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Dissertação de Mestrado em Informática, área de especialização em Ciência de Computadores apresentada à Faculdade de Ciências da Universidade do Porto.

Dissertação apresentada à Escola Superior de Tecnologia, do Instituto Politécnico de Castelo Branco, para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática - Área de Escecialização em Desenvolvimento de Software e Sistemas Interativos

O Departamento da Saúde da Criança e da Mulher do Centro Hospitalar Universitário da Cova da Beira nas áreas de Ginecologia, Obstetrícia e Pediatria na realidade anterior à implementação do sistema RIS – Radiology Information System GOPIS - Ginecology, Obstetric, Pediatric Information System, as imagens médicas produzidas pelos equipamentos de imagem ultrassonográfica não eram guardadas no arquivo DICOM - Digital Imaging and Communications in Medicine do PACS - Picture Archiving and Communications System. A informação residia nas bases de dados locais dos ecógrafos, a impressão da imagem era realizada em película, e armazenada como arquivo no processo em papel do paciente. A necessidade de tornar mais eficiente o diagnóstico e suporte à consulta de imagem médica produzida pelos equipamentos de imagem ultrassonográfica, aliada à necessidade de integração e arquivo de resultados no arquivo de imagem PACS, motivou a realização deste estudo. Foi analisado, conceptualizado e desenvolvido um sistema habitualmente designado por RIS, que permite alimentar uma lista de trabalho MWL - Modality Work List, na norma de interoperabilidade DICOM. A MWL serve de fonte de dados dos pacientes e estudos de exames a realizar, nos equipamentos de aquisição de imagem DICOM, recorrendo à norma HL7 - Health Level Seven, com o objetivo de integrar os resultados produzidos no arquivo de imagem médica PACS. O sistema de informação GOPIS (RIS) baseia-se numa aplicação web com uma base de dados relacional de suporte. Efetua a captura de dados demográficos dos pacientes no HIS - Hospital Information System, SONHO - Sistema Integrado de Informação Hospitalar, disponibilizar aos equipamentos de aquisição de imagem médica a lista de trabalho, por forma a estes poderem integrar os resultados no arquivo DICOM no PACS, recorrendo a componentes open source e às normas de interoperabilidade DICOM e HL7.

Realizar o diagnóstico de uma doença mental é complicado, não só pela complexidade de distinguir cada doença com base nos sintomas, mas também pelo estigma que existe em torno da realização do exame para obter o diagnóstico. Este estigma poderá ser mitigado com o suporte da tecnologia. Para se realizar o diagnóstico de uma doença mental é necessário usar uma ferramenta MMSE – Mini Mental State Examination, este exame existe em formato papel e é adaptado para diversas línguas. Neste documento apresenta-se uma proposta de solução digital para essa ferramenta em papel através do mapeamento das perguntas do exame. De forma a que os pacientes possam utilizar a solução digital, esta foi desenvolvida o mais próximo da solução em papel. Contém imagens simples, suporte áudio para as perguntas e botões acessíveis. Na solução digital é possível para além de realizar o exame, configurar informações da localização do paciente e consultar os resultados do dia. Esta solução foi testada numa instituição para a terceira idade, tendo sido realizado um plano de testes que envolve a realização do exame em ambos os formatos, papel e digital. Os resultados obtidos demonstram que os resultados obtidos na solução digital se aproximam do formato em papel, bem como o tempo de resolução do exame é mais baixo usando a solução digital.

Relatório de Estágio apresentado à Escola Superior de Tecnologia do Instituto Politécnico de Castelo Branco para obtenção de Grau de Mestre em Engenharia Informática - Área de Especialização em Desenvolvimento de Software e Sistemas Interativos

Disertação apresentada à Escola Superior de Tecnologia do Instituto Politécnico de Castelo Branco para obtenção do grau de Mestre em Desenvolviento de Software e Sistemas Interativos

Dissertação apresentada à Escola Superior de Tecnologia do Instuituto Politécnico de Castelo Branco, para obtenção do grau de Mestre em Desenvolvimento de Software e Sistemas Interativos

This study investigated the crucial factors for measuring the success of the information system used in the e-learning process, considering the transformations in the work environment. This study was motivated by the changes caused by COVID-19 witnessed after the shift to fully online learning environments supported by e-learning systems, i.e., learning emphasized with information systems. Empirical research was conducted on a sample comprising teaching staff from two European universities: the University of Novi Sad, Faculty of Technical Sciences in Serbia and the Polytechnic Institute of Castelo Branco in Portugal. By synthesizing knowledge from review of the prior literature, supported by the findings of this study, the authors propose an Extended Information System Success Measurement Model—EISSMM. EISSMM underlines the importance of workforce agility, which includes the factors of proactivity, adaptability, and resistance to change, in the information system performance measurement model. The results of our research provide more extensive evidence and findings for scholars and practitioners that could support measuring information system success primarily in e-learning and other various contextual settings, highlighting the importance of people’s responses to work environment changes.

In recent years the Internet of Things, in addition to use cases in 'smart cities', has also increasingly been used in precision agriculture. As in the rest of the world, it has been a growing reality in Portugal. In an agricultural environment, where energy resources can be scarce and dispersed, the implementation of a LoRa network with autonomous sensor nodes must consider the limitations imposed by the energy consumed by the sensor node, when powered by a battery and a solar panel. For this, experimental tests must be carried out so that there is enough data for the implementation and optimization of the devices. This article presents a work focused on the study of the autonomy and energy efficiency of the sensor device, using algorithms capable of managing energy consumption as a function of the luminosity of the place. Preliminary results attest to the relevance of this approach, keeping the sensor node in operation without interruptions.

Efficient use of resources is a critical factor in almond crops. Technological solutions can significantly contribute to this purpose. The VeraTech project aims to explore the integration of sensors and cloud-based technologies in almond crops for efficient use of resources and reduction of environmental impact. It also makes available a set of relevant and impactful performance indicators in agricultural activity, which promote productivity gains supported by efficient use of resources. The proposed solution includes a sensor network in the almond crops, the transmission of data and its integration in the cloud, making this data available to be consumed, processed, and presented in the monitoring and alerts dashboard. In the current state of the development, several data are collected by sensors, transmitted over LoRaWAN, integrated using AWS IoT Core, and monitored and analysed through a cloud business analytics service.

Efficient use of resources is a critical factor in almond crops. Technological solutions can significantly contribute to this purpose. The VeraTech project aims to explore the integration of sensors and cloud-based technologies in almond crops for efficient use of resources and reduction of environmental impact. It also makes available a set of relevant and impactful performance indicators in agricultural activity, which promote productivity gains supported by efficient use of resources. The proposed solution includes a sensor network in the almond crops, the transmission of data and its integration in the cloud, making this data available to be consumed, processed, and presented in the monitoring and alerts dashboard. In the current state of the development, several data are collected by sensors, transmitted over LoRaWAN, integrated using AWS IoT Core, and monitored and analysed through a cloud business analytics service. This project is implemented on a farm located in the Beira-Baixa region of Portugal and involves a partnership between Vera Cruz (owner of the farm), Veratech, and the Polytechnic Institute of Castelo Branco.