Using telemedicine WebRTC tests in hospital environment

A telemedicina tem acompanhado a evolução das tecnologias de informação e comunicação. É possível verificar o crescimento do desenvolvimento de projetos de telemedicina em diferentes países, existindo preocupação e apoio das organizações governamentais. O serviço de telemedicina é visto hoje em dia como forma de melhorar a qualidade de vida dos cidadãos. Devido à estrutura demográfica das populações, têm existido dificuldades em criar condições de prestação de serviços de saúde em zonas mais rurais e normalmente com populações mais idosas. O uso das tecnologias da informação e comunicação associado ao desenvolvimento de aplicações de telemedicina, pode contribuir para serviços de saúde com a mesma qualidade e independemente da distância a que o paciente se encontra das infraestruturas de saúde. As aplicações de telemedicina utilizadas são normalmente proprietárias e necessitam de instalação e configuração por parte dos pacientes e profissionais de saúde, por vezes, a custos muito elevados para as entidades possuidoras da aplicação. A utilização, por exemplo do Skype, pode ser considerada uma solução menos dispendiosa, no entanto é necessário a sua instalação prévia. No âmbito desta dissertação de mestrado foi implementada um solução de telemedicina desenvolvida com base nas características estudadas anteriormente na dissertação de mestrado com o título “Aplicações de telemedicina usando WebRTC” de Joaquim Barranca, nomeadamente, a capacidade de transmissão de áudio e vídeo, mensagens instantâneas e transferência de ficheiros usando a Application Programming Interface (API) do Web Real- Time Comunication (WebRTC) através do browser. A aplicação é composta unicamente por elementos de software livre, sobre a licença General Public License (GPL) e apenas necessita de um equipamento com suporte para browser compatível com o WebRTC, como o Google Chrome ou Mozilla Firefox. Pretende-se assim, implementar esta aplicação em cenário hospitalar, com o objetivo de obter resultados objetivos e subjetivos, de forma a recolher dados para análise da viabilidade da implementação do projeto em ambiente hospitalar utilizando oWebRTC numa aplicação de telemedicina. Os testes à aplicação implementada em cenário real foram realizados na Clínica de Tratamento Internacional – VillaRamadas por diferentes profissionais de saúde e por diferentes pacientes em regime de internamento e ambulatório durante os meses de julho e agosto entre as 9:00 e as 18:00 horas. Embora tenham sido detetadas algumas falhas nas funcionalidades da aplicação, os resultados obtidos na generalidade são bastante positivos prevendo-se boas perspetivas para a implementação deste tipo de serviço em mais unidades de saúde, nomeadamente no serviço público

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost