Crédito: DivulgaçãoNo último fim de semana foi realizado o SancaThon, um hackathon no qual, em apenas 31 horas, os participantes tinham que propor uma solução para algum problema de São Carlos utilizando a DrangonBoard 410c.
A ideia é que os participantes escolhessem umas das UDS da ONU da Agenda 2030 aplicada para a cidade de São Carlos. O evento foi realizado pela USP - São Carlos, ICMC USP, EESC USP, Sieel (Semana de Integração de Engenharia Elétrica de São Carlos), Espaço Eng Comp - EESC e ICMC, Sbi USP, SEL EESC USP, CoC Produção EESC USP e EESCin.
O evento contou com diversos mentores das mais diversas áreas e nove equipes trabalharam duro no intuito de vencer o desafio.
Durante três dias, os participantes intensificaram em suas tarefas e a equipe Our Life, formada por Gabriel Cyrillo dos Santos Cerqueira, Vinícius Molina Garcia, Alexandre Batistella Bellas, Laise Aquino Cardoso e Silva e Leonardo Mauro Pereira Moraes, ficou com a primeira colocação.
Em segundo lugar, ficou a μCare, tendo como integrantes Pedro Virgilio Basilio Jeronymo, Patrick Oliveira Feitosa, Guilherme Andriotti Momesso, Guilherme Prearo e Bruno Andrade Stefano.
Por fim, em terceiro lugar ficou a Calisto, com Carlos Henrique Andrade Cunha, Iago Elias de Faria Barbosa, Matheus Vrech Silveira Lima, Ricardo Mendonça Ferreira e Fernando Guisso.
Ao final do evento, as equipes vencedoras ganharam um kit DragonBoard 410c e Linkspirte e poderão participar da Future 2018. Para dar continuidade aos projetos os times tem direito a pré-aceleração na Baita Aceleradora e direito a 8 horas de trabalho mais orientação no Wikilab.
OS VENCEDORES
Our Life: "Uma hora pode mudar tudo"
A equipe identificou na cidade de São Carlos um período de altas taxas de mortalidade materna, semelhantes ao de países com baixíssimos IDHs. Investigando as causas desse problema e quais foram as medidas adotadas para reverter a situação, foi descoberto que o tempo para descobrir uma doença nas gestantes era crucial para aumentar sua chance de sobrevivência.
Por exemplo, no caso de sepse, que é quando uma infecção cai na corrente sanguínea, após 6 horas, a chance de sobrevivência cai para 40%. A Santa Casa conseguiu diminuir os índices adotando protocolos de detecção prévia de sintomas, como o MEOWS (Modified Early Obstetric Warning Systems), os quais tiram a subjetividade da avaliação do quadro clínico da paciente. Porém, o sistema funciona de forma precária, uma vez que o protocolo é preenchido em uma folha sulfite, e demora para ser calculado quando o número de pacientes é maior.
Assim, foi criado o OurLife, um sistema de baixo custo para detecção prévia de um agravamento no quadro da gestante através da avaliação de parâmetros fisiológicos. O sistema é portátil e concentra sensores dos principais parâmetros fisiológicos para a detecção de doenças em gestantes. Além disso, tem a capacidade de gestão de informações sobre os pacientes, e manipulação de banco de dados. Considerando os resultados obtidos das medidas, bem como o histórico dos pacientes, ele sugere as condutas mais adequadas para a situação.
Por concentrar hardware, software e design inovadores, é possível analisar as informações e fornecer sugestões de conduta, de forma a diminuir ainda mais o risco de erros no processo de atendimento, e salvar cada vez mais vidas.
μCare: "Localização Acessível de Equipamentos Hospitalares"
Este projeto foi motivado pela necessidade de conhecer a localização em tempo real de equipamentos importantes, pois em um hospital, tempo é vida. Além desta motivação principal, existem algumas outras, como por exemplo, o mapeamento do trânsito de ativos, podendo ser utilizado para a melhoria dos processos do hospital. Para implementar tal solução foram utilizados, além da DragonBoard, como central, os Beacons, como elementos rastreáveis.
Calisto: "Posto de atendimento avançado de saúde"
A ideia da equipe era resolver o problema de acesso de hospitais em duas vértebres: o tempo que leva desde a chegada do paciente ao hospital até ele ser atendido de fato e o tempo de locomoção até o hospital.
Então a solução foi o desenvolvimento de um totem, uma espécie de balança de farmácia com mais recursos e adaptações que adiantariam o processo de triagem realizando as primeiras medidas de: temperatura, altura, pressão, incômodo do paciente e as demais informações arrecadadas na triagem inicial. Além disso ele marcaria a consulta do paciente se ele desejar, informando o horário em que ele seria atendido no hospital. Outros dois usos para a solução eram solicitar uma ambulância em caso de urgência e indicar a farmácia mais próxima com algum remédio consultado.
Os demais projetos podem ser conferidos no link do repositório dos projetos.
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