Devido ao aumento da população idosa ou com limitações físicas/mentais é possível observar o crescimento de estudos na área de Internet das Coisas com o objetivo de monitorar a saúde e auxiliar no gerenciamento e melhora na qualidade de vida dessa parte da população. Nesse sentido, a abordagem baseada em Internet das Coisas aplicada em ambientes médicos e casas inteligentes tem o objetivo de fornecer conectividade entre o paciente e o ambiente ao seu redor, provendo mecanismos para ajudar em diagnósticos e prevenção de acidentes e/ou doenças. Nesse contexto surge a oportunidade de explorar sistemas computacionais para identificar o estado físico e emocional, em tempo real, de indivíduos com alguma limitação para monitorar a saúde; por exemplo, identificar o comportamento da rotina do usuário e emitir alertas aos familiares e/ou equipe médica sobre algum evento anormal ou identificar indícios de distúrbios emocionais. Ainda, com base na Inteligência Artificial é possível que sistemas computacionais possam aprender e se adaptar ao contexto que se encontra, por exemplo aprender e se adaptar a quantidade de exercícios e/ou estado emocional do usuário em determinadas situações, combinando conceitos tanto de Internet of Things quanto de Inteligência Artificial. Assim, este projeto tem como objetivo desenvolver e avaliar um modelo que possa: i.) identificar o estado físico e emocional do usuário; ii.) prover um mecanismo que possa monitorar de maneira inteligente as atividades do cotidiano do usuário e; iii.) explorar a abordagem de integração de dados com a utilização de múltiplos sensores IoT para uma melhor interação entre dispositivos computacionais no ambiente Health Smart Homes.

Due to the increase in the elderly population or with physical/mental limitations it is possible to observe the growth of studies in the field of Internet of Things with the objective of monitoring health and assisting in the management and improvement of the quality of life of this part of the population . In this sense, the Internet of Things approach applied in medical environments and smart homes aims to provide connectivity between the patient and the environment around them, providing mechanisms to aid in diagnosis and prevention of accidents and/or diseases. In this context the opportunity arises to explore computational systems to identify the physical and emotional state, in real time, of individuals with some limitation to monitor health; for example, identifying the behavior of the users routine and issuing alerts to family members and/or medical staff about some abnormal event or identifying evidence of emotional disturbances. Also, based on Artificial Intelligence, it is possible for computational systems to learn and adapt to the context they are in, for example learning and adapting the amount of exercises and/or emotional state of the user in certain situations, combining concepts both of Internet of Things and of Artificial Intelligence. Thus, this project aims to develop and evaluate a model that can: i) identify the physical and emotional state of the user; ii) provide a mechanism that can intelligently monitor the daily activities of the user and; iii) explore the data integration approach with the use of multiple IoT sensors for better interaction between computing devices in the Health Smart Homes environment.