Most cat shelters in Portugal (and more) are overcrowded, besides they rely on volunteers
that aren’t there everyday or even every week, so it becomes impossible to note every
out of the ordinary behavior in every cat there. Due to this fact it is very complicated to
rapidly detect sickness in a cat leading to propagation of the disease in the shelter.
With the available technology it would be interesting to have an application where any
volunteer could register a cats sign, from a simple sneeze to tears. Using this information
the system would then analyze the database and verify if this cat has a set of signs that
would link it to a common disease. If so, it would alert the responsible that could then
check the animals well being.
This dissertation begins with research in previously published studies, ranging from
pet symptom checkers and machine learning accuracy, to animal shelter management
applications, optimal shelter conditions and common feline diseases. Following this, the
application for managing the cat shelter is developed, in this app, that is available as a
mobile app aswell as aweb app, it is possible to register all the cats in the shelter aswell as
clinical signs shown by them. This was meant to build a lengthy database that would then
allow for the disease prediction to be developed. Due to the fact that this process requires
a long period of time, this feature was not yet developed. Nevertheless, a simpler interface
was implemented linking the most common clinical signs to the most common diseases.
Furthermore, a data acquisition device was developed with a temperature and humidity
sensor for data collection, as well as a bluetooth module that allowed for communication
with the app. Using this information it can then be determined whether these factors are
relevant in the manifestation and propagation of disease in cat shelters.A maioria dos gatis em Portugal (e não só) estão sobrelotados, para além disto, dependem
muito de voluntários, que não estão lá todos os dias nem, por vezes, todas as semanas,
assim torna-se impossível a atenção necessária a comportamentos fora do normal de todos
os gatos neles presentes. Por este motivo, é bastante complicado detetar rapidamente
quando um gato está doente, levando à propagação da doença no abrigo.
Com a tecnologia que dispomos hoje em dia, seria interessante que existisse uma
aplicação, em que qualquer voluntário pudesse registar os sinais clínicos dos gatos, desde
um simples espirro até lacrimejos. Com esta informação, a aplicação iria então analisar a
base de dados e verificar se este gato teria um conjunto de sinais correspondente a alguma
doença mais comum. Podendo assim alertar os responsáveis, que iriam verificar o estado
de saúde do animal.
Esta dissertação, começa por uma pesquisa dos estudos já feitos, desde avaliadores
de sinais clínicos de animais e a exatidão de diferentes algoritmos de machine learning,
passando por aplicações de gestão de abrigos animais, condições ótimas para gatis e
doenças felinas comuns. De seguida, a aplicação de gestão do gatil é desenvolvida. Nesta,
que está disponível como aplicação mobile e também em forma web, é possível registar
todos os gatos do abrigo, bem como sinais clínicos por eles mostrados. Com isto, tencionase
desenvolver uma base de dados extensa que tornará possível o desenvolvimento da
previsão de doenças. Devido à sua dimensão, a base de dados obtida ainda não o permite e,
por isso, esta funcionalidade ainda não foi desenvolvida. Não obstante, foi implementada
uma interface mais simples, que relaciona os sinais clínicos mais comuns com as doenças
mais comuns. Para além disto, foi também desenvolvido um dispositivo de aquisição de
dados, que utiliza um sensor de temperatura e humidade para recolher os dados e um
módulo bluetooth para comunicar com a aplicação. Com esta informação poderá então
verificar-se a implicação destes fatores na manifestação e propagação de doenças em gatis
