- T3.4 Partilha segura de dados de saúde e interoperabilidade
- T3.5 Interface centrada no utilizador e recolha sistemática de informação
Análise de dados (modelos de IA)
- T4.1 Desenvolvimento e treino de modelos de IA
- T4.2 IA explicável e confiança do utilizador
- T4.3 Integração e implementação da IA na plataforma CHS-CARE
Privacidade de dados, segurança e regulamentação
- T5.1 Avaliação de riscos e estratégias de mitigação
- T5.2 Implementação dos protocolos de segurança
- T5.3 Sistema de gestão de consentimentos
- T5.4 Facilitação da aprovação regulamentar
Integração do sistema, testes e pilotos
- T6.1 Avaliação da interoperabilidade e planeamento da integração
- T6.2 Teste exaustivo da plataforma
- T6.3 Design e execução de estudos-piloto
Desenvolvimento do modelo de negócio, disseminação e exploração
- T7.1 Desenvolvimento e avaliação do modelo de negócio
- T7.2 Estratégia e plano de disseminação e exploração do projeto
- D1.1 Use Case Description M6
- D1.2 State of the Art (SoTA) Analysis M6
- D1.3 Sensors & Wearables Database M36
- D1.4 SoTA Update M36
- D2.1 Integrated Platform Architecture Design & Deployment Strategy M14
- D2.2 Data Capture, Storage and Consolidation Implementation M16
- D2.3 Data Privacy, Security and Regulatory Requirements Implementation M18
- D3.1 Methods used for AI/XAI Development M11
- D3.2 Methods for Generation of Synthetic Health and Social Care Data M15
- D3.3 AI/XAI Validation Plan M19
- D4.1 Risk Assessment and Mitigation Strategies M9
- D4.2 Advanced Encryption Algorithms and Cryptographic Techniques M14
- D4.3 Data Privacy, Security and Regulatory Requirements M16
- D5.1 Comprehensive Integration Strategy M17
- D5.2 Platform Testing and Validation M19
- D5.3 Pilot Study Findings Report M34
- D6.1 Business Model Evaluation for Commercialisation M10
- D6.2 Project Dissemination and Exploitation Strategy and Plan M12
- D6.3 CHS-Care Project Website M16
- D7.1 Kick-off Meeting and Report M1
- D7.2 Project Execution Plan M2
- D7.3 Project Progress Reports and Risk Management M6
- MS1 Initial system and user requirements M6
- MS2 Completion of first UI for Platform M14
- MS3 Platform architecture and IoT data integration M19
- MS4 Completion of initial AI model development M21
- MS5 Completion of first demonstrator M26
- MS6 Start pilot with healthcare provider M28
